全基因组选择育种的方法和装置

    公开(公告)号:CN111524545B

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202010366270.X

    申请日:2020-04-30

    发明人: 喻宇烨 梁齐齐

    摘要: 本发明提供了一种全基因组选择育种的方法和装置。该方法包括:获取训练群体中与目标表型显著关联的标记;根据训练群体及标记,利用多种全基因组选择预测模型计算育种群体中每个个体的基因组估计育种值;按照基因组估计育种值从高到低的顺序,选择在多个全基因组选择预测模型中均排在前预定数量的个体作为育种材料。综合多个模型进行基因组估计育种值计算,并利用多个模型结果共定位,并选择出在所有的模型中都具有高育种值的个体作为育种材料,大大提高结果的精确性。该方法能适应大部分的材料背景,填补了在超级计算机中基因组选择分析上的空白,提高育种选择的效应,促进育种的进展。

    一种基于动态多目标优化的系统发育树构建方法

    公开(公告)号:CN114613426B

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202210094499.1

    申请日:2022-01-26

    申请人: 西北大学

    IPC分类号: G16B10/00

    摘要: 本发明公开了一种基于动态多目标优化的系统发育树构建方法,首先,通过在含有标准树的多组形态学数据上进行单目标优化建树,得到不同类型数据与优化目标之间的对应关系。进而在单目标建树无法处理树冲突的情况下根据数据类型动态选择多个最优单目标进行融合,采用多目标优化算法,结合非支配排序与遗传算法进行系统发育树构建,最终对含有缺失和不可适用的数据构建出在多个目标下最优的系统发育树集合。该方法为形态学数据提供了新方法,相比基于单个目标优化的谱系树构建方法,有效的解决了古生物形态学数据谱系树构建过程中存在的缺失和不可适用以及在多个评价指标下出现冲突的问题,提高了物种谱系分析的准确率和稳定性。

    基于进化树的模拟生物教学方法以及装置

    公开(公告)号:CN111091864B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN201911298015.X

    申请日:2019-12-17

    发明人: 陈铿帆 杨宁 卢炀

    IPC分类号: G16B10/00 G09B5/02

    摘要: 本公开是关于一种基于进化树的模拟生物教学方法、装置、电子设备以及存储介质。其中,该方法包括:获取预设的生物进化关系表,所述生物进化关系表包括用于生物进化教学的代表性生物及其亲缘关系的映射关系;根据生物分类学以及所述亲缘关系建立包含所述代表性生物的生物进化树;确定所述生物进化树的关键节点,查找并补充所述生物进化树的关键节点对应的生物信息;根据所述生物进化树以及所述关键节点对应的生物信息生成生物进化树模拟教学信息,并调用显示接口显示所述生物进化树模拟教学信息。本公开可以通过接收并分析代表性生物的生物分类学及亲缘关系信息自动生成基于进化树的模拟生物教学系统。

    一种16S和宏基因组测序数据关联分析方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN112669899B

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202011555939.6

    申请日:2020-12-24

    摘要: 本发明是关于一种16S和宏基因组测序数据关联分析方法、系统及设备。该方案包括对样本进行16S测序和宏基因测序,获取16S组学数据和宏基因组学数据;根据所述16S组学数据进行microPITA分析,获得代表性样本;根据所述16S组学数据和所述宏基因组学数据进行韦恩分析,获得共有和特有统计物种/功能统计,并图示化展示;进行物种/功能分布分析,获得两组学所有样本中物种/功能丰度变化和主要物种/功能类型;根据所述16S组学数据和所述宏基因组学数据进行相关性分析和环境因子关联分析。该方案提供16S与宏基因组测序数据关联分析方法,利用宏基因组扩展数据研究深度,利用16S验证宏基因组数据分析准确性,实现两组学数据的相互补充和验证。

    大型系统进化树的加速方法及装置

    公开(公告)号:CN115691656A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211241923.7

    申请日:2022-10-11

    IPC分类号: G16B10/00 G16B40/30

    摘要: 本发明公开了一种大型系统进化树的加速方法及装置,所述方法包括:获取系统进化树中所有节点的属性;基于横向坐标和纵向坐标,对系统进化树的叶子节点进行聚类,以获取离群点和节点簇;在一个节点的子孙叶节点全部属于一个所述节点簇,且所述子孙叶节点的数量不小于一数量阈值的情况下,将该节点作为一新的叶节点,且将所述子孙叶节点的所述可见状态设置为当前节点不可见,以得到新的系统进化树;针对所述新的系统进化树,通过判断每一叶子分支是否因被其它节点覆盖而导致不可见,获取该叶子分支中各节点的可见状态,以生成所述系统进化树的加速结果。本发明避免了大型系统进化树可视化时扎堆折叠的现象。

    一种基于元胞自动机的生物演变方法

    公开(公告)号:CN109584953B

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN201811332831.3

    申请日:2018-11-09

    申请人: 韶关学院

    IPC分类号: G16B10/00 G16B50/30

    摘要: 本发明公开了一种基于元胞自动机的生物演变方法,包括:获取生物的特征数据,确定演变生物的所需时间,组成影响因子;根据生物的特征数据,通过仿生学算法模拟生成生物形状区域;通过层次分析算法获取各个影响因子的权重,按照各个因子的权重大小按比例分配划分生物形状区域;根据变量的权重大小对所有影响因子进行加权求和计算发展适宜性数据;选择组织增长模式,结合发展适宜性数据对划分后相应的生物形状区域进行模拟组织增长;在满足预设的演变所需时间后,停止模拟过程,输出生物演变结果;本发明方法解决现有技术中没有结合不稳定因素对生物进行演变的技术问题,进而实现极大限度地降低错误率,实现生物演变过程。