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龙图腾网获悉广东省农业科学院水稻研究所申请的专利一种水稻稻瘟病抗性的预测模型、预测方法及相关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：CN119763675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202411820016.7，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权一种水稻稻瘟病抗性的预测模型、预测方法及相关设备是由王健;胡海飞;李丛;赵均良;聂帅;马雅美设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水稻稻瘟病抗性的预测模型、预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水稻稻瘟病抗性的预测模型、预测方法及相关设备，包括：获取稻瘟病抗性表型和基因型信息；利用关联分析方法计算基因型信息中所有标记与稻瘟病抗性表型的相关性，筛选并保留满足相关性要求的基因型信息，并与相应的稻瘟病抗性表型构建水稻稻瘟病抗性预测模型的数据集；构建深度神经网络模型架构，以基因型信息为输入，稻瘟病抗性表型为输出，利用数据集对深度神经网络模型架构进行训练优化，获得训练好的水稻稻瘟病抗性的预测模型。本发明结果表明预测模型能显著提高稻瘟病抗性的预测准确性，实现了利用二代测序数据对水稻稻瘟病抗性的有效预测。

本发明授权一种水稻稻瘟病抗性的预测模型、预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种水稻稻瘟病抗性的预测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取稻瘟病抗性表型和基因型信息；所述基因型信息为SNP、PAV和IOT整合后的单倍型信息，获取步骤包括：根据稻种群体的二代测序数据，挂载到泛基因组上，检测SNP、PAV和IOT并整合，获得群体基因型； S2：利用关联分析方法计算基因型信息中所有标记与稻瘟病抗性表型的相关性，筛选并保留满足相关性要求的基因型信息，并与相应的稻瘟病抗性表型构建水稻稻瘟病抗性预测模型的数据集； S3：构建深度神经网络模型架构，对所述数据集中的基因型信息进行one‑hot编码： SNP的基因型包括A、T、C、G，以及缺失或杂合，分别转成五个分类标识，然后进行one‑hot编码； PAV的基因型包括有和无两种类型，分别转成两个分类标识，然后进行one‑hot编码； IOT的基因型包括存在和不存在两种类型，分别转成两个分类标识，然后进行one‑hot编码； 以编码后的基因型信息作为所述深度神经网络模型架构的输入，稻瘟病抗性表型为输出，利用所述数据集对所述深度神经网络模型架构进行训练优化，获得训练好的水稻稻瘟病抗性的预测模型。

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