公开(公告)号：CN113643750A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202110911708.2

申请日：2021-08-09

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王佳堃 ,  金舒文 ,  何波 ,  覃怡琅 ,  张功海 ,  陈宏伟

IPC: G16B5/00 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明提供一种基于母本反刍动物瘤胃菌群结构预测子代生长性状的方法，包括以下步骤：步骤1，收集子代反刍动物生长性状数据，并采集母本反刍动物瘤胃液样本；步骤2，从母本反刍动物瘤胃液样本中提取母本反刍动物瘤胃微生物DNA，并进行16S rDNA高通量测序；步骤3，对16S rDNA高通量测序的结果进行分析；步骤4，根据子代反刍动物生长性状数据和母本反刍动物瘤胃液样本的分析结果构建机器学习模型，利用机器学习模型对子代生长性状进行预测。本发明通过16S rDNA分析待测母本反刍动物瘤胃的菌群结构，基于机器学习模型的构建，实现高效准确的预测子代反刍动物生长性状，避免直接采样对幼龄反刍动物造成的损伤。

公开(公告)号：CN113643750B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202110911708.2

申请日：2021-08-09

Applicant: 浙江大学

Inventor： 王佳堃 ,  金舒文 ,  何波 ,  覃怡琅 ,  张功海 ,  陈宏伟

IPC: G16B5/00 ,  G16B30/00 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明提供一种基于母本反刍动物瘤胃菌群结构预测子代生长性状的方法，包括以下步骤：步骤1，收集子代反刍动物生长性状数据，并采集母本反刍动物瘤胃液样本；步骤2，从母本反刍动物瘤胃液样本中提取母本反刍动物瘤胃微生物DNA，并进行16S rDNA高通量测序；步骤3，对16S rDNA高通量测序的结果进行分析；步骤4，根据子代反刍动物生长性状数据和母本反刍动物瘤胃液样本的分析结果构建机器学习模型，利用机器学习模型对子代生长性状进行预测。本发明通过16S rDNA分析待测母本反刍动物瘤胃的菌群结构，基于机器学习模型的构建，实现高效准确的预测子代反刍动物生长性状，避免直接采样对幼龄反刍动物造成的损伤。