【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水产种质资源分析，特别涉及一种基于区域分析的水产种质资源选育方法及系统。
技术介绍
1、在水产养殖领域，有效的水产种质资源选育方法对于提高养殖业的产量、质量和抗逆性至关重要。传统选育方法主要依赖于经验和单一遗传特征，忽视了水产种群在不同地理区域的适应性差异。此外，水环境对水产种质资源的影响往往未被充分考虑。
2、当前的水产种质资源选育方法存在以下问题：缺乏对水产种群地理分布特征的全面分析，导致选育方案的局限性；遗传数据的利用局限，未能全面挖掘水产种质资源的遗传优势；对水环境因素缺乏综合分析，难以理解水产种群的适应性。
3、因此，有必要提供一种综合地理分析、遗传数据和水环境分析的水产种质资源选育方法，以更全面、科学地提高水产养殖的效益和可持续性。
4、本专利技术通过区域分析方法，综合考虑地理分布、遗传特征和水环境数据，为水产种质资源的选育提供了全面的解决方案。通过此创新性方法，可更精确地选择适应性强、遗传优势显著的水产种质资源，从而提高养殖业的生产效益和抗逆性。因此，本专利技术在水产养殖领域有着显著的创新性和实用价值。
技术实现思路
1、为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种基于区域分析的水产种质资源选育方法及系统。
2、本专利技术第一方面提供了一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，包括：
3、获取目标水域中的不同子区域的水产种群数据，根据所述不同子区域的水产种群数据进行空间分析，以识别水产种群在
4、在目标水域中的每个子区域中选择代表性水产种群，获取所述代表性水产种群的遗传数据，根据地理分布特征和遗传数据构建遗传地图；
5、基于机器学习算法对所述遗传地图进行分析，以确定目标水域中水产种质资源的遗传优势区域；
6、获取目标水域中不同水域的水环境数据，对目标水域中的遗传优势区域和非遗传优势区域的水环境数据进行对比，分析水环境数据对水产种质资源的遗传优势的影响，得到影响数据；
7、根据所述影响数据选择水产种质资源的育种区域。
8、本方案中，所述获取目标水域中的不同子区域的水产种群数据，根据所述不同子区域的水产种群数据进行空间分析，以识别水产种群在目标水域中的地理分布特征，具体为：
9、将目标水域划分为多个子区域，基于地理信息系统获取每个子区域的地理位置信息，在每个子区域内布设摄像设备，通过摄像设备获取每个子区域内的种群图像数据；
10、根据所述种群图像数据对每个子区域内的水产种群类型进行识别，并对每个水产种群类型的数量进行统计，得到水产种群数据；
11、将所述每个子区域的地理位置信息与水产种群数据进行地理坐标关联，得到关联数据；
12、将目标水域进行网格划分，引入克里金插值法对所述关联数据进行插值分析，预测每个网格的水产种群数据，得到连续的水产种群分布表面；
13、基于空间自相关分析方法对所述水产种群分布表面进行分析，判断每个水产种群在每个子区域内的空间聚集程度，得到水产种群在目标水域中的地理分布特征。
14、本方案中，所述在目标水域中的每个子区域中选择代表性水产种群，获取所述代表性水产种群的遗传数据，根据地理分布特征和遗传数据构建遗传地图，具体为：
15、在互联网中获取目标水域的各个水产种群对生态平衡的权重信息，选择大于预设权重的水产种群作为代表性水产种群；
16、在每个子区域中采集所述代表性水产种群的生物样本，通过高通测序技术获取生物样本的基因型数据和snp数据，得到代表性水产种群的遗传数据；
17、根据所述遗传数据确定优势基因型和优势遗传特征，得到优势遗传数据；
18、基于所述代表性水产种群的遗传数据和优势遗传数据确定不同子区域中水产种群的遗传结构；
19、将所述水产种群的遗传结构与代表性水产种群的地理分布特征基于地理信息系统绘制在地图上，形成目标水域中水产种群的遗传地图。
20、本方案中，所述基于机器学习算法对所述遗传地图进行分析，以确定目标水域中水产种质资源的遗传优势区域，具体为：
21、根据遗传地图计算目标水域中每个代表性水产种群的优势遗传数据在不同子区域中的数量占比，得到优势遗传占比情况数据；
22、引入均值漂移算法，对所述优势遗传占比数据进行聚类操作，根据优势遗传占比情况数据，将每个水产种群在不同子区域中的数量占比在预设占比范围内的子区域分为一类，得到每个水产种群的聚类结果；
23、对每个水产种群的聚类结果进行评分，得到每个水产种群在不同子区域中的评分数据；
24、根据所述评分数据对每个子区域中每个水产种群所得分数进行累加操作，得到每个子区域的综合得分情况；
25、根据所述综合得分情况确定目标水域中水产种质资源的遗传优势区域。
26、本方案中，所述获取目标水域中不同水域的水环境数据，对目标水域中的遗传优势区域和非遗传优势区域的水环境数据进行对比，分析水环境数据对水产种质资源的遗传优势的影响，得到影响数据，具体为：
27、获取目标水域中每个子区域的水环境数据，所述水环境数据包括污染物质含量、水温、溶解氧、盐度；
28、根据遗传优势区域将目标水域分为遗传优势区域和非遗传优势区域，对所述遗传优势区域和非遗传优势区域的水环境数据进行差异性分析，计算遗传优势区域和非遗传优势区域之间的水环境数据差值，得到遗传优势区域和非遗传优势区域的水环境差异性数据；
29、基于主成分分析方法对所述水环境差异性数据和优势遗传占比情况数据进行水环境因子影响分析，判断对水产种群造成遗传影响的水环境因子；
30、基于支持向量机构建遗传优势影响预测模型，并对所述模型进行导入历史数据进行训练操作，将所述水环境差异性数据和水环境因子导入遗传优势影响预测模型中，预测不同水环境因子对水产种质资源的遗传优势的影响程度，得到影响数据。
31、本方案中，所述根据所述影响数据选择水产种质资源的育种区域，具体为：
32、根据影响数据和每个子区域的水环境数据进行联合分析，对每个子区域的遗传优势程度程度进行评估，得到每个子区域的育种适宜度；
33、根据所述育种适宜度在目标水域中选择水产种质资源的育种区域。
34、本专利技术第二方面还提供了一种基于区域分析的水产种质资源选育系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于区域分析的水产种质资源选育方法程序，所述基于区域分析的水产种质资源选育方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
35、获取目标水域中的不同子区域的水产种群数据，根据所述不同子区域的水产种群数据进行空间分析，以识别水产种群在目标水域中的地理分布特征；
36、在目标水域中的每个子区域中选择代表性水产种群，获取所述代表性水产种群的遗传数据，根据地理分布特征和遗传数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，所述获取目标水域中的不同子区域的水产种群数据，根据所述不同子区域的水产种群数据进行空间分析，以识别水产种群在目标水域中的地理分布特征，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，所述在目标水域中的每个子区域中选择代表性水产种群，获取所述代表性水产种群的遗传数据，根据地理分布特征和遗传数据构建遗传地图，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，所述基于机器学习算法对所述遗传地图进行分析，以确定目标水域中水产种质资源的遗传优势区域，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，所述获取目标水域中不同水域的水环境数据，对目标水域中的遗传优势区域和非遗传优势区域的水环境数据进行对比，分析水环境数据对水产种质资源的遗传优势的影响，得到影响数据，具体为：
6.根据
7.一种基于区域分析的水产种质资源选育系统，其特征在于，所述基于区域分析的水产种质资源选育系统包括储存器以及处理器，所述储存器包括基于区域分析的水产种质资源选育方法程序，所述基于区域分析的水产种质资源选育方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育系统，其特征在于，所述基于机器学习算法对所述遗传地图进行分析，以确定目标水域中水产种质资源的遗传优势区域，具体为：
9.根据权利要求7所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育系统，其特征在于，所述获取目标水域中不同水域的水环境数据，对目标水域中的遗传优势区域和非遗传优势区域的水环境数据进行对比，分析水环境数据对水产种质资源的遗传优势的影响，得到影响数据，具体为：
10.根据权利要求7所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育系统，其特征在于，所述根据所述影响数据选择水产种质资源的育种区域，具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，所述获取目标水域中的不同子区域的水产种群数据，根据所述不同子区域的水产种群数据进行空间分析，以识别水产种群在目标水域中的地理分布特征，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，所述在目标水域中的每个子区域中选择代表性水产种群，获取所述代表性水产种群的遗传数据，根据地理分布特征和遗传数据构建遗传地图，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，所述基于机器学习算法对所述遗传地图进行分析，以确定目标水域中水产种质资源的遗传优势区域，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于区域分析的水产种质资源选育方法，其特征在于，所述获取目标水域中不同水域的水环境数据，对目标水域中的遗传优势区域和非遗传优势区域的水环境数据进行对比，分析水环境数据对水产种质资源的遗传优势的影响，得到影响数据，具体为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：姜松，周发林，王洁懿，史健志，杨其彬，黄建华，李运东，杨丽诗，
申请(专利权)人：中国水产科学研究院南海水产研究所，
类型：发明
国别省市：
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