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龍圖騰網(wǎng)獲悉季華實(shí)驗(yàn)室申請(qǐng)的專利一種優(yōu)質(zhì)育種群體選擇方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119694406B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510199086.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B40/00；該發(fā)明授權(quán)一種優(yōu)質(zhì)育種群體選擇方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由李驍;李友高;許朝智;常沛煒;吳星辰;李榮基;戴瑤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種優(yōu)質(zhì)育種群體選擇方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及育種技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種優(yōu)質(zhì)育種群體選擇方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括步驟：通過將基因組重測(cè)序數(shù)據(jù)上傳至云計(jì)算平臺(tái)，充分利用云計(jì)算的高性能計(jì)算資源和分布式存儲(chǔ)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了基因組數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理和高效分析；采用基于圖論的動(dòng)態(tài)加權(quán)比對(duì)算法，對(duì)上傳的基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行分段比對(duì)和權(quán)重優(yōu)化生成基因組序列圖譜，極大地提高了比對(duì)效率和準(zhǔn)確性；此外，通過基因組關(guān)聯(lián)分析技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型，能夠精準(zhǔn)識(shí)別并篩選出具有優(yōu)良性狀的育種個(gè)體；最終，通過綜合評(píng)分篩選出綜合評(píng)分最高的個(gè)體，形成優(yōu)質(zhì)育種群體。本發(fā)明不僅提高了個(gè)體選擇的準(zhǔn)確性，還顯著減少了人工干預(yù)，使育種過程更加高效和可靠。

本發(fā)明授權(quán)一種優(yōu)質(zhì)育種群體選擇方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種優(yōu)質(zhì)育種群體選擇方法，其特征在于，包括步驟： 對(duì)育種群體中的每個(gè)育種個(gè)體進(jìn)行高通量測(cè)序的多次測(cè)序，獲取基因組序列數(shù)據(jù)； 對(duì)所述基因組序列數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理后，得到預(yù)處理基因組序列； 將所述預(yù)處理基因組序列上傳至云端平臺(tái)，在云端平臺(tái)上構(gòu)建基于圖論的序列片段圖結(jié)構(gòu)GV,E，其中V表示節(jié)點(diǎn)集合，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)序列片段，E表示邊集合，每條邊對(duì)應(yīng)兩個(gè)序列片段之間的比對(duì)關(guān)系，節(jié)點(diǎn)和邊的構(gòu)建如下：；；其中，N表示樣本數(shù)量，mi表示樣本i的片段數(shù)量，vij表示樣本i的片段j，wijk表示片段j和k之間的比對(duì)權(quán)重； 設(shè)計(jì)一種結(jié)合育種目標(biāo)的比對(duì)算法，其中每個(gè)序列片段被分割為若干子片段sijk，每個(gè)子片段對(duì)應(yīng)圖結(jié)構(gòu)中的一個(gè)子節(jié)點(diǎn)vijk：，其中，表示片段在位置a到b之間的子片段，表示片段的長(zhǎng)度； 通過引入育種目標(biāo)特定的優(yōu)質(zhì)性狀打分函數(shù)，確定子節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重wijkl，并構(gòu)建初始權(quán)重矩陣W，其中wijkl表示子節(jié)點(diǎn)vijk和vijl之間的優(yōu)質(zhì)性狀關(guān)聯(lián)權(quán)重：；；，其中，和分別為相似度權(quán)重和優(yōu)質(zhì)性狀權(quán)重的平衡系數(shù)，為Kroneckerdelta函數(shù)，為優(yōu)質(zhì)性狀打分函數(shù)，為基因位點(diǎn)y的權(quán)重，表示子片段sijk和sijl在基因位點(diǎn)y的特定育種目標(biāo)相似度，T為優(yōu)質(zhì)性狀關(guān)聯(lián)的基因位點(diǎn)集合； 引入優(yōu)質(zhì)育種個(gè)體的特征信息和特定育種目標(biāo)，動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重矩陣W，得到調(diào)整后的權(quán)重矩陣W'，其中，；；其中，表示調(diào)整后的權(quán)重，為權(quán)重調(diào)整系數(shù)，表示子片段sijk和sijl與優(yōu)質(zhì)性狀關(guān)聯(lián)的基因位點(diǎn)集合T之間的匹配度函數(shù)； 采用優(yōu)化的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法，對(duì)調(diào)整后的權(quán)重矩陣W'進(jìn)行最優(yōu)比對(duì)路徑求解，生成個(gè)體的基因組序列圖譜Mi； 對(duì)所述基因組序列圖譜進(jìn)行遺傳變異檢測(cè)，識(shí)別出遺傳變異數(shù)據(jù)，所述遺傳變異數(shù)據(jù)包括單核苷酸多態(tài)性、插入缺失和結(jié)構(gòu)變異； 基于所述遺傳變異數(shù)據(jù)進(jìn)行基因組關(guān)聯(lián)分析，識(shí)別出與目標(biāo)性狀相關(guān)的關(guān)鍵基因位點(diǎn)； 利用基于深度學(xué)習(xí)的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合注意力機(jī)制，構(gòu)建預(yù)測(cè)目標(biāo)性狀與關(guān)鍵基因位點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)性的關(guān)聯(lián)模型； 根據(jù)基因組關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果以及關(guān)聯(lián)模型的輸出值篩選出具有優(yōu)良性狀的育種個(gè)體。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人季華實(shí)驗(yàn)室，其通訊地址為：528200 廣東省佛山市南海區(qū)桂城街道環(huán)島南路28號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。