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公开(公告)号:CN119479789A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411548748.5
申请日:2024-11-01
Applicant: 中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心)
Abstract: 本申请公开一种基于机器学习的全基因组数据的育种表型预测方法、装置、电子设备、介质及产品,方法包括:获取任意生物体的SNP位点数据;所述生物体包括植株或动物;根据所述生物体的SNP位点数据和表型预测模型,以实现对任意生物体的表型预测。采用本申请的育种表型预测方法进行育种,育种的基因型与表型性状的皮尔森相关系数较高,可以实现精准育种以及提高对特定基因型生物体的表型预测。
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公开(公告)号:CN119020524A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411137906.8
申请日:2024-08-19
Applicant: 中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心)
IPC: C12Q1/6895 , C12Q1/6869 , G16B30/20
Abstract: 本申请公开了一种基于STARR‑seq在植物体内筛选活性调控元件的方法和活性调控元件,方法包括:将多个片段化序列连接到载体的核酸序列中,以得到包括片段化序列的初始目标载体文库;将目标载体文库转入可侵染微生物,接着通过可侵染微生物将多个片段化序列转入目的植株,并将目的植株进行培养,以使片段化序列表达;对微生物中的文库进行检测获得第一株植物的输入文库;检测目的植株中的片段化序列表达情况,以得到输出文库;比较输出文库和输入文库中多个片段化序列的含量,以实现从多个片段化序列中筛选出活性调控元件。该方法在植物体内进行高通量筛选,真实地反映了植物体内细胞环境,得到不同外界环境以及调控元件的真实活性。
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公开(公告)号:CN117497063A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311601745.9
申请日:2023-11-27
Applicant: 中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心)
Abstract: 本申请提供了一种GAN模型的构建方法和基于GAN模型的数据拟合、表型预测、样本扩充以及育种的方法。所述GAN模型的构建首先根据输入的真实多组学数据,进入到真实多组学数据生成器G1,提取特征,然后进入到真实表型判别器D1,实现G1和D1的训练;然后,随机生成一组噪音,输入到拟合多组学数据生成器G2,以及真实数据输入到G1,两个的输出进入到拟合多组学数据判别器D2,进行G2和D2的训练。本发明的方法能够实现至少用于弥补数据量不足的同时,充分发挥深度学习算法的优势,全面提升基因组选择的准确性。
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