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龙图腾网获悉中国科学院遗传与发育生物学研究所申请的专利一种构建预测植物表型的预测模型的方法及其装置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：CN120048340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411943779.0，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权一种构建预测植物表型的预测模型的方法及其装置是由降雨强;黄江伟;李超;韩荣成;王瑜;黄璐;李淼淼;刘志勇设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种构建预测植物表型的预测模型的方法及其装置在说明书摘要公布了：本披露公开了一种构建预测植物表型的预测模型的方法及其装置，方法包括：获取每个第一植物样本的全基因组SNP位点和每一个第一植物样本的表型值，并进行配对；向具有染色体感知功能的特征选择模块，输入配对的全基因组SNP位点和配对表型值，以获取目标全基因组SNP位点，并保持目标全基因组SNP位点与配对表型值的配对；向具有对比学习功能的输出网络模块，输入不同的第二植物样本，用于生成特征输出和低维特征输出，第二植物样本具有配对的目标全基因组SNP位点和配对表型值；基于特征输出、低维特征输出、配对的配对表型值计算总损失；通过最小化总损失，构建预测模型。通过设定的染色体感知功能和对比学习功能，使构建出模型具有更高的准确性。

本发明授权一种构建预测植物表型的预测模型的方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种构建预测植物表型的预测模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取每个第一植物样本的全基因组SNP位点和每一个所述第一植物样本的表型值，并进行配对； 向具有染色体感知功能的特征选择模块，输入配对的所述全基因组SNP位点和配对表型值，以获取目标全基因组SNP位点，并保持所述目标全基因组SNP位点与所述配对表型值的配对； 向具有对比学习功能的输出网络模块，输入不同的第二植物样本，用于生成特征输出和低维特征输出，所述第二植物样本具有配对的所述目标全基因组SNP位点和所述配对表型值，其中，所述特征输出包括第二植物样本的预测表型值；所述低维特征输出包括：第二植物样本的目标全基因组SNP位点的低维表示； 基于所述特征输出、所述低维特征输出、配对的所述配对表型值计算总损失； 通过最小化所述总损失，构建预测模型； 向具有染色体感知功能的特征选择模块，输入配对的所述全基因组SNP位点和所述配对表型值，以获取目标全基因组SNP位点，包括： 获取解释局部信息的所述目标全基因组SNP位点，即局部SNP位点； 获取解释全局信息的所述目标全基因组SNP位点，即全局SNP位点； 将所述局部SNP位点和所述全局SNP位点按序拼接，生成表示所述目标全基因组SNP位点； 其中，获取解释局部信息的所述目标全基因组SNP位点，即局部SNP位点，包括： 对所述全基因组SNP位点按染色体区间分组； 将分组后的所述全基因组SNP位点，分别与所述全基因组SNP位点配对的所述配对表型值，构建特征选择模型并进行特征选择，获取局部SNP位点组； 将各个所述局部SNP位点组的局部SNP位点拼接，获取所述局部SNP位点； 其中，获取解释全局信息的所述目标全基因组SNP位点，即全局SNP位点，包括： 将所述全基因组SNP位点与配对的所述配对表型值，构建特征选择模型并进行特征选择，获取所述全局SNP位点； 所述输出网络模块包括第一支路和第二支路，所述第一支路和所述第二支路通过加和的方式进行合并； 所述第一支路包含三层非线性全连接层，所述第二支路包含一层线性全连接层。

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