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申请/专利权人：三亚热带水产研究院;中国水产科学研究院南海水产研究所
申请日：2024-01-29
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155721A
主分类号：G16B40/00
分类号：G16B40/00;G16B35/20;G16B50/00;G16B10/00;G06N5/025
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的水产生物种质资源鉴评方法及系统，属于水产种质资源鉴评技术领域，构建遗传多样性评估模型，并根据不同种群样本的遗传信息和遗传多样性评估模型构建实际遗传地图；获取目标水产生物的标准遗传地图，结合分析所述标准遗传地图和实际遗传地图获取评价考察标准，建立训练完成的遗传多样性评分体系；通过训练完成的遗传多样性评分体系获取实际遗传地图和标准遗传地图的评分分数值，分析所述评分分数值，得到种质资源评价结果；将种质资源评价结果导入所述种质资源鉴定哈希表进行索引查找并筛选，最终生成种质资源鉴定结果。本发明能够对水产生物的种质资源进行快速精准的鉴评，从而便于选取优良的品种。
主权项：1.一种基于深度学习的水产生物种质资源鉴评方法，其特征在于，包括以下步骤：获取不同种群样本的遗传信息，基于所述不同种群样本的遗传信息构建评估模型，得到遗传多样性评估模型，并根据不同种群样本的遗传信息和遗传多样性评估模型构建地图，得到目标水产生物的实际遗传地图；基于大数据网络获取目标水产生物的标准遗传地图，结合分析所述标准遗传地图和实际遗传地图获取若干个评价考察标准，筛选所述若干个评价考察标准并进行构建，得到训练完成的遗传多样性评分体系；通过所述训练完成的遗传多样性评分体系对实际遗传地图以及标准遗传地图进行评分，得到第一评分分数值和第二评分分数值，引入散列算法，基于所述第一评分分数值和第二评分分数值在散列算法中分析出实际分数增减幅度，基于实际分数增减幅度进行分析，得到种质资源评价结果；获取各子品种的种质资源鉴定基准，基于所述各子品种的种质资源鉴定基准构建哈希表，得到种质资源鉴定哈希表，将种质资源评价结果导入所述种质资源鉴定哈希表进行索引查找并筛选，最终生成种质资源鉴定结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三亚热带水产研究院;中国水产科学研究院南海水产研究所 一种基于深度学习的水产生物种质资源鉴评方法及系统
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