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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于多组学集成的全基因组预测方法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：CN120108492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510165371.3，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种基于多组学集成的全基因组预测方法是由徐扬;杨文艳;于广宁;周恺;张宇翔;陈茹佳;鲁月;陶天云;杨泽峰;徐辰武设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多组学集成的全基因组预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于植物育种领域，提供了一种基于多组学集成的全基因组预测方法，包括：基因组数据获取、代谢组数据获取、转录组数据获取、表型数据获取、数据预处理、杂交种数据推测、训练集和测试集划分、预测模型构建、预测模型训练、线性回归模型训练以及表型值预测。本发明通过构建基因组‑表型预测模型、代谢组‑表型预测模型、转录组‑表型预测模型以及线性回归模型并使用十折交叉验证对模型进行训练，提升了模型的多组学预测力，提高了水稻杂交种表型的预测精度。

本发明授权一种基于多组学集成的全基因组预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多组学集成的全基因组预测方法，其特征在于，包括： 获取亲本基因组数据、亲本代谢组数据、亲本转录组数据以及杂交种表型数据； 过滤掉所述亲本基因组数据中最小等位基因频率低于0.05和缺失率大于0.2的SNP，得到预处理基因组数据，对所述亲本代谢组数据和所述亲本转录组数据分别进行标准化处理，得到预处理代谢组数据和预处理转录组数据； 根据所述预处理基因组数据、所述预处理代谢组数据、所述预处理转录组数据分别推测杂交种基因组矩阵、杂交种代谢组矩阵以及杂交种转录组矩阵； 对所述杂交种表型数据、所述杂交种基因组矩阵、所述杂交种代谢组矩阵以及所述杂交种转录组矩阵进行整合并随机划分为训练集和测试集； 根据十折交叉验证利用所述训练集对预构建的基因组-表型预测模型、代谢组-表型预测模型以及转录组-表型预测模型进行训练，得到训练预测矩阵，并利用训练完成的所述基因组-表型预测模型、所述代谢组-表型预测模型、所述转录组-表型预测模型对所述测试集进行预测，得到测试预测矩阵； 将所述训练预测矩阵作为特征输入到线性回归模型中进行训练，并根据所述测试预测矩阵对所述线性回归模型进行预测，得到最终杂交种表型预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人扬州大学，其通讯地址为：225009 江苏省扬州市大学南路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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