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申请/专利权人：沈阳农业大学
摘要：本发明提供一种基于二步预测模型建立的提高全基因组预测精度方法，包括以下步骤：S1、自交系基因组信息的处理；S2、难预测群体的筛选；S3、对基因型文件进行群体结构、主成分分析和遗传距离的计算；S4、建模群体和预测群体的划分；S5、初步GS预测；S6、筛选得到与目标性状关联的SNPs；S7、第二步GS预测。本发明根据育种所用的遗传材料群体遗传构成多样性的特点和GWAS对SNP标记关联度的评价功能，建立了一种基于遗传材料群体遗传构成、与性状关联SNP标记和二步预测模型建立的提高全基因组预测精度的新方法。
主权项：1.基于二步预测模型建立的提高全基因组预测精度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、自交系基因组信息的处理S2、难预测群体的筛选根据基因型文件的SNPs标记获取难预测材料特征建立特征库，根据特征库，将整个群体中难预测的材料分离出来，这部分材料不做预测；S3、对基因型文件进行群体结构、主成分分析和遗传距离的计算S4、建模群体和预测群体的划分根据群体结构或主成分分析或MRD遗传距离划分出建模群体和预测群体；S5、初步GS预测利用挑选出来的建模群体的观测表型值和基因型数据构建GS数学模型，将预测群体的基因型代入预测模型，得到预测群体的预测GEBV和预测表型值；S6、筛选得到与目标性状关联的SNPs合并建模群体的观测表型值和预测群体的预测表型值，组成一个包含所有群体材料的一个与整个群体大小一致的“半真实半模拟群体”；利用固定效应和随机效应交替运用模型计算“半真实半模拟群体”与性状紧密关联的SNP效应值P，根据P值选取不同数量的性状关联标记进行研究；S7、第二步GS预测利用与“半真实半模拟群体”的目标性状关联的SNPs进行第二步GS的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳农业大学 基于二步预测模型建立的提高全基因组预测精度方法
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