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龙图腾网获悉季华实验室申请的专利一种优质育种群体选择方法、装置、设备及存储介质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：CN119694406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510199086.3，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种优质育种群体选择方法、装置、设备及存储介质是由李骁;李友高;许朝智;常沛炜;吴星辰;李荣基;戴瑶设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种优质育种群体选择方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及育种技术领域，公开了一种优质育种群体选择方法、装置、设备及存储介质。该方法包括步骤：通过将基因组重测序数据上传至云计算平台，充分利用云计算的高性能计算资源和分布式存储技术，实现了基因组数据的自动化处理和高效分析；采用基于图论的动态加权比对算法，对上传的基因组数据进行分段比对和权重优化生成基因组序列图谱，极大地提高了比对效率和准确性；此外，通过基因组关联分析技术和深度学习模型，能够精准识别并筛选出具有优良性状的育种个体；最终，通过综合评分筛选出综合评分最高的个体，形成优质育种群体。本发明不仅提高了个体选择的准确性，还显著减少了人工干预，使育种过程更加高效和可靠。

本发明授权一种优质育种群体选择方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种优质育种群体选择方法，其特征在于，包括步骤： 对育种群体中的每个育种个体进行高通量测序的多次测序，获取基因组序列数据； 对所述基因组序列数据进行初步处理后，得到预处理基因组序列； 将所述预处理基因组序列上传至云端平台，在云端平台上构建基于图论的序列片段图结构GV,E，其中V表示节点集合，每个节点对应一个序列片段，E表示边集合，每条边对应两个序列片段之间的比对关系，节点和边的构建如下：；；其中，N表示样本数量，mi表示样本i的片段数量，vij表示样本i的片段j，wijk表示片段j和k之间的比对权重； 设计一种结合育种目标的比对算法，其中每个序列片段被分割为若干子片段sijk，每个子片段对应图结构中的一个子节点vijk：，其中，表示片段在位置a到b之间的子片段，表示片段的长度； 通过引入育种目标特定的优质性状打分函数，确定子节点之间的权重wijkl，并构建初始权重矩阵W，其中wijkl表示子节点vijk和vijl之间的优质性状关联权重：；；，其中，和分别为相似度权重和优质性状权重的平衡系数，为Kroneckerdelta函数，为优质性状打分函数，为基因位点y的权重，表示子片段sijk和sijl在基因位点y的特定育种目标相似度，T为优质性状关联的基因位点集合； 引入优质育种个体的特征信息和特定育种目标，动态调整权重矩阵W，得到调整后的权重矩阵W'，其中，；；其中，表示调整后的权重，为权重调整系数，表示子片段sijk和sijl与优质性状关联的基因位点集合T之间的匹配度函数； 采用优化的动态规划算法，对调整后的权重矩阵W'进行最优比对路径求解，生成个体的基因组序列图谱Mi； 对所述基因组序列图谱进行遗传变异检测，识别出遗传变异数据，所述遗传变异数据包括单核苷酸多态性、插入缺失和结构变异； 基于所述遗传变异数据进行基因组关联分析，识别出与目标性状相关的关键基因位点； 利用基于深度学习的多层卷积神经网络，结合注意力机制，构建预测目标性状与关键基因位点之间关联性的关联模型； 根据基因组关联分析的结果以及关联模型的输出值筛选出具有优良性状的育种个体。

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