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申请/专利权人：南京林业大学
申请日：2023-11-29
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117953974A
主分类号：G16B40/00
分类号：G16B40/00;G16B20/30;G16B20/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开了一种基于全基因组选择的杨树材性性状最优预测体系的构建方法和应用，属于杨树的生物育种领域。本发明基于全基因组关联分析，鉴定与杨树材性性状显著相关的SNP位点。在此基础上，针对不同统计模型和不同数量SNP标记对全基因组选择预测精度的影响进行了比较，并建立了一种基于机器学习模型和材性性状显著关联位点的最优全基因组选择预测体系。该体系具备快速、高效且精准预测杨树木材品质优良种质的能力，其预测准确度高达0.84。因此，本发明能够实现对杨树材性性状的早期预测，精准高效筛选出木材品质优良种质材料，从而缩短林木育种周期，提高林木选育强度，加速林木优良种质的选育进程。
主权项：1.一种基于全基因组选择的杨树材性性状最优预测体系的构建方法，其特征在于，包括：1对296株杨树进行基因组重测序和基因分型，获得4,766,585个高质量的SNP位点；2基于获得的4,766,585个高质量SNP位点，结合296株杨树材性性状表型数据，对杨树材性性状进行全基因组关联分析，获得7个不同的SNP基因型位点集；3通过5折交叉验证方法，将296株杨树群体的80％作为训练群体；在训练群体中利用296株杨树材性性状表型数据、16种全基因组选择统计模型和7个不同的SNP位点集数据，建立杨树材性性状全基因组选择预测模型；4将杨树材性性状全基因组选择预测模型进行验证筛选，最终获得杨树材性性状最优预测体系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 一种基于全基因组选择的杨树材性性状最优预测体系的构建方法和应用
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