基于多组学数据的猪饲料效率预测模型及系统

本发明涉及人工智能技术与生物信息学交叉领域，公开了基于多组学数据的猪饲料效率预测模型及系统，该模型获取个体基因组数据以生成个性化系统约束矩阵，并利用该矩阵调制一个在先验知识图谱上运行的、由图神经网络实现的神经微分方程，以求解生成个体生理状态的连续演化轨迹；最后，聚合所述轨迹并结合所述约束矩阵，通过第二预设模型输出饲料效率预测值。本发明还提供了一种相应的预测系统，包括静态约束模块、动态核心模块和预测模块。本发明将静态遗传约束与动态生理过程模拟相结合，能够反映不同个体间的遗传差异，提升了预测模型的生物学一致性和个体化精度。