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申请/专利权人：重庆市农业科学院
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118216422A
主分类号：A01H1/02
分类号：A01H1/02;A01H1/04;C12Q1/6895;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的表型辅助柠檬育种方法，涉及园艺作物育种技术领域，所述方法具体步骤如下：从收集到的柠檬种质资源中，筛选出抗耐黄脉病柠檬种质；使用抗耐黄脉病柠檬种质和易感品种为亲本进行杂交创制抗病种质，构建抗病育种群体；针对抗病育种群体，以构建的柠檬高密度遗传图谱和全基因组图谱为技术平台，建立基于深度学习的表型分析模型，利用表型精准分级数据进行抗病基因定位筛选；进行抗黄脉病基因筛选、挖掘和鉴定，构建柠檬高效辅助育种体系。能够实现全面了解抗黄脉病基因与表型之间关系的效果；基于表型分析模型,设置共享层和任务特定层，能够实现抗黄脉病基因筛选、挖掘和鉴定，构建柠檬高效辅助育种体系的效果。
主权项：1.一种基于深度学习的表型辅助柠檬育种方法，其特征在于，所述方法具体步骤如下：S100：从收集到的柠檬种质资源中，筛选出抗耐黄脉病柠檬种质；S200：使用抗耐黄脉病柠檬种质和易感品种为亲本进行杂交创制抗病种质，构建抗病育种群体；S300：针对抗病育种群体，以构建的柠檬高密度遗传图谱和全基因组图谱为技术平台，建立基于深度学习的表型分析模型，利用表型精准分级数据进行抗病基因定位筛选；S400：进行抗黄脉病基因筛选、挖掘和鉴定，利用分子和表型组学技术构建柠檬高效辅助育种体系；其中，所述高密度遗传图谱从抗病育种群体中选择具有代表性和遗传多样性的柠檬个体为样本，通过全基因组重测序技术获取大量柠檬个体的SNP标记，针对柠檬抗病性进行构建和分析；所述全基因组图谱选择代表性的柠檬个体进行全基因组测序，对同一柠檬个体进行转录组测序、蛋白组学分析、代谢组学分析，将基因组、转录组、蛋白组和代谢组多组学数据进行整合，全面了解基因与表型之间的关系；所述表型分析模型基于深度学习技术，其模型架构包括共享层和任务特定层，所述共享层通过调整卷积核的大小、步长和填充针对柠檬表型的重要特性进行独特分析，所述任务特定层以共享层输出的特征图作为输入数据对单一特征任务进行分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆市农业科学院 一种基于深度学习的表型辅助柠檬育种方法
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