品种性状差异分析方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种品种性状差异分析方法，涉及数据分析技术领域，所述方法包括：获得原始种的M个原始样本数据和子代品种的N个子代样本数据；根据M个原始样本数据获得a个性状中每个同一性状的原始特征数值，以及根据所述N个子代样本数据获得a个性状中每个同一性状的子代特征数值；其中，M、N和a均为正整数，所述特征数值用于度量多个样本数据中对应的同一性状；根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度。通过对原始样本和子代样本的各个性状的精确度量实现了对植物原始种培育出的子代品种性状改变程度及演化方向的精确合理的定量化表达。

Analysis Method and Device of Variety Character Difference

The embodiment of this application provides an analysis method of variety character difference, which involves the technical field of data analysis. The method includes: obtaining M original sample data of the original species and N progeny sample data of the progeny varieties; obtaining the original characteristic value of each character of a character from M original sample data; and obtaining a character from the N progeny sample data. The progeny characteristic values of each trait are positive integers, in which M, N and a are positive integers. The characteristic values are used to measure the same trait corresponding to multiple sample data. According to the original characteristic values of each trait and the progeny characteristic values, the variation degree of the progeny varieties relative to the original species on each same trait is obtained. Through the accurate measurement of each trait of the original sample and the progeny sample, the quantitative expression of the change degree and evolution direction of the progeny traits of the original plant species was realized.

【技术实现步骤摘要】
品种性状差异分析方法及装置
本申请涉及数据分析
，具体而言，涉及一种品种性状差异分析方法及装置。
技术介绍
目前，针对植物花器官变异方面的研究，大多集中在系统发育学和分子遗传学方面，且分析层次多位于种以上水平，而基于表型和统计学原理，针对种以下分类单元花器官演化规律的直观揭示方面则鲜有报导。系统发育学和分子遗传学研究方法所得结果虽相对精确，但过程复杂，成本较高，且对于大批量样本测定时间的局限性较强。基于表型观察的比较形态学研究法虽可操作性强，可视化程度高，但其主观性也强，严重影响了植物花器官变异结果的精准性。此外，以上方法均只能在一定程度上揭示其演化方向，而忽略了演化程度的分析。申请内容本申请的目的在于提供一种品种性状差异分析方法及装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本申请采取的技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种品种性状差异分析方法，包括：获得原始种的M个原始样本数据和子代品种的N个子代样本数据；根据M个原始样本数据获得a个性状中每个同一性状的原始特征数值，以及根据所述N个子代样本数据获得a个性状中每个同一性状的子代特征数值；其中，M、N和a均为正整数，所述特征数值用于度量多个样本数据中对应的同一性状；根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度。在第一方面的一些可选实施方式中，所述根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度，包括：调用预设的计算模型，根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得每个同一性状的计算结果；根据每个同一性状的计算结果，确定所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度。进一步的，所述的调用预设的计算模型，根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得每个同一性状的计算结果，包括：调用所述计算模型，计算出每个同一性状的原始期望值和原始标准差，以及计算出每个同一性状的子代期望值、子代标准差和子代极差，获得同一性状的变化数值；其中，所述特征数值包括：多个样本数据在同一性状上的期望值，所述多个样本数据在同一性状上的所述标准差，所述多个样本数据在同一性状上的集中分布区间的上限特征数值和下限特征数值之差所构成的所述极差。进一步的，所述计算结果包括变化数值，所述计算模型包括第一计算公式：其中，MD为所述子代品种相对于所述原始种在作为同一性状的任意的一第一性状的变化数值，Δμ＝μC-μS，Δσ＝σC-σS，μS为所述原始种的M个原始样本数据在所述第一性状上的原始期望值，σS为所述原始种的M个原始样本数据在所述第一性状上的原始标准差，μC为所述子代品种的N个子代样本数据在所述第一性状上的子代期望值，σC为所述子代品种的N个子代样本数据在所述第一性状上的子代标准差，R90为所述子代品种的N个样本数据在所述第一性状上的极差，公式1中‘±’取决于Δμ与Δσ的乘积之正负性，当Δμ与Δσ的乘积为正数时，公式1中‘±’取‘-’，当Δμ与Δσ的乘积为负数时，公式1中‘±’取‘+’。进一步的，所述计算结果还包括变化比例，所述计算模型还包括第二计算公式：其中，MP为所述子代品种相对于所述原始种在所述第一性状上的变化比例，AS为所述原始样本数据与所述子代样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形未重合部分的面积占所述原始样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形的面积的比重，AC为所述原始样本数据与所述子代样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形未重合部分的面积占所述子代样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形的面积的比重。第二方面，本申请实施例提供了一种品种性状差异分析装置，包括：第一获得模块、第二获得模块和第三获得模块；所述第一获得模块，用于获得原始种的M个原始样本数据和子代品种的N个子代样本数据；所述第二获得模块，用于根据M个原始样本数据获得a个性状中每个同一性状的原始特征数值，以及根据所述N个子代样本数据获得a个性状中每个同一性状的子代特征数值；其中，M、N和a均为正整数，所述特征数值用于度量多个样本数据中对应的同一性状；所述第三获得模块，用于根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度。进一步的，第三获得模块包括：计算单元和确定单元；所述计算单元，用于调用预设的计算模型，根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得每个同一性状的计算结果；所述确定单元，用于根据每个同一性状的计算结果，确定所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度。进一步的，所述计算单元还用于，调用所述计算模型，计算出每个同一性状的原始期望值和原始标准差，以及计算出每个同一性状的子代期望值、子代标准差和子代极差，获得同一性状的变化数值；其中，所述特征数值包括：多个样本数据在同一性状上的期望值，所述多个样本数据在同一性状上的所述标准差，所述多个样本数据在同一性状上的集中分布区间的上限特征数值和下限特征数值之差所构成的所述极差。进一步的，所述计算结果包括变化数值，所述计算模型包括第一计算公式：其中，MD为作为同一性状的一第一性状的变化数值，Δμ＝μC-μS，Δσ＝σC-σS，μC为所述原始种的M个原始样本数据在所述第一性状上的原始期望值，σC为所述原始种的M个原始样本数据在所述第一性状上的原始标准差，μS为所述子代品种的N个子代样本数据在所述第一性状上的子代期望值，σS为所述子代品种的N个子代样本数据在所述第一性状上的子代标准差，R90为所述子代品种的N个样本数据在所述第一性状上的极差，公式1中‘±’取决于Δμ与Δσ的乘积之正负性，当Δμ与Δσ的乘积为正数时，公式1中‘±’取‘-’，当Δμ与Δσ的乘积为负数时，公式1中‘±’取‘+’。进一步的，所述计算结果还包括变化比例，所述计算模型还包括第二计算公式：其中，MP为所述子代品种相对于所述原始种在所述第一性状上的变化比例，AS为所述原始样本数据与所述子代样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形未重合部分的面积占所述原始样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形的面积的比重，AC为所述原始样本数据与所述子代样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形未重合部分的面积占所述子代样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形的面积的比重。与现有技术相比，本申请实施例提供的一种品种性状差异分析方法及装置的效果包括：获得原始种的M个原始样本数据和子代品种的N个子代样本数据；根据M个原始样本数据获得a个性状中每个同一性状的原始特征数值，以及根据所述N个子代样本数据获得a个性状中每个同一性状的子代特征数值；其中，M、N和a均为正整数，所述特征数值用于度量多个样本数据中对应的同一性状；根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度。通过对原始样本和子代样本的各个性状的精确度量实现了对植物原始种培育出的子代品种的性状改变程度及演化方向的精确合理量化。本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种品种性状差异分析方法，其特征在于，包括：获得原始种的M个原始样本数据和子代品种的N个子代样本数据；根据M个原始样本数据获得a个性状中每个同一性状的原始特征数值，以及根据所述N个子代样本数据获得a个性状中每个同一性状的子代特征数值；其中，M、N和a均为正整数，所述特征数值用于度量多个样本数据中对应的同一性状；根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度。

【技术特征摘要】
1.一种品种性状差异分析方法，其特征在于，包括：获得原始种的M个原始样本数据和子代品种的N个子代样本数据；根据M个原始样本数据获得a个性状中每个同一性状的原始特征数值，以及根据所述N个子代样本数据获得a个性状中每个同一性状的子代特征数值；其中，M、N和a均为正整数，所述特征数值用于度量多个样本数据中对应的同一性状；根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度。2.根据权利要求1所述的品种性状差异分析方法，其特征在于，所述根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度，包括：调用预设的计算模型，根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得每个同一性状的计算结果；根据每个同一性状的计算结果，确定所述子代品种相对于所述原始种在每个同一性状上的变化程度。3.根据权利要求2所述的品种性状差异分析方法，其特征在于，所述的调用预设的计算模型，根据每个同一性状的所述原始特征数值和所述子代特征数值，获得每个同一性状的计算结果，包括：调用所述计算模型，计算出每个同一性状的原始期望值和原始标准差，以及计算出每个同一性状的子代期望值、子代标准差和子代极差，获得同一性状的变化数值；其中，所述特征数值包括：多个样本数据在同一性状上的期望值，所述多个样本数据在同一性状上的所述标准差，所述多个样本数据在同一性状上的集中分布区间的上限特征数值和下限特征数值之差所构成的所述极差。4.根据权利要求3所述的品种性状差异分析方法，其特征在于，所述计算结果包括变化数值，所述计算模型包括第一计算公式：其中，MD为所述子代品种相对于所述原始种在作为同一性状的任意的一第一性状的变化数值，Δμ＝μC-μS，Δσ＝σC-σS，μS为所述原始种的M个原始样本数据在所述第一性状上的原始期望值，σS为所述原始种的M个原始样本数据在所述第一性状上的原始标准差，μC为所述子代品种的N个子代样本数据在所述第一性状上的子代期望值，σC为所述子代品种的N个子代样本数据在所述第一性状上的子代标准差，R90为所述子代品种的N个样本数据在所述第一性状上的极差，公式1中‘±’取决于Δμ与Δσ的乘积之正负性，当Δμ与Δσ的乘积为正数时，公式1中‘±’取‘-’，当Δμ与Δσ的乘积为负数时，公式1中‘±’取‘+’。5.根据权利要求4所述的品种性状差异分析方法，其特征在于，所述计算结果还包括变化比例，所述计算模型还包括第二计算公式：其中，MP为所述子代品种相对于所述原始种在所述第一性状上的变化比例，AS为所述原始样本数据与所述子代样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形未重合部分的面积占所述原始样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形的面积的比重，AC为所述原始样本数据与所述子代样本数据在坐标轴上的分布曲线与X轴围成的图形未重合部分的面积占...

【专利技术属性】
技术研发人员：周婷，李利娟，张全全，胡晓璇，张往祥，汪贵斌，曹福亮，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32