基于GWAS和eQTL分析的茶树精准育种表型预测方法

本发明公开基于GWAS和eQTL分析的茶树精准育种表型预测方法，将基因型信息直接用于表型预测模型的构建，从而实现高效的早期表型预测；并融合基因组数据和表型数据，采用特征优化和机器学习技术构建表型预测模型，有效解决了茶树基因组复杂性和表型鉴定周期长的问题。该预测方法的具体步骤包括：采集数据，并进行数据标注；对标注的数据进行预处理；构建学习模型；模型训练与测试。学习模型采用六种机器学习算法，包括支持向量回归、轻量级梯度提升机、随机森林回归、线性回归、梯度提升回归和贝叶斯岭模型，在算法基础上加入了群体亲缘关系矩阵，综合比较多个模型，最终筛选出预测效果最佳模型贝叶斯岭加群体亲缘关系矩阵算法。