💡 提示:建议先对每个性状单独做统计与异常值检查,再统一变换和校正。
读取 CSV、TSV、TXT 和 Excel 文件,自动识别数值列,快速给出描述统计、分布图和正态性检验。
支持 IQR 与 Z-Score 两种检测方式,提供异常值替换、撤销与结果下载,便于形成可追溯的清洗流程。
内置分位数校正、逆正态变换与组合流程,适用于后续 GWAS、GS 或线性模型分析前的分布优化。
支持固定效应因子与连续协变量校正,自动生成 adjusted 列、异常值标记列以及最终下载结果。
导入表型文件后,先选择要分析的数值型性状和样本 ID。平台会自动给出基础统计和分布诊断。
根据箱线图、异常值列表和 Q-Q 图判断是否需要剔除异常样本、替换为 NA,或执行 QN / INT 变换。
将性别、批次、场站或年龄等变量纳入模型,生成 adjusted 表型后直接导出用于 GWAS、GS 或遗传评估。
在进行 GWAS 前,先完成异常值检查、分布诊断、逆正态变换和协变量校正,减少脏数据对检出力的影响。
对多个育种性状统一做表型预处理,形成标准化、可追溯的输入文件,便于后续交叉验证和模型比较。
在进入 BLUP、REML 或其他遗传参数估计前,先检查批次、固定效应和协变量影响,保持分析链条一致。
表型预处理、异常值识别、分布变换与协变量校正,是进入 GWAS、GS 与遗传评估前的标准入口。
承担遗传评估、方差组分估计和 breeding value 分析,是表型校正后的核心下游模块。
面向选种选配和近交控制,把评估结果进一步转化为可执行的交配决策。
用于机器学习与基因组预测任务,承接清洗后的表型和多组学输入。
这是IASBreeding产品家族中的表型工作台,负责把原始表型整理成标准化、可校正、可导出的分析输入,并与 IASBLUP、IASmating、IASML 保持统一品牌体验。
支持拖拽文件到上方区域,或点击选择文件。文件第一行应为列名,数据从第二行开始。
选择性状后,系统将根据所选方法标记异常值。您可以查看异常值列表,决定是否替换为 NA。