[发明专利]一种预测烟草株高的全基因组选择模型及其应用有效

专利信息
申请号: 201911141162.6 申请日: 2019-11-20
公开(公告)号: CN110782943B 公开(公告)日: 2023-09-12
发明(设计)人: 肖炳光;童治军;方敦煌;陈学军;焦芳婵;姚恒 申请(专利权)人: 云南省烟草农业科学研究院
主分类号: G16B5/00 分类号: G16B5/00;G16B20/20;G16B40/00
代理公司: 昆明知道专利事务所(特殊普通合伙企业) 53116 代理人: 姜开侠;姜开远
地址: 650021*** 国省代码: 云南;53
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摘要: 发明公开了一种预测烟草株高的全基因组选择模型及其应用,所述的用于预测烟草株高的全基因组选择模型为Bayes APH,为使该模型对烟草植株高度表型值的预测精度达到最优,对初步筛选获得的Bayes A候选预测模型中的分子标记数量(n1)、训练群体规模(n2)、训练群体与测试群体比例(n3)及模型预测精度值(n4)等核心参数值进行了明确规定。所述的应用为利用所述的全基因组选择模型Bayes APH分析烟草群体的基因型数据来预测其株高的应用。本发明所述的烟草株高全基因组选择模型Bayes APH可以依据烟草群体的基因型数据来精确预测出该群体中各植株的高度值,从而实现烟草株高育种中高杆、矮杆及半矮杆优良品种(系)的培育。
搜索关键词: 一种 预测 烟草 基因组 选择 模型 及其 应用
【主权项】:
1.一种预测烟草株高的全基因组选择模型,其特征在于所述的预测烟草株高的全基因组选择模型为Bayes A
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