全基因组选择育种技术可在早期高效预测个体表现，助力精准选种与优质亲本组合设计, 有没有一款对育种群体操作简易的零门槛产品，保护数据隐私的同时用户只需选择数据即可分析预测？

当然有啊，GSBrain P系列了解一下！

操作简单

GSBrain P系列是一款可视化的全基因组选择AI平台，用户仅需简单拖拽连接即可实现全基因组选择的分析预测，并根据分析结果实现高遗传潜力子代甄别及杂种优势预测及遗传配组优化，同时内置了自研的高精度全基因组选择算法GS++，经多组数据测试可比国际开源算法稳定提升9%~45%的精度。

零门槛创制

GSBrain P系列产品不仅可以让用户零门槛使用GBLUP、Bayes等主流方法，还创新性的实现了FreeDL和Workflow Pockets两大功能，助力用户高效创制个性化的新型神经网络架构，以便沉淀符合自身作物和育种目标的知识产权积累。

• 自由拖拽构建深度学习网络(FreeDL)

层是深度学习网络结构的最小组成单元，FreeDL功能支持用户可视化零门槛构建符合自身研究和场景特点的网络架构，支持用户快速创制新的网络结构和模型，同时支持构建多任务架构，使得一个模型可同时预测多个目标值，比如基于基因组数据同时预测多个表型值。

• Workflow Pockets

该功能保存了各任务的常用分析流程，也支持用户添加自身搭建的分析流程，因此操作只需一个点击，进一步简化操作流程的同时，让用户逐步构建自己的“宝库”。

功能强大全面

GSBrain P系列产品不仅支持全基因组选择(GS)，还支持全基因组关联分析(GWAS)、启动子顺式调控元件(CRE)分析、加权基因共表达网络分析(WGCNA)、多序列比对(SA)、基因同源度分析(HA)、拷贝数变异分析(CNV)、基因存在缺失变异分析(PAV)等功能，向着“解决用户一切生信分析烦恼”的愿景不断迭代迸发。

• 全基因组选择(GS)

• 全基因组关联分析(GWAS)

• 基因存在缺失变异分析(PAV)

• 加权基因共表达网络分析(WGCNA)

• 多序列比对SA

• 顺式元件分析(CRE)

• 同源度分析(HA)

• 拷贝数变异分析(CNV)

内置高精度算法

同时自研的GS++是一款经多算法融合、复杂度和学习力弹性扩充伸缩的集成架构模型，往往能获得更稳定、更高精度的预测效果。经多年多点多组的实际数据对比，比国际开源算法提升9%~45%的精度。

数据隐私安全

本地化部署，私有云平台，保护用户数据隐私安全，无需担忧宝贵的育种数据泄露，内置海量存储空间并可轻松扩容，开箱即用，无需维护。