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基于二步预测模型建立的提高全基因组预测精度方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN114863991A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-08-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 沈阳农业大学;

    申请/专利号CN202210703391.8

  • 申请日2022-06-21

  • 分类号G16B5/00;G16B20/20;G16B40/00;G16B50/00;G06K9/62;

  • 代理机构成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李鹏

  • 地址 110866 辽宁省沈阳市沈河区东陵路120号沈阳农业大学

  • 入库时间 2023-06-19 16:28:30

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