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申请/专利权人：南京农业大学
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230816A
主分类号：G16B25/00
分类号：G16B25/00;G16B25/10;G16B30/00;G16B40/00;G06N3/0499;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：本发明公开了一种机器学习辅助育种方法和育种芯片，所述育种方法主要通过生物特定生长条件下特定发育时期特定组织基因表达数据对生物特定表型进行预测，能显著缩短育种成本，提升育种效率和成功率；所述育种芯片主要基于上述基因表达数据定制，可通过机器学习最适计算模型对生物特定表型进行预测。本发明旨在解决传统基于基因组数据进行机器学习辅助育种的固有弊端，如高杂合、高重复的复杂基因组和没有高质量参考基因组物种的相关特征数据提取困难且准确度低的问题。本发明提出了复杂基因组物种机器学习辅助育种新方法，且该方法也适用于基因组信息清晰明确且基因组复杂度低的物种。
主权项：1.一种机器学习辅助育种方法，其特征在于，所述方法基于基因表达数据进行机器学习分析，预测生物特定发育时期表型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京农业大学 一种机器学习辅助育种方法和育种芯片
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