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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210768898.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B20/20；該發(fā)明授權(quán)一種豬全基因組SNP位點(diǎn)篩選方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)是由馬黎;張興;丁偌楠;楊雨婷;牛安然;楊昌雨;張麗萍;荊曉燕;馬康;陳康;徐澤玉;梁志剛;龔華忠;閆之春設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種豬全基因組SNP位點(diǎn)篩選方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種豬全基因組SNP位點(diǎn)篩選方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：對(duì)基因數(shù)據(jù)樣本抽取出若干個(gè)樣本集，對(duì)所有樣本集進(jìn)行特征選擇獲得預(yù)設(shè)位點(diǎn)的SNP子集；篩選出穩(wěn)定性排名級(jí)別最高的預(yù)設(shè)數(shù)目個(gè)特征選擇方法作為最優(yōu)特征選擇方法，篩選出所述最優(yōu)特征選擇方法選擇出的若干個(gè)SNP子集作為若干個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型特征；根據(jù)特定的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的育種值預(yù)測(cè)模型；將機(jī)器學(xué)習(xí)模型特征輸入到育種值預(yù)測(cè)模型中，并輸出預(yù)測(cè)育種值；確定預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度的最終SNP位點(diǎn)；根據(jù)最終SNP位點(diǎn)，生成豬全基因組SNP位點(diǎn)芯片。利用機(jī)器算法篩選豬全基因組SNP位點(diǎn)，制作出低成本的豬全基因組SNP位點(diǎn)芯片。

本發(fā)明授權(quán)一種豬全基因組SNP位點(diǎn)篩選方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種豬全基因組SNP位點(diǎn)篩選方法，其特征在于，包括：在基因數(shù)據(jù)樣本抽取出若干個(gè)樣本集，分別選取若干個(gè)特征選擇方法對(duì)所有樣本集進(jìn)行特征選擇，獲得若干個(gè)預(yù)設(shè)位點(diǎn)的第一SNP子集；通過(guò)計(jì)算每個(gè)所述預(yù)設(shè)位點(diǎn)的第一SNP子集的漢明距離，確定每個(gè)所述特征選擇方法的穩(wěn)定性級(jí)別；篩選出穩(wěn)定性級(jí)別排序由高到低的前N個(gè)特征選擇方法作為最優(yōu)特征選擇方法，并根據(jù)所述最優(yōu)特征選擇方法，從若干個(gè)所述樣本集中選擇出的若干個(gè)第二SNP子集作為若干個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型特征；其中，N為正整數(shù)；根據(jù)若干個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分別構(gòu)建若干個(gè)對(duì)應(yīng)的育種值初始模型；根據(jù)嵌套交叉驗(yàn)證方法，對(duì)每個(gè)所述育種值初始模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，確定每個(gè)所述育種值初始模型的最優(yōu)參數(shù)；根據(jù)所述最優(yōu)參數(shù)，構(gòu)建每個(gè)對(duì)應(yīng)的育種值預(yù)測(cè)模型；分別將每個(gè)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型特征輸入到每個(gè)所述育種值預(yù)測(cè)模型中，并輸出每個(gè)育種值預(yù)測(cè)模型對(duì)應(yīng)的若干個(gè)預(yù)測(cè)育種值；根據(jù)每個(gè)所述育種值預(yù)測(cè)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型特征數(shù)量、預(yù)測(cè)育種值和真實(shí)育種值，計(jì)算出每個(gè)所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型特征在若干個(gè)所述育種值預(yù)測(cè)模型中的平均預(yù)測(cè)精準(zhǔn)值，確定平均預(yù)測(cè)精準(zhǔn)值最高的最終SNP位點(diǎn)。

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