基于全基因组选择烟草经济性状表型值预测方法及应用

    公开(公告)号:CN111798920B

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202010674641.0

    申请日:2020-07-14

    Abstract: 本发明属于生物技术领域,具体涉及一种基于全基因组选择烟草经济性状表型值预测方法及应用。本发明通过所述的方法步骤:获取候选预测模型中烟草全基因组数据;实时筛选优化烟草全基因组数据;生成烟草经济性状表型值预测数据。可以实现基于烟草苗期(早期)的基因型数据,获得获得的烘烤后烟叶经济性状的表型值数据,并且具备操作方便、快捷、高效、科学且结果精准、可靠的特性,同时也对提高烟叶种植经济效益、烟农收入具有重要的意义。即通过本发明方案能利用烟草苗期(早期)的基因型数据来计算或模拟出1年后经过繁杂操作过程而获得的烟叶经济性状表型值数据,并且操作方便、快捷、高效、科学及结果精准、可靠的特性。

    一种预测烟草尼古丁含量的全基因组选择模型及其应用

    公开(公告)号:CN111223520B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN201911141188.0

    申请日:2019-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种预测烟草尼古丁含量的全基因组选择模型及其应用,所述的用于预测烟草尼古丁含量的全基因组选择模型为Bayes BNIC,为使该模型对烟草中尼古丁含量表型值的预测精度达到最优,对候选预测模型Bayes B的分子标记数量(n1)、训练群体规模(n2)、训练群体与测试群体比例(n3)及模型预测精度值(n4)等核心参数值进行了明确规定。所述的应用为利用所述的全基因组选择模型Bayes BNIC分析烟草群体的基因型数据来预测其尼古丁含量的应用。本发明所述的烟草尼古丁含量全基因组选择模型Bayes BNIC可以依据烟草群体的基因型来精确的预测出该群体中各植株的尼古丁含量值,从而实现烟草品质育种中不同尼古丁含量水平的优良烟草品种(系)培育。

    一种预测烟草淀粉含量的全基因组选择模型及其应用

    公开(公告)号:CN110853710B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN201911140627.6

    申请日:2019-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种预测烟草淀粉含量的全基因组选择模型及其应用,所述的用于预测烟草淀粉含量的全基因组选择模型为rrBLUP_st,为使该模型对烟草中淀粉含量表型值的预测精度达到最优,对经过初步筛选而获得的候选预测模型rrBLUP中的分子标记数量(n1)、训练群体规模(n2)、训练群体与测试群体比例(n3)及模型预测精度值(n4)等核心参数值进行了明确规定。所述的应用为利用所述的全基因组选择模型rrBLUP_st分析烟草群体的基因型数据来预测其淀粉含量的应用。本发明所述的烟草淀粉含量全基因组选择模型rrBLUP_st可以依据烟草群体的基因型来精确预测出该群体中各烟株的淀粉含量值,从而实现烟草品质育种中不同淀粉含量优良烟草品种(系)的培育。

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