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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利QTL样本处理、模型训练、识别方法、装置及设备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：CN115273973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210790511.2，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权QTL样本处理、模型训练、识别方法、装置及设备是由李林;李昭;陈晓轩;李伟夫;陈洪设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本QTL样本处理、模型训练、识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及QTL识别技术领域，尤其涉及QTL样本处理、模型训练、识别方法、装置及设备。该QTL样本处理方法，通过QTL定位群体按照目标性状表型排序构建的DNA混池，进行测序和鉴定，获取其中的SNP数据及样本标记，依次训练RU‑net模型，得到QTL识别模型。该识别模型对玉米株高QTL、水稻株高QTL、水稻开花期QTL、武昌鱼肌间刺QTL等等能够有效识别，并且识别的结果相对于ΔSNP‑index、ED4、G’、SmoothLOD和Ridit算法具有更低的偏差和信噪比，能够有效识别和识别表型解释率低至5％的微效位点。

本发明授权QTL样本处理、模型训练、识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于QTL识别模型的训练方法，其包括： 获取训练集，训练集包括按照样本处理方法得到的多个训练样本，每一所述训练样本包括SNP数据和SNP数据的样本标记，所述SNP数据为QTL定位群体混池样本测序得到SNP数据； 将所述样本标记构成的二维张量作为输入层输入至残差U-net模型中，采用反向传播算法和随机梯度下降方法，根据前向传播的loss值的大小，来进行反向传播迭代更新每一层的权重，直到模型的loss值趋向于收敛时，停止训练，得到QTL识别模型； 所述样本处理方法，其包括： 构建QTL定位群体； 根据所述QTL定位群体的表型对所述定位群体中的个体进行排序和分组，以得到多个排序的组别； 将每个组别内的个体DNA样本混合得到多个排序的DNA混池； 对多个所述DNA混池分别进行片段化、测序、SNP鉴定和计算，获得多个混池的SNP数据； 分别标记所述SNP数据，以获得所述SNP数据及其样本标记，以作为所述QTL识别模型训练的样本； 所述SNP数据包括SNP位置信息和SNP频率信息，所述SNP频率为其在每一个DNA混池片段出现的频率，标记所述SNP数据的方法包括： 将在多个排序的DNA混池内SNP频率连续递增或连续递减的SNP数据标记为1，否则标记为0； 所述的样本处理方法，还包括对所述SNP数据进行过滤的步骤，用于去除低质量SNP位点；所述低质量SNP位点具有以下至少一项特征： 对应的DNA混池测序的read数低于阈值； 所述DNA混池中的SNP频率同向显著偏离0.5；和 某一SNP位点与相邻的SNP之间的等位基因频率差值大于0.1。

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