公开(公告)号：CN118072823A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410214731.X

申请日：2024-02-27

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 翟肇裕 ,  李柯锦 ,  徐焕良 ,  腊红桂

IPC: G16B25/00 ,  G16B40/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于植物育种技术领域，具体涉及基于全基因组选择的水稻表型预测方法及系统，包括获取水稻双端测序数据，进行基因组比对和变异检测，得到SNP数据，并进行数据质量控制；利用质控后的SNP数据进行连锁不平衡分析、群体结构分析和亲缘关系分析，筛选SNP；将筛选的SNP集合按比例分为训练集、验证集和测试集，使用基于注意力机制的卷积神经网络模型进行训练和验证；引入注意力机制模块和残差模块，通过五种SNP集合数据，训练五种不同数据的基于注意力机制的卷积神经网络模型，获取最佳输入数据训练的预测模型，进行表型预测。本发明可以充分筛选高质量和代表性的SNP数据，能更好地捕捉与目标表型相关的遗传变异信息，提高模型的效率和预测的准确性。