南京农业大学甘祥超获国家专利权
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龙图腾网获悉南京农业大学申请的专利一种综合遗传背景和变异信息预测生物性状的模型及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：CN120108509B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510131115.2，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种综合遗传背景和变异信息预测生物性状的模型及方法是由甘祥超;李艳慧;任圣洁;李吉祥设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种综合遗传背景和变异信息预测生物性状的模型及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种综合遗传背景和变异信息预测生物性状的模型及方法，所述模型包括：嵌入Siamese网络，其产生并抽取样本间的遗传背景及样本间的遗传相关性信息，为每个样本建立一个嵌入向量，来表征其遗传背景信息；遗传变异嵌入网络，其利用深度学习网络，利用每个样本的全基因组变异信息，提取复杂的高阶信息，建立嵌入向量，来表征其遗传变异对性状的累积效应；融合及性状预测模块，通过有机融合上述两模块输出的嵌入向量，实现对性状的精准预测。本发明能够解决现有技术中遗传背景信息和基因组变异信息未能有效融合的问题，并有效捕捉基因间的非线性效应，极大地提升基因组选择的准确性和复杂性状的遗传架构解析能力。
本发明授权一种综合遗传背景和变异信息预测生物性状的模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种综合遗传背景和变异信息预测生物性状的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、数据预处理： 预处理后的基因数据和对应表型数据用来进行后续模型训练； 步骤2、构建网络模型，所述网络模型为类混合模型的非线性深度学习网络模型，包括以下模块： 嵌入Siamese网络，其产生并抽取样本间的遗传背景及样本间的遗传相关性信息，为每个样本建立一个嵌入向量，来表征其遗传背景信息； 遗传变异嵌入网络，其利用深度学习网络，利用每个样本的全基因组变异信息，提取复杂的高阶信息，建立嵌入向量，来表征其遗传变异对性状的累积效应； 融合及性状预测模块，通过有机融合上述两模块输出的嵌入向量，实现对性状的精准预测； 步骤3、训练模型，且对模型训练过程中的贡献进行评估； 基于主成分分析算法或者网络权重，评估嵌入Siamese网络和遗传变异嵌入网络两个子网络的贡献。
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