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摘要：本发明公开了一种基于机器学习的猪产仔性状的基因组表型值预测方法，属于地方种猪生产性状预测领域，该方法包括确定地方猪种，收集母猪的繁殖性状，得到原始表型数据集；校正原始表型数据集，并去除异常表型，得到目标表型数据集；提取目标表型数据集中各目标表型数据对应的母猪的基因组DNA，进行GWAS全基因组关联分析，得到SNP训练数据集；基于SNP训练数据集和目标表型数据集，得到表型样本集合，构建繁殖性状预测模型，根据待测母猪的基因型数据，利用繁殖性状预测模型，得到产仔性状的基因组表型预测值。本发明解决了地方猪育种群规模小、早期遗传评估准确性不高导致的早期估计育种值与后期实际表型差异大的问题。
主权项：1.一种基于机器学习的猪产仔性状的基因组表型值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定地方猪种，并基于地方猪种，收集若干只母猪的繁殖性状，得到原始表型数据集；所述繁殖性状包括出生窝重、产仔数和活仔数；S2、使用线性模型校正原始表型数据集，并去除异常表型，得到目标表型数据集；S3、提取目标表型数据集中各目标表型数据对应的母猪的基因组DNA；S4、对各基因组DNA进行SNP基因分型，得到基因分型数据集；S5、对基因分型数据集进行基因型填充，得到SNP数据集；S6、对SNP数据集进行GWAS全基因组关联分析，得到SNP训练数据集；S7、基于SNP训练数据集和目标表型数据集，得到表型样本集合，并根据机器学习构建繁殖性状预测模型，确定待测母猪，根据待测母猪的基因型数据，利用繁殖性状预测模型，得到产仔性状的基因组表型预测值。
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百度查询： 重庆市畜牧科学院 乐山职业技术学院 一种基于机器学习的猪产仔性状的基因组表型值预测方法
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