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基于优化SVR与MLP堆叠实现油菜基因预测表型

文献类型： 中文期刊

作者： 汪静;刘昌华;卢晓莲;管文杰

作者机构：

关键词： 基因预测;甘蓝型油菜;堆叠模型;特征选择

期刊名称：软件导刊

ISSN： 1672-7800

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： 无来源刊（2025版）

摘要： 植物育种是指改善植物所需表型性状的过程，基因组预测（GP）可以帮助减少广泛表型评估的时间和成本，在油菜育种过程中，通常利用单核苷酸多态性（SNP）来预测油菜表型，从而提高育种效率。然而，传统的统计分析方法由于维度过大,模型单一等诸多因素的影响，在某些情况下预测效果不尽如人意。本文提出了一种基于优化支持向量回归（SVR）和多层感知器（MLP）堆叠模型，采用融合递归特征消除（RFE）和随机森林特征选择方法，通过对油菜基因数据和六个表型进行分析预测，得出与基因型相关性最高的表型。实验结果表明，含油量与基因数据的关联性最高，皮尔逊相关系数（PCCs）达到了0.83，相比单独使用MLP准确率提高了20%，优化的堆叠模型在基因预测表型中表现良好，显著提升了预测准确性和鲁棒性。

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