[发明专利]一种基于基因互作的植物生长预测调控方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及生物信息技术领域，特别是指一种基于基因互作的植物生长预测调控方法及系统。

背景技术

基因互作是指非等位基因之间通过相互作用影响同一性状表现的现象。在自然界中，植物之间的交互作用以各种复杂的形式进行。长期以来，这些交互作用被认为在塑造自然群落的结构和动态趋势中扮演着重要的角色。

近年来，大多数研究都采用生态和生理生态的方法描述物种间在时间和空间维度上的互作，但这种方法无法通过基因互作推断植物过去的生长状况，预测未来的生长趋势。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何提供一种基于基因互作的植物生长预测调控方法及系统，能够通过基因互作推断植物过去的生长状况，预测植物务的生长趋势，并对其进行调整。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种基于基因互作的植物生长预测调控方法，该方法包括步骤：

获取样本数据，所述样本数据包括数量性状数据、空间距离数据、关键位点数据、基因型数据和环境信息数据；

利用所述样本数据，根据调控样本自身对生长的贡献、周围样本对调控样本生长的贡献及周围环境对调控样本生长的贡献建立样本生长预测方程；

利用最优化方法求解所述样本生长预测方程，得到最优预测参数；

利用所述最优预测参数、样本数据、样本生物量和环境信息数据生成所述调控样本的最优调整方案；

根据所述最优调整方案，调整所述调控样本的生长环境。

优选的，所述步骤获取样本数据，所述样本数据包括数量性状数据、空间距离数据、关键位点数据和基因型数据，包括：

所述数量性状数据包括所述调控样品在T个观测时刻的数量性状值，表示为：

{y_i,t},i=1,2,...,n;t=1,2,...,T

其中，n为所有样本数量，i表示调控样本，t为观测时刻；

所述空间距离数据包括调控样本与周围样本间的距离，表示为：

{d_i,j},i=1,2,...,n;j=1,2,...,n

其中，j表示周围样本；

所述关键位点数据为所述调控样本的关键位点数据表示为：

{g_k},k=1,2,...,K;

其中，K为关键位点数量；

所述基因型数据包括关键位点的基因数据，表示为：

{q_i,k},i=1,2,...,n;k=1,2,...,K

所述环境信息数据表示为：

{v_i,w},i=1,2,...,n;w=1,2,...,W

其中，W为环境因素影响的量。

优选的，所述步骤利用所述样本数据，根据调控样本自身对生长的贡献、周围样本对调控样本生长的贡献及周围环境对调控样本生长的贡献建立样本生长预测方程，包括：

利用所述样本数据，获取调控样本自身对生长的贡献参数，表示为：

{α_k,g},k=1,2,...,K;g=0,1,2

获取周围样本对调控样本生长的贡献参数，表示为：

{β_k,g,m,h},k=1,2,...,K;g=0,1,2;m=1,2,...,K;h=0,1,2

其中，m为所述周围样本的关键位点数量，h为所述周围样本的关键位点数据；

获取环境因素对样本生长的贡献参数，表示为：

{γ_w},w=1,2,...,W

选取所述调控样本周围对样本生长产生直接影响的影响样本，利用所述样本数据，根据调控样本自身对生长的贡献、影响样本对调控样本生长的贡献及环境因素对样本生长的贡献建立样本生长预测方程，表示为：