【技术实现步骤摘要】
一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法及应用
本专利技术属于生物
，具体涉及一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法及应用。
技术介绍
烟草是以收获叶片器官为目的的特殊经济作物，在我国国民经济中占有重要的地位，作为我国烟草行业的基础，培育具有较高产量且优质的烟草品种就成为育种研究的重要目标。研究表明，烟叶产量与其自身的叶数、叶长和叶宽等性状显著相关，且上述性状属于受多基因控制及环境影响的数量性状，遗传较为复杂。此外，针对传统的成熟期烟叶产量性状表型值的测定工作十分耗时耗工且效率低下。也就是说，若获得较准确的烟叶产量性状表型值，需经过一个完整而漫长的烟草田间生育期，在成熟后需进一步的在大田里进行测量，耗时费力且极易受环境和人为因素的影响，而导致结果的不确定性。
技术实现思路
针对以上目前成熟期烟叶产量性状表型值的测定工作十分耗时耗工且效率低下，以及烟草产量性状极易受环境和人为因素的影响，测定结果存在不确定性的技术问题及缺陷，本专利技术提供一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法及应用，实现基于烟...
【技术保护点】
1.一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法，其特征在于，所述的方法具体包括如下步骤：/n获取候选预测模型中烟叶全基因组数据；/n实时筛选优化烟叶全基因组数据；/n生成烟叶产量预测数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法，其特征在于，所述的方法具体包括如下步骤：
获取候选预测模型中烟叶全基因组数据；
实时筛选优化烟叶全基因组数据；
生成烟叶产量预测数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法，其特征在于，于步骤获取候选预测模型中烟叶全基因组数据之中，还包括如下步骤：
设定候选预测模型的核心参数；
建立候选预测模型；
通过所述的候选预测模型，结合所述的核心参数，初步筛选所述的烟叶全基因组数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法，其特征在于，于步骤实时筛选优化烟叶全基因组数据之中，还包括如下步骤：
建立全基因组选择模型；
验证烟叶候选预测模型的核心参数；
通过所述的全基因组选择模型，结合所述的核心参数，实时二次筛选烟叶全基因组数据。
4.据权利要求2或3所述的一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法，其特征在于，所述的核心参数包括：分子标记数量、训练群体规模、训练群体与测试群体比例、模型预测精度值。
5.根据权利要求3所述的一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法，其特征在于，所述的全基因组选择模型包括：
自然叶数全基因组选择模型、最大腰叶长全基因组选择模型和最大腰叶宽全基因组选择模型。
6.根据权利要求1所述的一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法，其特征在于，所述的烟叶产量预测数据包括：自然叶数表型值数据、最大腰叶长表型值数据和最大腰叶宽表型值数据。
7.根据权利要求6所述的一种基于全基因组选择烟叶产量预测方法，其特征在于，所述的自然叶数表型值数据的计算公式为：
所述的最大腰叶长表型值数据的计算公式为：
所述的最大腰叶宽表型值数据的计算公式为：
其中，BayesCLN为自然叶数表型值全基因组选择模型，LN为自然叶数，Baye...
【专利技术属性】
技术研发人员：童治军，肖炳光，方敦煌，陈学军，曾建敏，焦芳婵，姚恒，
申请(专利权)人：云南省烟草农业科学研究院，
类型：发明
国别省市：云南;53
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