申请/专利权人：江苏兴牧农业科技有限公司;南京农业大学;江苏立华牧业股份有限公司

申请日：2021-02-25

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN112862076B

主分类号：G06N3/048

分类号：G06N3/048;G06N3/08;G06Q50/02;A01K67/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.06.15#实质审查的生效;2021.05.28#公开

摘要：本发明属于家禽养殖技术领域，具体涉及一种提高黄羽肉种鸡合格种蛋数的选育方法、模型及选育系统，其中提高黄羽肉种鸡合格种蛋数的选育方法包括：收集并整理鸡群的相应数据；根据鸡群的相应数据建立个体遗传评估的神经网络模型；根据神经网络模型对个体遗传效应解析；以及根据近交约束进行鸡群配种，实现了克服传统混合线性模型缺点，充分解析加性和非加性遗传效应，能自动进化的选育体系，来应对黄羽肉种鸡大规模育种中的大量复杂数据，以提高黄羽肉种鸡合格种蛋数。

主权项：1.一种提高黄羽肉种鸡合格种蛋数的选育方法，其特征在于，包括：收集并整理鸡群的相应数据；根据鸡群的相应数据建立个体遗传评估的神经网络模型；根据神经网络模型对个体遗传效应解析；以及根据近交约束进行鸡群配种；所述收集并整理鸡群的相应数据的方法包括：构建产蛋数据文件，该产蛋数据文件包括：每只鸡的世代、性别、个体编号、父亲编号、母亲编号、总产蛋数、破壳蛋数、软壳蛋数和畸形蛋数；记录鸡群中每只鸡每日产蛋情况，包括：是否产蛋及蛋的状态；所述蛋的状态包括：畸形蛋、软壳蛋、破壳蛋；以鸡群群体产蛋率达到预设百分比时为开产日龄，统计群体开产日龄至预设周龄每只鸡总产蛋数；鸡群性状记录中剔除系谱记录不完整和个体总产蛋数位于群体均值三倍标准差以外的个体后，保留每只鸡的世代、性别、个体编号、父亲编号、母亲编号、总产蛋数、破壳蛋数、软壳蛋数和畸形蛋数；所述根据鸡群的相应数据建立个体遗传评估的神经网络模型的方法包括：所述神经网络模型为：ANNs＝ca，h1，h2，…，hk-1，o；其中，c为含接触层、隐含层和输出层的数据集；a为模型接触层神经元；h1～hk-1为隐含层神经元，隐含层层数为系谱记录的世代数k减去1，每个隐含层神经元数量为该世代家系数量Nfam与当世代固定效应数量Nfix之和；o为输出层神经元；神经网络各层连接权初始权重设置为0.5，约束权重系数介于0.35～0.65之间；使用累积方差作为神经网络模型精度评价的指标： 其中，yi'为第i个个体由神经网络模型计算出的估计值；yi为个体实际性状记录值；n为群体样本量；当e小于给定的限度后，认为神经网络模型收敛，达到精度要求。

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