基于自动编码器样本匹配的缺失基因型填充方法

    公开(公告)号:CN117637021A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311691018.6

    申请日:2023-12-11

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于自动编码器样本匹配的缺失基因型填充方法,实现了对缺失基因型的低成本精确填充,能够为各种遗传分析工作提供更为准确的基因数据支撑。本发明将目标数据文件中每个位置上样本的基因型信息数值进行转换并最终编码为独热编码,划分训练集和测试集,继而构建卷积去噪自编码器模型。本发明使用自动预处理策略,将参与填充的样本数据集进行分段处理,降低了装置内存占用,使得用户仅使用较低成本的装置就可以顺利进行高精度的基因型填充。本发明填充精度高,模型结构简单可靠,训练效率高,在基因序列分析领域具有广阔的应用前景,可用于后续的生物全基因组关联分析和全基因组选择工作。

    一种基于遗传算法的全基因组预测方法及其应用

    公开(公告)号:CN116863998A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310741264.1

    申请日:2023-06-21

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明属于生物信息领域,涉及一种基于遗传算法的全基因组预测方法及其应用,采用基因组最佳线性无偏估计模型来预测个体的育种值,包括以下步骤:获取待预测作物的分子标记;从中重复地随机选择一定比例的分子标记子集供遗传算法初始化,并构建基因组预测模型,计算不同分子标记子集的适合度,保留适合度较高的分子标记子集,将保留的分子标记子集以一定的比率进行突变、配对、交叉互换,产生新的分子标记子集;再次计算不同分子标记子集的适合度函数,保留适合度较高的分子标记子集,直到达到最大迭代次数或者收敛,得到最终的分子标记子集并构建基因组最佳线性无偏估计模型用于全基因组预测。本发明方法可用于提高杂交种全基因组选择的准确性,可以为杂交种的精准选育提供重要的技术支撑。

    玉米耐旱基因位点的开发方法及应用

    公开(公告)号:CN116574840A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310758749.1

    申请日:2023-06-26

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种玉米耐旱基因位点的开发方法及应用,属于基因组序列及植物生物技术领域。它包括检测待测玉米的基因型,根据基因型结果鉴定或辅助鉴定耐旱;ZmReDroSNP0201492位点是玉米基因组中的一个SNP位点,其核苷酸种类为A或T,为序列表中SEQ ID No.1的第71位核苷酸;ZmReDroSNP1038761位点是玉米基因组中的一个SNP位点,其核苷酸种类为G或C,为序列表中SEQ ID No.2的第71位核苷酸。本发明开发了新的玉米耐旱基因位点,并利用KASP分型技术对耐旱基因位点进行快速基因分型,可用于玉米分子标记辅助育种。分子标记辅助玉米进行耐旱性选育,选择效率高、周期短,可在苗期进行定向基因型选择,淘汰大量不耐旱的材料,降低育种成本,提高育种效率。

    基于Android和电力载波智能楼宇监控系统

    公开(公告)号:CN105182943B

    公开(公告)日:2018-05-15

    申请号:CN201510626748.7

    申请日:2015-09-28

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明涉及基于Android和电力载波的智能楼宇监控系统。本发明以电力线为媒介传递数据包,由控制端、集中器及多个终端三大部分组成;所述控制端有PC控制端、手机控制端,PC控制端与集中器通过串口线连接传输数据,手机控制端与集中器通过GSM网络连接传输数据,集中器与下级终端通过电力线连接传递数据。本发明克服了低压电力线载波通信噪声干扰强、信号衰减大、随机性和时变性等缺陷。本发明将电力载波有线通信与GSM无线通信相结合,扬长避短,充分发挥各自优势,扩大通信范围且减少干扰,利用PC端进行监控,实现智能楼宇内部动态点监测、防盗报警、温度监控等多方面,区域性的智能楼宇监控网,进而发展成广域智能楼宇监控网。

    一种基于遗传算法的全基因组预测方法及其应用

    公开(公告)号:CN116863998B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202310741264.1

    申请日:2023-06-21

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明属于生物信息领域,涉及一种基于遗传算法的全基因组预测方法及其应用,采用基因组最佳线性无偏估计模型来预测个体的育种值,包括以下步骤:获取待预测作物的分子标记;从中重复地随机选择一定比例的分子标记子集供遗传算法初始化,并构建基因组预测模型,计算不同分子标记子集的适合度,保留适合度较高的分子标记子集,将保留的分子标记子集以一定的比率进行突变、配对、交叉互换,产生新的分子标记子集;再次计算不同分子标记子集的适合度函数,保留适合度较高的分子标记子集,直到达到最大迭代次数或者收敛,得到最终的分子标记子集并构建基因组最佳线性无偏估计模型用于全基因组预测。本发明方法可用于提高杂交种全基因组选择的准确性,可以为杂交种的精准选育提供重要的技术支撑。

    一种逐日稻田CH4通量的遥感估算方法

    公开(公告)号:CN112270293B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202011258962.9

    申请日:2020-11-12

    Applicant: 扬州大学

    Inventor: 李成 徐扬 李兆哲

    Abstract: 本发明涉及一种逐日稻田CH4通量的遥感估算方法,以水稻生育期内一定时间尺度逐日测量的CH4通量E为因变量,以CH4通量测量同时间尺度和同经纬度位置的遥感数据中的LST、SWI、LAI、GPP、ET五种遥感指数为自变量,构建稻田CH4通量的遥感估算模型一:再在待估算区域的稻田内,通过CH4通量观测仪监测水稻生育期内一定时间尺度的稻田CH4通量,同时获取与CH4通量观测仪同时间尺度和同经纬度位置的逐日遥感数据,分别得到LST、SWI、LAI、GPP、ET五种遥感指数,分别代入第一步的遥感估算模型一的等式两边,以确定估算模型中的未知系数,从而确定已知系数的遥感估算模型二;用于待估算区域的水稻生育期内稻田CH4通量的遥感估算。

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