一种基于深度学习的生物表型预测及基因位点筛选方法

本申请涉及一种基于深度学习的生物表型预测及基因位点筛选方法。所述方法包括：首先，获取基因位点数据，对所述基因位点数据进行预处理；之后，构建深度学习预测模型，所述深度学习预测模型包括干层、卷积块、Transformers块、特征对齐模块、共享解码器头对齐模块和输出解码器；之后，采用所述基因位点数据训练所述深度学习预测模型；最后，将待预测基因位点数据输入所述训练后的深度学习预测模型，输出得到生物表型预测结果以及重要基因位点。有效地捕捉了基因数据的长距离依赖关系和局部特征，提高了生物表型预测的准确性和效率，同时，通过注意力机制分析每个基因位点的贡献度，能够精确识别对生物表型预测有显著影响的重要基因位点。