一种植物表型多组学预测方法及系统

本发明公开了一种植物表型多组学预测方法，包括：构建包括转录组预测模块、第一输出模块、基因组预测模块、第二输出模块和综合训练模块的多组学表型预测模型；获取植物的SNP数据和基因表达数据并进行预处理，对应得到SNP特征和基因表达特征；将基因表达特征输入至转录组预测模块，得到转录组数据特征；将转录组数据特征输入至第一输出模块，得到第一预测表型；将SNP特征输入至基因组预测模块，得到基因组数据特征；将基因组数据特征输入至第二输出模块，得到第二预测表型；将转录组数据特征和基因组数据特征连接后输入至综合训练模块，得到第三预测表型。结合基因网络和深度学习的方法有望克服现有方法的局限，进一步提升植物表型预测精度。