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申请/专利权人：广东省农业科学院水稻研究所
摘要：本发明公开了一种植物表型多组学预测方法，包括：构建包括转录组预测模块、第一输出模块、基因组预测模块、第二输出模块和综合训练模块的多组学表型预测模型；获取植物的SNP数据和基因表达数据并进行预处理，对应得到SNP特征和基因表达特征；将基因表达特征输入至转录组预测模块，得到转录组数据特征；将转录组数据特征输入至第一输出模块，得到第一预测表型；将SNP特征输入至基因组预测模块，得到基因组数据特征；将基因组数据特征输入至第二输出模块，得到第二预测表型；将转录组数据特征和基因组数据特征连接后输入至综合训练模块，得到第三预测表型。结合基因网络和深度学习的方法有望克服现有方法的局限，进一步提升植物表型预测精度。
主权项：1.一种植物表型多组学预测方法，其特征在于，包括：构建包括转录组预测模块、第一输出模块、基因组预测模块、第二输出模块和综合训练模块的多组学表型预测模型；获取植物的SNP数据和基因表达数据并进行预处理，对应得到SNP特征和基因表达特征；将所述基因表达特征输入至所述转录组预测模块，得到转录组数据特征；将所述转录组数据特征输入至所述第一输出模块，得到第一预测表型；将所述SNP特征输入至所述基因组预测模块，得到基因组数据特征；将所述基因组数据特征输入至所述第二输出模块，得到第二预测表型；将所述转录组数据特征和所述基因组数据特征连接后输入至所述综合训练模块，得到第三预测表型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省农业科学院水稻研究所 一种植物表型多组学预测方法及系统
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