一种基于坐标注意力深度学习模型的全基因组预测方法及系统

本发明提供了一种基于坐标注意力深度学习模型的全基因组预测方法及系统，通过获取包括基因型数据和表型数据的数据集，对数据集进行预处理得到二维特征矩阵；建立深度学习模型，通过二维特征矩阵预测表型值；将数据集分为训练集和测试集，对深度学习模型进行训练和测试，直至得到最终的全基因组预测模型，实现了提高表型预测的准确性的功能。本发明提出了一种新的全基因组预测方法，使用坐标注意力模块能够更好的捕捉基因型和表型之间的复杂关系，提高全基因组预测的准确性。