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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利育种性状解析方法、装置、设备、介质及计算机程序产品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：CN119811479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510294128.1，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权育种性状解析方法、装置、设备、介质及计算机程序产品是由赵向宇;王开义;刘忠强;张东峰;王心晖;张秋思;韩焱云设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本育种性状解析方法、装置、设备、介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及育种性状解析领域，本发明提供一种育种性状解析方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，所述方法包括：基于育种样本的基因型数据和表型性状数据，构建目标数据集；通过所述目标数据集训练得到性状预测模型；通过所述性状预测模型解析基因变异位点对表型性状的效应，得到效应矩阵；所述基因变异位点是基于所述基因型数据确定的；对所述效应矩阵进行聚合处理，得到目标性状对应的关键变异位点；所述目标性状是根据需求从所述表型性状数据中选择得到的。本发明通过性状预测模型挖掘基因位点对性状的效应，充分利用基因型数据和表型数据，提高了育种性状解析的准确性。

本发明授权育种性状解析方法、装置、设备、介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种育种性状解析方法，其特征在于，包括： 基于育种样本的基因型数据和表型性状数据，构建目标数据集； 通过所述目标数据集训练得到性状预测模型； 通过所述性状预测模型解析基因变异位点对表型性状的效应，得到效应矩阵；所述基因变异位点是基于所述基因型数据确定的； 对所述效应矩阵进行聚合处理，得到目标性状对应的关键变异位点；所述目标性状是根据需求从所述表型性状数据中选择得到的； 所述基于育种样本的基因型数据和表型性状数据，构建目标数据集包括： 对育种样本的基因型数据进行转换处理，得到基因型矩阵； 对育种样本的表型性状数据进行编码处理，得到性状编码矩阵； 基于所述育种样本的编号，对所述基因型矩阵和所述性状编码矩阵进行整合，得到目标数据集； 所述性状预测模型是通过多任务变分自编码器，在目标数据集的基础上建立的；所述多任务变分自编码器包括编码模块、抽样模块、解码模块和预测模块；所述通过所述目标数据集训练得到性状预测模型包括： 将所述基因型矩阵作为模型输入，通过所述编码模块计算所述基因型数据的压缩表达矩阵； 通过所述抽样模块和所述压缩表达矩阵，计算生成表达矩阵； 通过所述解码模块和所述生成表达矩阵，计算重建表达矩阵；基因重建损失是基于所述基因型矩阵和所述重建表达矩阵确定的； 通过所述预测模块计算所述基因型矩阵的预测表型数据；表型预测损失是基于所述表型性状数据和所述预测表型数据确定的； 基于损失函数对所述性状预测模型进行反向传播，更新所述性状预测模型的网络参数；所述损失函数是基于所述基因重建损失和所述表型预测损失确定的； 所述通过所述性状预测模型解析基因变异位点对表型性状的效应，得到效应矩阵包括： 基于基因变异位点确定目标变异位点、变异位点总集合和变异位点子集合； 通过所述性状预测模型确定所述变异位点子集合对应的第一预测结果； 通过所述性状预测模型确定目标并集对应的第二预测结果；所述目标并集是基于所述目标变异位点和所述变异位点子集合确定的； 基于所述变异位点总集合、所述变异位点子集合、所述第一预测结果和所述第二预测结果，确定所述目标变异位点的效应矩阵； 通过公式得到所述效应矩阵；其中，为基因变异位点对各个性状的效应值；为所述变异位点子集合；为中剔除变异位点后的集合；为所述目标并集；为所述性状预测模型的预测函数；为所述第二预测结果；为对基因型矩阵按照做的切片；为所述第一预测结果； 是N×K维矩阵，对进行转置整合得到所述效应矩阵；N为表型性状的个数；K为所述目标数据集中的样本数。

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