SNP分子标记组合及其在罗非鱼品种/品系鉴定中的应用

本发明涉及生物技术领域，尤其涉及SNP分子标记组合及其在罗非鱼品种/品系鉴定中的应用。本发明构建了覆盖7个罗非鱼品种/品系的全基因组SNP变异图谱，通过机器学习算法筛选出40个用于种质鉴定的核心SNP分子标记，构建的分类模型准确率高达99.61％。在此基础上，进一步优化出24个KASP分子标记位点并开发配套分型方法，在目标群体中实现95.08％～98.17％的平均分型成功率，品种/品系鉴定准确率达98.6％。本发明将机器学习算法应用于罗非鱼种质鉴定，支持动态扩展SNP面板以纳入新品种/品系，为罗非鱼保种选育、苗种纯度控制及数字化管理提供了高效标准化工具。