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龙图腾网获悉中国农业科学院作物科学研究所;三亚中国农业科学院国家南繁研究院申请的专利一种整合群体遗传和深度学习的玉米选择育种效应分析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：CN120412717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510887129.7，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权一种整合群体遗传和深度学习的玉米选择育种效应分析方法是由李慧慧;高尚;何坤辉;张治梁设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种整合群体遗传和深度学习的玉米选择育种效应分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种整合群体遗传和深度学习的玉米选择育种效应分析方法，该方法通过采集玉米种质资源数据，包括表型数据、基因型数据和环境数据；对表型数据进行标准化处理和缺失值填补，计算群体遗传参数，包括等位基因频率、连锁不平衡和群体结构稳定性；利用深度学习模型将群体遗传参数与表型数据进行关联分析，利用训练好的模型对候选亲本的表型值进行预测，并结合群体遗传参数计算育种指数，基于预测结果为玉米育种决策提供指导；本发明通过深度学习技术与群体遗传学原理的有机结合，实现了对玉米选择育种效应的精准预测和评估，提高了育种效率，为玉米品种改良提供了新的技术路径。

本发明授权一种整合群体遗传和深度学习的玉米选择育种效应分析方法在权利要求书中公布了：1.一种整合群体遗传和深度学习的玉米选择育种效应分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，采集玉米种质资源数据，所述种质资源数据包括：表型数据、基因型数据和环境数据； 所述表型数据为产量、抗性、品质构成的多维特征；所述基因型数据为高通量测序平台获取的每个样本至少5万个SNP位点的基因型数据；所述环境数据包括温度、降雨量和光照在内的玉米生长环境因素； 步骤S2，对所述表型数据进行标准化处理和缺失值填补，计算群体遗传参数，所述群体遗传参数包括等位基因频率、连锁不平衡和群体结构稳定性； 步骤S3，利用深度学习模型将群体遗传参数与表型数据进行关联分析，基于训练好的模型进行选择育种效应预测，并基于预测结果为玉米育种决策提供指导； 深度学习模型的结构包括：输入层、卷积层、注意力层、环境整合层和全连接层； 输入层接收基因型矩阵，接收环境数据矩阵，接收群体遗传参数，其中表示样本数量，表示标记位点数量，表示环境因素数量，表示群体亚群数量； 卷积层通过一维卷积操作提取局部基因组特征：；其中，表示卷积层输出，表示激活函数，表示卷积核权重，表示卷积操作，表示偏置项； 注意力层用于计算不同SNP标记位点的重要性权重，其表达式为： ；其中，表示注意力权重向量，和为注意力层参数矩阵，表示隐藏层特征； 环境整合层将环境数据融入模型：，其中，表示处理后的环境特征，和分别表示权重矩阵和偏置项； 将各类特征整合：，其中，表示融合后的特征向量，表示卷积层输出特征，表示群体结构矩阵，表示群体结构特征的权重矩阵，表示拼接操作中环境特征的权重矩阵，表示特征拼接操作； 全连接层整合特征并映射到输出空间，其表达式为：；其中，表示表型值的预测输出，表示全连接层权重矩阵，表示偏置项。

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作物科学研究所;三亚中国农业科学院国家南繁研究院，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街12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”。