基于深度学习的基因育种值预测方法、装置及存储介质

本发明涉及一种基于深度学习的基因育种值预测方法、装置及存储介质，属于生物信息技术领域，该方法包括：基于贝叶斯套索模型和个体的表型向量，提取每个个体对应的目标SNP位点；将基因型矩阵输入训练好的预测模型中，得到预测模型输出的预测基因育种值；KAN卷积模型包括两个KAN卷积层和一个KAN线性层；KAN卷积层是基于柯尔莫哥洛夫‑阿诺德表示定理构建的。本发明提供的基于深度学习的基因育种值预测方法，基于柯尔莫哥洛夫‑阿诺德表示定理构建KAN卷积层，采用非线性核函数替代传统线性函数，通过引入KAN卷积操作，显著提高了模型的预测准确性，降低了模型复杂度，适用于动植物复杂性状的遗传解析和育种预测。