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申请/专利权人：淄博市农业科学研究院;淄博数字农业农村研究院

摘要：本发明涉及饲料配方优化技术领域，具体公开了奶牛饲料优化方法，该方法包括：步骤S1：通过基因测序获取奶牛的基因组数据，获取奶牛的代谢物含量数据；步骤S2：利用已有的基因组数据和代谢物含量数据，进行基因‑代谢物关联分析，建立基因与代谢物之间的关联模型；步骤S3：基于关联模型，进行代谢通路分析，确定代谢通路及其在代谢网络中的作用；步骤S4：收集饲料成分的组成信息，以此构建饲料成分‑代谢物关联矩阵；步骤S5：建立优化目标函数，利用优化算法，求解得到最优的饲料配方。

主权项：1.奶牛饲料优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1：通过基因测序获取奶牛的基因组数据，获取奶牛的代谢物含量数据；步骤S2：利用已有的基因组数据和代谢物含量数据，进行基因-代谢物关联分析，建立基因与代谢物之间的关联模型；步骤S3：基于关联模型，进行代谢通路分析，确定代谢通路及其在代谢网络中的作用；对代谢通路进行拓扑结构分析，得到每个代谢通路的拓扑结构特征值，并筛选拓扑结构特征值最大的一条代谢通路作为目标代谢通路；步骤S4：收集饲料成分的组成信息，基于目标代谢通路，进行饲料成分-代谢物关联分析，确定饲料成分与代谢物之间的关联关系，以此构建饲料成分-代谢物关联矩阵；步骤S5：建立优化目标函数，以最大化代谢通路的拓扑结构特征与饲料成分之间的关联程度为目标，同时，基于饲料成分的含量限制，设定优化目标函数的约束条件；利用优化算法，求解得到最优的饲料配方；步骤S2具体包括：设基因组数据为S，其中Sij表示样本i中基因j的碱基对序列；同时，通过代谢物含量数据建立代谢物含量矩阵Y，其中Yij表示样本i中代谢物j的含量；使用基因序列的碱基对序列作为特征；将碱基对序列转换为数值特征，使用one-hot编码来表示碱基对序列，得到了基因组数据的特征矩阵F，其中Fij表示样本i中第j个基因的特征向量；使用交叉岭回归方法来建立基因特征矩阵F与代谢物含量矩阵Y之间的关联模型；关联模型使用如下公式进行表示：B＝FT·F+λI+γFT·F+βFT·F2-1·FT·Y；其中，FT表示F的转置矩阵；Y为代谢物含量矩阵；λ为交叉岭回归的平滑项正则化参数；γ为交叉岭回归的交叉项正则化参数；β为调整参数，取值范围为0.4到0.7；I为单位向量；B为回归系数矩阵，表示基因特征矩阵与代谢物含量矩阵之间的关联，回归系数矩阵B的每个元素都对应着特征矩阵F中的一个元素和代谢物含量矩阵中的一个元素之间的关联程度，该元素的元素值越大，关联程度越大。

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