简介
TrG2P是一个创新的在线作物产量预测工具，采用迁移学习方法来提升基因型到表型（G2P）预测的准确性，为智能育种技术在农业生产中的应用提供了新途径。
主要功能
多性状数据整合：整合不同作物性状的数据，以提高预测的准确性。
迁移学习：从源任务中获取知识，改进目标G2P任务的预测性能。
基因组估计育种值（GEBV）预测：预测新品种的基因组估计育种值。
用户友好的网络界面：用户注册账户后即可使用，简便易操作。
主要特点
基于CNN的算法：TrG2P的基本算法是卷积神经网络（CNN），一种强大的图像和数据模式识别工具。
双功能设计：包含Train（训练）和Predict（预测）两个主要功能，分别用于模型的训练和新数据的预测。
多步骤训练过程：Train功能包括预训练、微调、融合模型构建和直接预测等多个步骤。
模型迁移能力：能够实现多个性状的模型迁移，提高预测的泛化能力。
开源代码：源代码在Github上公开，便于用户参考和进一步开发。
结论
TrG2P作为一种基于迁移学习的作物产量预测工具，通过整合多性状数据和利用CNN算法，显著提高了基因组预测的准确性。它的开发为育种实践提供了一种高效的基因型到表型预测方法，有助于推动智能育种技术在农业生产中的广泛应用。用户可以通过注册账户在线使用TrG2P，同时开源的代码也便于进一步开发。
