买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国农业科学院北京畜牧兽医研究所申请的专利一种基于深度学习reaGP的基因组选择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：CN119360956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411437824.5，技术领域涉及：G16B20/40；该发明授权一种基于深度学习reaGP的基因组选择方法是由朱波;李俊雅;李竟;高会江;高雪;张路培;徐凌洋;陈燕;张元旭;王泽昭;郑彩宏设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习reaGP的基因组选择方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基因组选择技术领域，具体公开了一种基于深度学习reaGP的基因组选择方法，包括：构建基因组参考群体，测定群体的经济性状；测定的经济性状包括育肥性状的三种经济性状，对所选群体的经济性状的表型进行校正，对基因组数据进行质量控制；将基因组数据与频率进行编码结合，形成用于输入到卷积神经网络的3D数据结构；构建具有残差单元和注意力机制的卷积神经网络，以稳定梯度并增强特征提取能力；使用上述卷积神经网络对群体的基因组育种值进行选择，通过构建深度学习模型，相对于线性模型、已有的机器学习模型和深度学习模型而言，在三个性状中总体提升了0.5％～18％；提高复杂性状预测准确性。

本发明授权一种基于深度学习reaGP的基因组选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习reaGP的基因组选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：构建参考群体并且测定群体的经济性状； 步骤二：对参考群体进行采血保存，提取DNA并且利用生物芯片进行基因分型，对基因分型后的数据进行处理和质量控制； 步骤三：将基因组数据0，1，2转为0，0、0，1、1，1；计算三种等位基因组的频率信息；将基因组数据和频率信息相结合转为三通道数据，三通道数据用于为神经网络提供更加丰富的特征信息，并作为神经网络的输入数据； 所述步骤三中神经网络输入数据的数据形式为：a：0，0，Paa、a：1，0，PAa、a：1，1，PAA； 所述步骤三中，三通道数据集用于将普通的一维基因组数据扩充为丰富度的特征维度，每一个的样本的输入格式由1，n变为3，M，M； 计算公式如下：其中n作为基因组数据的标记数，M作为三通数据的边长，计算公式如下： PL，PR作为对称填充0的个数，计算公式如下： PR＝PL+1； 步骤四：搭建卷积神经网络模型，卷积神经网络模型的网络结构为两层卷积，两个全连接层，其中，节点是64和1，每层卷积核大小分别为7*7、5*5，卷积层通道数均为64； 步骤五：使用交叉验证将训练群体分为训练集和测试集，采用训练完成的模型去评估测试集数据，测试集数据中的预测值y作为深度学习预测的基因组育种值估计GEBV；使用y值和真实表型做Pearson相关，相关系数作为准确性的评估标准。

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中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，其通讯地址为：100193 北京市海淀区马连洼街道圆明园西路2号中国农业科学院北京畜牧兽医研究所；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”。