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申请/专利权人：华中农业大学
摘要：本发明涉及一种大田作物基因数据预测方法、装置、电子设备及介质，其先根据VCF文件中的SNP位点，在参考基因组对应位置上各取前后2bp的碱基信息，再按位置顺序拼成序列。再将原始基因序列划分为多个基因单词，得到基因单词序列，然后建立二维编码矩阵，再对环境气候因素进行编码并建立嵌入层及预测神经网络模型，最后输入二维编码矩阵至神经网络模型，得到预测结果。相比于现有技术，本发明使编码保留了基因单词之间的相互关系信息，同时能够有效减少编码后数据的输入维度，此外，本发明还基于环境气候因素建立嵌入层，进而结合嵌入层建立预测神经网络模型，解决了现有技术背景下从基因型预测大田作物表型数据的方法精度和效率较低的问题。
主权项：1.一种大田作物基因数据预测方法，其特征在于，包括：从VCF变异信息文件中获取各样本的变异位置与具体的变异信息，再将这些变异信息两侧的参考基因组信息结合起来，每个SNP位点均形成一个5nt的变异单位，按VCF中变异位点的大小顺序，将这些5nt的变异单位连接起来形成原始基因序列；根据原始基因序列及预设单词长度，基于所述预设单词长度将所述原始基因序列划分为多个基因单词，得到基因单词序列；根据所述基因单词序列中每个基因单词出现的频次和顺序关系，建立二维编码矩阵；对环境气候因素进行编码并建立嵌入层，根据所述预设单词长度，结合所述嵌入层，建立预测神经网络模型；输入所述二维编码矩阵至所述预测神经网络模型，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中农业大学 一种大田作物基因数据预测方法、装置、电子设备及介质
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