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申请/专利权人：西藏自治区农牧科学院蔬菜研究所

摘要：本发明涉及农作物育种技术领域，尤其涉及一种基于农作物育种平台的效价表型数据重组方法。所述方法包括以下步骤：获取农作物育种基因组数据；对农作物育种基因组数据进行基因组数据预处理，生成标准农作物育种基因组数据；对标准农作物育种基因组数据进行农作物特征基因提取，得到农作物育种特征基因数据；对农作物育种特征基因数据进行多尺度基因精选，生成农作物育种精选基因组特征集合；获取农作物生长环境数据；基于农作物生长环境数据对农作物育种精选基因组特征集合进行环境关联，生成环境‑基因关联数据。本发明通过数据预处理、特征提取、环境关联和效价数据建模，提高了效价数据的全面性和准确性。

主权项：1.一种基于农作物育种平台的效价表型数据重组方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取农作物育种基因组数据；对农作物育种基因组数据进行基因组数据预处理，生成标准农作物育种基因组数据；步骤S2：对标准农作物育种基因组数据进行农作物特征基因提取，得到农作物育种特征基因数据；对农作物育种特征基因数据进行多尺度基因精选，生成农作物育种精选基因组特征集合；步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对标准农作物育种基因组数据进行农作物特征基因提取，得到农作物育种特征基因数据；步骤S22：对农作物育种特征基因数据进行多尺度基因精选，生成农作物育种精选基因组特征，具体包括：对农作物育种特征基因数据进行基因特征尺度分解，生成农作物育种特征基因尺度子集，其中农作物育种特征基因尺度子集包括基因组水平特征、表达水平特征和蛋白质水平特征；根据基因组水平特征进行基因组结构特征提取，生成基因组结构特征数据；根据表达水平特征进行基因表达模式提取，生成基因组表达模式特征数据；根据蛋白质水平特征进行蛋白质互作特征提取，生成基因组互作特征数据；对基因组结构特征数据、基因组表达模式特征数据和基因组互作特征数据进行特征评估排序，生成农作物育种特征基因排序数据；对农作物育种特征基因排序数据进行特征筛选，从而农作物育种精选基因组特征；步骤S23：对农作物育种精选基因组特征进行基因特征重要性评估，生成农作物育种精选基因特征评估数据；步骤S24：根据农作物育种精选基因特征评估数据对农作物育种精选基因组特征进行基因特征融合，生成农作物育种精选基因组特征集合；步骤S3：获取农作物生长环境数据；基于农作物生长环境数据对农作物育种精选基因组特征集合进行环境关联，生成环境-基因关联数据；通过环境-基因关联数据对农作物进行生长观测点选取，生成农作物育种生长最佳观测时间；步骤S3包括以下步骤：步骤S31：获取农作物生长环境数据；步骤S32：基于农作物生长环境数据对农作物育种精选基因组特征集合进行环境温度抗性基因筛选，得到农作物环境温度抗性基因数据；步骤S33：根据农作物环境温度抗性基因数据对农作物进行一次生长分析，生成农作物第一生长数据；利用农作物第一生长数据对农作物环境温度抗性基因数据进行环境生长关联，生成环境-基因关联数据；步骤S34：通过环境-基因关联数据对农作物进行生长观测点选取，生成农作物育种生长最佳观测时间，具体包括：通过环境-基因关联数据对农作物进行生长曲线绘制，得到农作物生长曲线，具体包括：对环境-基因关联数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；通过随机森林算法对模型训练集进行模型训练，生成农作物生长训练模型；利用模型测试集对农作物生长训练模型进行模型优化迭代，生成农作物生长预测模型；将环境-基因关联数据导入至农作物生长预测模型中进行生长预测，生成农作物生长预测数据；基于农作物生长预测数据进行生长曲线转换，得到农作物生长曲线；对农作物生长曲线进行昼夜生长划分，生成农作物白天生长曲线和农作物夜晚生长曲线；将农作物白天生长曲线和农作物夜晚生长曲线进行曲线重叠，从而确认农作物生长重合点；根据农作物生长重合点对农作物进行生长观测时间点选取，生成农作物育种生长最佳观测时间；步骤S4：基于农作物育种生长最佳观测时间对农作物进行第二次生长分析，得到农作物育种生长数据；对农作物第二生长数据进行多元表型数据建模，将各项生长指标和相关因素整合在一起，形成农作物在不同生长环境下的农作物效价数据表，反映了不同因素对农作物生长的影响程度和效果；对农作物效价数据表进行农作物生长联系关联，生成农作物效价优化表；步骤S5：根据农作物效价优化表进行农作物育种策略构建，得到农作物育种方案，以执行农作物育种作业。

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百度查询： 西藏自治区农牧科学院蔬菜研究所 一种基于农作物育种平台的效价表型数据重组方法