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基于特征选择实现油菜基因预测千粒重值

Prediction of 1000-grain weight of napus genes based on feature selection

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通过甘蓝型油菜种子染色体上的基因位点来预测其成熟期籽粒千粒重的值,以更好地把控油菜籽粒的产油量.在基因数据维度过高的情况下,提出的混合式特征选择算法很好地避免了传统特征选择方法浪费计算资源和训练时间过长的两大弊端.使用了本实验制定的特征选举规则不仅使千粒重的预测精度提高了 6.212％,同时其筛选结果集中还包含了已经被现有技术证实6个与千粒重相关的单核苷酸多态性(SNP)位点.

何旭燕、刘昌华、管文杰

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武汉轻工大学数学与计算机学院,武汉430048

中国农业科学院油料作物研究所,武汉430048

单核苷酸多态性 特征选择 机器学习 甘蓝型油菜 千粒重

湖北省教育厅教学研究项目(2021)

2021351

2022

10.3969/j.issn.2095-7386.2022.05.006

武汉轻工大学学报
武汉工业学院

武汉轻工大学学报

影响因子：0.356
ISSN：1009-4881
年,卷(期)：2022.41(5)
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