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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种融合已知基因信息的多性状协同筛选方法及系统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：CN121075416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511169197.6，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权一种融合已知基因信息的多性状协同筛选方法及系统是由严建兵;肖英杰;杨文宇;方文婕设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合已知基因信息的多性状协同筛选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合已知基因信息的多性状协同筛选方法及系统，基于训练群体，应用TOP算法估算环境特异性状权重和基因特异性权重；在测试群体中，结合已知优良基因信息，并综合表型与基因型的相似性，筛选出与目标参考个体在多性状上表现相似、关键性状表现更优的候选材料；构建了一个“多性状相似、关键性状更优、富集优良基因”的材料筛选体系；实现了协同整合多性状信息与基因型信息的功能。本发明协助育种工作者在特定生态环境中精准筛选具备目标性状优势且富集优良等位基因的育种材料，提高材料选育的效率与科学性，为多性状协同改良和基因型驱动的智能育种提供决策依据，具有显著的应用推广价值。

本发明授权一种融合已知基因信息的多性状协同筛选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合已知基因信息的多性状协同筛选方法，其特征在于：包括以下步骤： S0：获取生物材料并按比例分为训练集和测试集； S1：基于训练集的多性状表型数据、基因型信息和亲缘关系信息，通过BLUP模型获取每个材料在已知基因位点上的基因型预测值，并通过训练集的十折交叉验证得到表型预测值； S2：通过t检验筛选在训练集中存在显著表型效应的已知基因型，确定具有选育意义的优良基因型； S3：选取在多性状表现优异且携带优良基因型的个体作为目标材料，或根据先验知识挑选广泛种植的商业化品种作为目标材料； S4：结合训练集的基因型预测值、表型预测值及目标材料的信息构建TOPv2模型；通过加权优化算法求解多性状表型与已知基因的权重参数；具体步骤为： S41：在训练集中构建目标个体表型和基因型的伪观测值向量与预测值向量； 使用训练集在第个环境下的伪观测向量和预测值向量，以及携带优良基因型的目标材料的基因型向量和对应的预测值向量构建TOPv2模型； 步骤S42中，整合多性状表型的权重向量与已知基因的权重向量： 4 采用TOP方法推导最优权重向量： 3； S42：使用TOP方法建立协同优化目标函数，通过最大化目标函数，获得多性状表型与已知基因型的最优权重； S5：在测试集中，根据候选材料与目标材料之间的多性状表型-基因型相似性，筛选出在特定环境下最接近目标材料的表型的候选材料；具体步骤为： S51：使用步骤S4得到的最优权重构建多性状表型-基因型相似度函数； 设和分别为目标材料的表型值向量和测试集中第个个体的表型值向量；和分别为目标材料中已知基因和第个测试材料的相应基因型；计算第个环境中第个测试材料与目标材料之间的多性状表型-基因型相似性为： 5； S52：计算所有测试集中候选材料与目标材料之间的整体相似度； S53：根据相似度得分对候选材料进行排序，筛选出与目标材料相似并且在关键性状优于目标材料的若干候选材料，作为该目标环境下具有选育潜力的优选材料集合。

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