一种融合机器学习和基因效应的大豆产量表型定量预测方法

本发明提出了一种融合机器学习和基因效应的大豆产量表型定量预测方法，包括：以大豆产量表型作为关键表型性状，利用遗传参数敏感性分析方法将大豆生长模拟模型中的遗传参数分为三组；综合利用不同矩阵（协变量）的多种全基因组关联分析技术，获取大豆产量表型遗传参数的显著性单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）标记，解析大豆产量表型遗传机制；根据多种机器学习算法获取具有基因效应的大豆产量表型敏感性遗传参数，从而建立大豆产量表型基因效应模拟算法。本发明能够在不依赖传统调参工具和人工测量的情况下，精准预测不同大豆品种在不同生长环境下的产量表型及其变化趋势。