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申请/专利权人：南京农业大学
摘要：本发明提供了一种基于作物生育期表型及其区域适应性的定量预测方法、系统及装置，定量预测方法包括：S1、获取与待测作物相关的数据，数据包括多个不同种植环境下记录的作物品种信息、生育期观测数据、气象数据、管理措施数据及QTN标记位点数据；S2、根据数据和作物模型确定品种参数校正值；S3、根据QTN标记位点数据、品种参数校正值和全基因组关联分析算法确定满足要求的QTN标记位点数据和品种参数校正值；S4、根据满足要求的QTN标记位点数据和品种参数校正值计算品种参数模拟值；S5、根据气象数据、管理措施数据、品种参数模拟值和作物模型计算生育期模拟数据。本发明能够实现不依赖人工观测的多基因型作物生育期表型的精确预测。
主权项：1.一种基于作物生育期表型及其区域适应性的定量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取与待测作物相关的数据，所述数据包括多个不同种植环境下记录的作物品种信息、生育期观测数据、气象数据、管理措施数据及QTN标记位点数据；S2、根据所述数据和作物模型确定品种参数校正值；S3、根据所述QTN标记位点数据、品种参数校正值和全基因组关联分析算法确定满足要求的QTN标记位点数据和品种参数校正值；S4、根据所述满足要求的QTN标记位点数据和品种参数校正值计算品种参数模拟值；所述S4包括如下步骤：S41、将所述满足要求的QTN标记位点数据进行序数值转换得到转换数据；S42、将所述转换数据划分为训练集和测试集；S43、基于S42中的训练集，利用机器学习的岭回归算法构建QTN-品种参数关系模型；S44、将S42中的测试集代入所述QTN-品种参数关系模型中得到品种参数模拟值；S45、根据所述品种参数模拟值和品种参数校正值计算决定系数R2，并输出决定系数R2取最大值时对应的品种参数模拟值；S5、根据所述气象数据、管理措施数据、品种参数模拟值和所述作物模型计算生育期模拟数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京农业大学 一种基于作物生育期表型及其区域适应性的定量预测方法、系统及装置
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