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公开(公告)号:CN118983005A
公开(公告)日:2024-11-19
申请号:CN202411063176.1
申请日:2024-08-05
Applicant: 广东省农业科学院水稻研究所
IPC: G16B20/30 , G16B40/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种植物表型多组学预测方法,包括:构建包括转录组预测模块、第一输出模块、基因组预测模块、第二输出模块和综合训练模块的多组学表型预测模型;获取植物的SNP数据和基因表达数据并进行预处理,对应得到SNP特征和基因表达特征;将基因表达特征输入至转录组预测模块,得到转录组数据特征;将转录组数据特征输入至第一输出模块,得到第一预测表型;将SNP特征输入至基因组预测模块,得到基因组数据特征;将基因组数据特征输入至第二输出模块,得到第二预测表型;将转录组数据特征和基因组数据特征连接后输入至综合训练模块,得到第三预测表型。结合基因网络和深度学习的方法有望克服现有方法的局限,进一步提升植物表型预测精度。