申请/专利权人：佛山科学技术学院

申请日：2023-03-29

公开（公告）日：2024-01-30

公开（公告）号：CN116580772B

主分类号：G16B40/00

分类号：G16B40/00;G16B50/10;G16B30/00;G16B20/20

优先权：["20221019 CN 2022112793244"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.30#授权;2023.08.29#实质审查的生效;2023.08.11#公开

摘要：本发明公开了一种预测猪平均日增重的方法，涉及生物信息学领域。所述预测猪平均日增重的方法包括以下步骤：获取猪平均日增重数据并筛选与猪平均日增重相关的特定肠道微生物，计算所述特定肠道微生物的相对丰度；获取猪的原始SNP数据，计算与所述特定肠道微生物的相对丰度相关的SNP位点；以所述特定肠道微生物的相对丰度及其相关的SNP位点作为自变量，以猪平均日增重数据作为因变量，构建训练数据集；采用所述训练数据集对初始构建的机器学习回归模型进行训练，获得预测猪平均日增重模型，并基于所述预测猪平均日增重模型对猪只的平均日增重进行预测，可以准确地预测猪只生长过程中的日增重。

主权项：1.一种预测猪平均日增重的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取猪平均日增重数据并筛选与猪平均日增重相关的特定肠道微生物，计算所述特定肠道微生物的相对丰度，具体包括以下步骤：从多只猪的肛门采集粪便样品；提取粪便中的微生物基因组DNA，然后进行16SrDNA测序，获得微生物组16SrDNA数据；对所述微生物组16SrDNA数据进行质控和聚类，获得聚类后的16SrDNA数据；根据微生物数据库对每个16SrDNA进行注释，获得肠道微生物种群数据，根据所述肠道微生物种群数据计算各种微生物的相对丰度；根据微生物的相对丰度以及该微生物在猪只中的存在率对所述肠道微生物种群数据进行过滤，具体包括：保留相对丰度在0.1％以上，且在20％以上的粪便样品中存在的微生物；计算过滤后的所述肠道微生物种群数据与所述猪平均日增重数据的相关性，获得与所述猪平均日增重数据相关的特定肠道微生物及其相对丰度，具体包括：利用偏相关和信息论算法计算所述肠道微生物种群数据与猪平均日增重数据之间的相关性，以获得与所述猪平均日增重数据相关的特定肠道微生物及其相对丰度；获取猪的原始SNP数据，计算与所述特定肠道微生物的相对丰度相关的SNP位点，具体包括以下步骤：采集多只猪的组织，提取组织DNA，采用基因芯片进行分型，获得原始SNP数据；对所述原始SNP数据进行过滤，获得过滤后的SNP数据，具体包括：去除所述原始SNP数据中符合以下任一条的SNP，以获得过滤后的SNP数据：缺失率大于0.1的SNP；最小等位基因频率小于0.05的SNP；不符合Hardy-Weinberg平衡的SNP；以所述特定肠道微生物的相对丰度为响应值，以所述过滤后的SNP数据作为预测值，通过模型计算出与所述特定肠道微生物的相对丰度相关的SNP位点；以所述特定肠道微生物的相对丰度及其相关的SNP位点作为自变量，以猪平均日增重数据作为因变量，构建训练数据集；采用所述训练数据集对初始构建的机器学习回归模型进行训练，获得预测猪平均日增重模型，并基于所述预测猪平均日增重模型对猪只的平均日增重进行预测；所述机器学习回归模型为XGB模型；所述特定肠道微生物为：甲基杆菌属、弯曲杆菌属、肠杆菌科未分类属、拟杆菌属、普雷沃氏菌属和拟杆菌目未分类科；所述与特定肠道微生物的相对丰度相关的SNP位点为：rs81429163、rs81325861、rs81450579、rs81450581、rs81451919、rs332862557、rs80886192、rs319026277、rs326203392、rs328862801、rs81349632、rs80841854、rs342676309、rs326977015、rs81476003、rs81269743、rs326491162、rs81452654、rs81457084、rs330259558、rs330673669、rs34149272、rs81226653、rs81408398、rs340738784、rs81408146、rs81238518。

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百度查询： 佛山科学技术学院 一种预测猪平均日增重的方法

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