南京农业大学袁静娅获国家专利权
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龙图腾网获悉南京农业大学申请的专利基于机器学习的耐盐大豆全基因组选择方法、系统及应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119889448B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411970185.9，技术领域涉及：G16B35/20；该发明授权基于机器学习的耐盐大豆全基因组选择方法、系统及应用是由袁静娅;丁钰;宋庆鑫;王芒芒;张群;林峰;章文华设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的耐盐大豆全基因组选择方法、系统及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的耐盐大豆全基因组选择方法，所述方法包括以下步骤：1获取用于建模的数据集的基因型和盐处理后表型，并进行处理；2对SNP位点和缺失样品进行严格质控；3对所述有效变异位点进行全基因组关联分析，获得高质量变异位点；4将所述训练集中的高质量变异位点数据导入CA注意力机制和多重残差模块的卷积神经网络建立模型；5确定最优模型；6获取待测盐胁迫表型的大豆群体的重测序数据，提取其高质量变异位点，利用最优模型进行盐胁迫表型预测。本发明能够有效预测大豆盐胁迫表型，降低田间选育成本，显著提高耐盐大豆育种效率。
本发明授权基于机器学习的耐盐大豆全基因组选择方法、系统及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的耐盐大豆全基因组选择方法，其特征在于所述方法包括以下步骤： 1获取用于建模的数据集的基因型和盐处理后表型，并进行处理； 2对SNP位点和缺失样品进行严格质控； 3对有效变异位点进行全基因组关联分析，获得高质量变异位点； 4将训练集中的高质量变异位点数据导入CA注意力机制和多重残差模块的卷积神经网络建立模型，所建模型为ResCANet； 5使用测试集分别验证模型预测效果，确定最优模型； 6获取待测盐胁迫表型的大豆群体的重测序数据，提取其高质量变异位点，利用最优模型进行盐胁迫表型预测。
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