[发明专利]一种预测烟草尼古丁含量的全基因组选择模型及其应用有效
| 申请号： | 201911141188.0 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN111223520B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 童治军;肖炳光;方敦煌;陈学军;姚恒;焦芳婵 | 申请（专利权）人： | 云南省烟草农业科学研究院 |
| 主分类号： | G16B5/00 | 分类号： | G16B5/00;G16B20/00;G16B40/00 |
| 代理公司： | 昆明知道专利事务所(特殊普通合伙企业) 53116 | 代理人： | 姜开侠;姜开远 |
| 地址： | 650021*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 预测 烟草 尼古丁 含量 基因组 选择 模型 及其 应用 | ||
【权利要求书】：
1.一种预测烟草尼古丁含量的全基因组选择模型，其特征在于，所述的预测烟草尼古丁含量的全基因组选择模型为Bayes BNIC，所述的预测烟草尼古丁含量的全基因组选择模型是在经初步筛选获得的Bayes B候选预测模型基础上明确了模型中的分子标记数量n1、训练群体规模n2、训练群体与测试群体比例n3和模型预测精度值n4的核心参数值构建得到，其公式如下：
或
其中：表示将核心的4个参数n1、n2、n3及n4依次代入Bayes B候选预测模型中。
2.一种权利要求1所述的预测烟草尼古丁含量的全基因组选择模型的应用，其特征在于，利用所述的预测烟草尼古丁含量的全基因组选择模型Bayes BNIC分析烟草全体或品种的基因型数据并在全基因组范围内精准预测出该群体中各烟草植株烘烤后叶片中尼古丁含量表型值。
3.根据权利要求2所述的应用，其特征在于，利用全基因组选择模型Bayes BNIC，分析烟草群体或烟草品种的基因型数据，在全基因组范围内精准预测烟草烘烤后的尼古丁含量值，从而实现在烟草苗期就能获得其尼古丁含量精准数值。
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