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申请/专利权人：西北农林科技大学
摘要：本发明涉及生物信息方法和人工智能方法的交叉领域，涉及一种可扩展、可成长的基因组预测方法，包括以下步骤：获取目标群体的性状表型及对应的全基因组数据，得到全基因组‑表型数据集；使用数据处理组件对全基因组‑表型数据集进行处理；对处理后的数据进行维度编码，维度编码结束后进行适应化编码以满足基模型构建所需基模型组件的输入需求；基于适应化编码后的数据并利用基模型组件进行基模型构建；对基模型进行汇聚和裁剪，并输出最终的预测结果。本发明提供的预测方法解决了现有方法更多针对于某一特定模型，在跨物种、跨性状上泛化性、鲁棒性较差，以及较难快速将生物领域和人工智能领域的前沿方法融入已有模型的问题。
主权项：1.一种可扩展、可成长的全基因组预测方法，其特征在于，包含以下步骤：获取目标群体的性状表型及对应的全基因组数据，得到全基因组-表型数据集；使用数据处理组件对所述全基因组-表型数据集进行处理以获得与性状表型变异相关的主要遗传信息；对处理后的数据进行维度编码，维度编码结束后进行适应化编码以满足基模型构建所需基模型组件的输入需求；所述基模型组件用于多角度捕捉遗传变异信息及性状表型变异之间的关系；基于适应化编码后的数据并利用基模型组件进行基模型构建；对基模型进行汇聚和裁剪以获得最优模型组合，并输出最终的性状表型预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北农林科技大学 一种可扩展、可成长的基因组预测方法
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