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摘要

基因组预测（Genomicprediction）是一种利用基因组信息预测动植物未知表型的新

兴技术，它逐渐被应用于动植物选育和人类疾病风险评分。传统的基于统计学习的基因

组预测方法，如贝叶斯方法，对先验信息的假设往往过于简化而局限于学习到相对简单

的线性关系。随着高通量测序技术的飞速发展和基因分型数据的急剧增长，亟需提出新

的方法以处理高维基因型数据、捕获基因间复杂交互作用，并提升计算效率。近年来，

机器学习方法在处理高维基因组数据和基因组间复杂交互作用的任务上显现出显著优

势，它无需对数