一种基于深度学习reaGP的基因组选择方法

本发明涉及基因组选择技术领域，具体公开了一种基于深度学习reaGP的基因组选择方法，包括：构建基因组参考群体，测定群体的经济性状；测定的经济性状包括育肥性状的三种经济性状，对所选群体的经济性状的表型进行校正，对基因组数据进行质量控制；将基因组数据与频率进行编码结合，形成用于输入到卷积神经网络的3D数据结构；构建具有残差单元和注意力机制的卷积神经网络，以稳定梯度并增强特征提取能力；使用上述卷积神经网络对群体的基因组育种值进行选择，通过构建深度学习模型，相对于线性模型、已有的机器学习模型和深度学习模型而言，在三个性状中总体提升了0.5％～18％；提高复杂性状预测准确性。