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龙图腾网获悉中国水产科学研究院申请的专利一种单SNP和多SNP标记组合在7个草鱼地理群体鉴定中的应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119464506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411591700.2，技术领域涉及：C12Q1/6888；该发明授权一种单SNP和多SNP标记组合在7个草鱼地理群体鉴定中的应用是由张锦;李炯棠;王琦;张研;曹逸铭;赵然;侯明喜;陈颖杰;王开阔;丁宁;齐英杰设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单SNP和多SNP标记组合在7个草鱼地理群体鉴定中的应用在说明书摘要公布了：本申请涉及草鱼地理群体鉴定的技术领域，具体涉及一种单SNP和多SNP标记组合在7个草鱼地理群体鉴定中的应用。本申请利用草鱼的SNP位点基因型与其地理信息进行关联，通过SNP位点基因型判断其地理信息，确定其地理群体。本申请提供的方法能够准确高效地鉴定7个草鱼地理种群。本申请提供的方法为草鱼地理种群权认定、种质资源保护与利用、遗传进化研究等需求提供新的草鱼新种质鉴定技术手段。

本发明授权一种单SNP和多SNP标记组合在7个草鱼地理群体鉴定中的应用在权利要求书中公布了：1.鉴定草鱼地理群体的方法，包括： 获得待测草鱼样本于第一SNP位点的基因型； 若检测到所述待测草鱼样本于1号染色体17682028nt位置为AA基因型，所述待测草鱼样本为第一群体； 若检测到所述待测草鱼样本于1号染色体17682028nt位置为AT基因型，则所述待测草鱼样本属于第二群体； 获得待测草鱼样本的第二SNP位点组合的基因型及第三SNP位点组合的基因型； 根据所述第二SNP位点组合的基因型从所述第一群体中鉴定华北群体、淮河群体、长江上游群体，根据所述第三SNP位点组合的基因型从所述第二群体中鉴定湘江群体、长江中游群体、长江下游群体、珠江群体； 其中，所述第一SNP位点为草鱼基因组的1号染色体的17682028nt位置发现AT形成的单核苷酸突变，所述第二SNP位点组合中的SNP位点如表1所示，所述第三SNP位点组合如表2所示； “根据所述第二SNP位点组合的基因型从所述第一群体中鉴定华北群体、淮河群体、长江上游群体”包括： 获得所述第一群体的第一训练集，所述第一训练集包括多个来自于所述第一群体的草鱼样本的第二SNP位点组合的基因型信息及第一地理编码值； 从所述第一训练集中进行有放回地均匀抽样构建多个第一子数据集，并为每一所述第一子数据集配置一决策树，并由所述决策树构建随机森林学习模型； 获取每一所述第一子数据集的第二SNP位点组合的基因型信息和第一地理编码值对随机森林学习模型进行训练，以获得每个所述决策树的多个特征分裂的最佳分裂点，得到训练的随机森林学习模型； 获得所述待测草鱼样本的第二SNP位点组合的基因型信息； 将所述第二SNP位点组合的基因型信息输入至训练的随机森林学习模型，获取所述待测草鱼样本的第一预测值； 根据所述第一预测值鉴定所述待测草鱼样本于所述第一群体中的地理信息； “根据所述第三SNP位点组合的基因型从所述第二群体中鉴定湘江群体、长江中游群体、长江下游群体、珠江群体”具体包括： 获得所述第二群体的第二训练集，所述第二训练集包括多个来自于所述第二群体的草鱼样本的第三SNP位点组合的基因型信息及第二地理编码值； 从所述第二训练集中进行有放回地均匀抽样构建多个第二子数据集，并为每一所述第二子数据集配置一决策树，并由所述决策树构建随机森林学习模型； 获取每一所述第二子数据集的第三SNP位点组合的基因型信息和第二地理编码值对随机森林学习模型进行训练，以获得每个所述决策树的多个特征分裂的最佳分裂点，得到训练的随机森林学习模型； 获得所述待测草鱼样本的第三SNP位点组合的基因型信息； 将所述第三SNP位点组合的基因型信息输入至训练的随机森林学习模型，获取所述待测草鱼样本的第二预测值； 根据所述第二预测值鉴定所述待测草鱼样本于所述第二群体中的地理信息。

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