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)

Inventor： 刘毓文 ,  马文龙 ,  付阳 ,  王超 ,  郑伟刚 ,  牛士奇

IPC: G16B20/20 ,  G16B20/30 ,  G16B40/00

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。

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)

Inventor： 刘毓文 ,  马文龙 ,  郑伟刚 ,  牛士奇

IPC: G16B40/00 ,  G16B20/20 ,  G16B20/40 ,  G06N3/094 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475

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。