遗传优势相关的专利数据

序号	专利名	申请号	申请日	公开（公告）号	公开（公告）日	发明人
81	一种长形镜鲤快速生长品系的选育方法	CN201810788002.X	2018-07-18	CN108866204A	2018-11-23	鲁翠云; 李超; 曹顶臣; 程磊; 孙效文
本发明长形镜鲤快速生长品系的选育方法，综合利用遗传标记信息、个体数量性状信息、遗传距离等通过连锁分析来选配亲本组合，可提高生产性能和准确性、避免近亲交配、缩短育种进程。选育方法：选择位于不同繁殖系谱、亲本个体间遗传距离位于0.5～0.7之间且子代能富集6个以上优势等位基因的个体，进行家系或小群组配组繁殖，子代性成熟即完成选育。本发明方法能够维持镜鲤较高的遗传多样性，提高镜鲤生产性能，加快镜鲤的选育进程。
82	用于食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入现象评估的SNP标记及其应用	CN201710278371.X	2017-04-25	CN107012231A	2017-08-04	杜红丽; 蒙裕欢; 曾玉琳
本发明公开一种用于食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入现象评估的SNP标记及其应用。该SNP标记包括48个SNP位点，为SNP1～SNP48，并分别表示其位于SEQ ID NO：1～SEQ ID NO：48所示的核苷酸序列的第151位。本发明采用生物信息技术的优势开发出能用于食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入现象评估的SNP标记，对于评估食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入水平，SNP标记的应用可大大降低成本和简化操作。SNP标记应用可达到快速初筛和降低检测成本的目的，从而促进食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入现象评估的标准化进程。
83	用于食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入现象评估的SNP标记及其应用	CN201710278371.X	2017-04-25	CN107012231B	2019-10-18	杜红丽; 蒙裕欢; 曾玉琳
本发明公开一种用于食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入现象评估的SNP标记及其应用。该SNP标记包括48个SNP位点，为SNP1～SNP48，并分别表示其位于SEQ ID NO：1～SEQ ID NO：48所示的核苷酸序列的第151位。本发明采用生物信息技术的优势开发出能用于食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入现象评估的SNP标记，对于评估食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入水平，SNP标记的应用可大大降低成本和简化操作。SNP标记应用可达到快速初筛和降低检测成本的目的，从而促进食蟹猴中恒河猴遗传背景渗入现象评估的标准化进程。
84	一种水稻不育系的选育方法	CN201310396069.6	2013-09-03	CN103477971B	2015-05-06	姚传根; 卓志斌; 余军; 陈叶平; 赵华竹; 李贤庆; 耿海燕
一种水稻不育系的选育方法，以高产抗病不育系陆18S为母本，以优质且有遗传早熟力强广占63-4S为父本杂交，选育出聚集双亲优良特性，优质高产且遗传早熟力强的两系不育系。本发明通过与多个高产优质恢复系配组，配置出的杂交品种均表现为高产、优质、早熟的优势。
85	一种水稻不育系的选育方法	CN201310396069.6	2013-09-03	CN103477971A	2014-01-01	姚传根; 卓志斌; 余军; 陈叶平; 赵华竹; 李贤庆; 耿海燕
一种水稻不育系的选育方法，以高产抗病不育系陆18S为母本，以优质且有遗传早熟力强广占63-4S为父本杂交，选育出聚集双亲优良特性，优质高产且遗传早熟力强的两系不育系。本发明通过与多个高产优质恢复系配组，配置出的杂交品种均表现为高产、优质、早熟的优势。
86	一种具有菘蓝遗传物质的青菜材料选育方法	CN202311575999.8	2023-11-23	CN117413770A	2024-01-19	兰创业; 郝曜山; 司晓霞; 杨月芳; 王静; 柯晓炜; 刘钊; 赵菲; 王子玥
本发明公开了一种具有菘蓝遗传物质的青菜材料选育方法，涉及青菜种质资源创新、选育技术领域。本方法通过细胞质雄性不育系青菜与菘蓝属间远缘杂交，通过有性杂交、自交、提纯、定向选育等手段，创制出了具有菘蓝遗传基因的青菜新材料，有效利用了青菜杂种优势，拓宽了青菜育种遗传基础，有利于青菜蔬菜品质的进一步提高，对了解青菜药食同源物质基础及质量控制有着重要的意义。
87	一种遗传代谢疾病基因的筛查方法	CN201310257786.0	2013-06-26	CN103305618A	2013-09-18	伍建
本发明提供了一种快速准确且能够覆盖最新的遗传代谢疾病基因的所有外显子区域基因诊断的遗传代谢疾病基因的筛查方法，从个体中抽取3-5ml的血液，从血液中提取3-5ugDNA，并将其打断，扩增，从而构建病人的全基因组文库，然后利用本发明的遗传代谢疾病基因扫描试剂盒对致病基因进行捕获，然后利用测序仪进行高通量测序，分析找出这些基因相关的突变信息，从而得到个体的遗传代谢疾病基因的突变情况，已达到准确的基因诊断的目的。利用高通量测序的优势，一次性捕获检测几十到几千种基因，上百万位点，涵盖已知700多种遗传疾病。
88	一种棉花不育系的选育方法	CN201510729714.0	2015-11-02	CN105230477A	2016-01-13	周世永
一种棉花不育系的选育方法，以高产抗病不育系陆18S为母本，以优质且有遗传早熟力强广占63-4S为父本杂交，选育出聚集双亲优良特性，优质高产且遗传早熟力强的两系不育系。本发明通过与多个高产优质恢复系配组，配置出的杂交品种均表现为高产、优质、早熟的优势。
89	一种杂交稻的选育方法	CN99106232.9	1999-05-06	CN1232607A	1999-10-27	杨仁崔; 黄荣华; 杨蜀岚; 章清杞
本发明属水稻杂种优势利用领域。它是杂交水稻的选育方法,是用高秆隐性恢复系作父本配制杂交稻;或以带有高秆抑制基因或半矮秆显性基因的不育系为母本,用一般高秆显性恢复系作父本,配制杂交稻。本发明的优点是引导水稻杂交种育种技术和种子生产技术的变革,并扩大杂交稻的亲本利用范围,包括亚种间遗传差异的偏高秆父本的利用,提高与发展作物遗传育种学、作物杂种优势利用的理论与应用技术,指导培育新类型的杂交种,达到杂交稻增产、种子增收、生产成本降低的目的。
90	一种基于遗传算法-BP神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法	CN202110018119.1	2021-01-07	CN112687351B	2023-04-18	姜建堂; 李枘; 宫元勋; 甄良; 邵文柱
本发明提出一种基于遗传算法‑BP神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法，所述方法包括步骤一、样品基础参数的获取；步骤二、遗传算法‑BP神经网络模型体系构建；所述体系构建包括BP神经网络的设计和遗传算法‑BP神经网络的设计；步骤三、遗传算法‑BP神经网络的训练；步骤四、基于遗传算法‑BP神经网络的性能预测：载入原始数据形成涵盖任意填充率的电磁性能预测，并自动输出。本发明中通过遗传算法的引入大幅度提高了预测的精度、避免了传统BP神经网络局部优化和过拟合问题，大大提高了预测效率、降低了预测偏差所带来的技术风险，对比与传统BP预测方法有显著优势。
91	影响猪生长性状的SNP分子标记及应用	CN202211189330.0	2022-09-28	CN116042844A	2023-05-02	黄涛; 李清春; 张庆泽; 和军飞; 谢苏; 孙晓梅; 符彬彬; 公红斌
本发明公开了猪生长性状相关的SNP分子标记，含有该SNP分子标记的基因片段如SEQ ID NO:1所示，在该基因片段中包括3个与猪生长性状相关的SNP位点，包括：在SEQ ID NO:1所示序列中位于第85位点的用R表示的G＞A突变，位于第565位点的用S表示的A＞G突变，位于第1206位点的用K表示的T＞A突变。通过将获得的SNP分子标记应用于选育具备优势生长性状的猪、培育具备优势生长性状种猪品系、猪生长性状遗传改良等领域，可以提高猪的生长性能、并大大缩短育种年限，提高育种效率，加快猪的遗传改良进程。
92	猪繁殖性状相关的SNP分子标记及应用	CN202211189336.8	2022-09-28	CN115896302A	2023-04-04	公红斌; 谢苏; 李清春; 和军飞; 孙晓梅; 张庆泽; 符彬彬; 黄涛
本发明公开了猪繁殖性状相关的SNP分子标记，含有该SNP分子标记的基因片段如SEQ ID NO:1所示，在该基因片段中包括3个与猪繁殖性状相关的SNP位点：在如SEQ ID NO:1所示序列中位于第32位点的用M表示的G＞A突变，位于第512位点的用R表示的A＞G突变，位于第1153位点的用S表示的T＞A突变。通过将获得的SNP分子标记应用于选育具备优势繁殖性状的猪、培育具备优势繁殖性状种猪品系、猪繁殖性状遗传改良等领域，可以大大缩短育种年限，提高育种效率，加快猪的遗传改良进程。
93	一种基于遗传算法-BP神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法	CN202110018119.1	2021-01-07	CN112687351A	2021-04-20	姜建堂; 李枘; 宫元勋; 甄良; 邵文柱
本发明提出一种基于遗传算法‑BP神经网络快速预测复合介质微波电磁性能的方法，所述方法包括步骤一、样品基础参数的获取；步骤二、遗传算法‑BP神经网络模型体系构建；所述体系构建包括BP神经网络的设计和遗传算法‑BP神经网络的设计；步骤三、遗传算法‑BP神经网络的训练；步骤四、基于遗传算法‑BP神经网络的性能预测：载入原始数据形成涵盖任意填充率的电磁性能预测，并自动输出。本发明中通过遗传算法的引入大幅度提高了预测的精度、避免了传统BP神经网络局部优化和过拟合问题，大大提高了预测效率、降低了预测偏差所带来的技术风险，对比与传统BP预测方法有显著优势。
94	一种紫花苜蓿的遗传转化方法	CN201910275841.6	2019-04-08	CN109997693B	2022-04-05	冉毅东; 高崑; 徐虎; 张康
本发明公开了一种紫花苜蓿的遗传转化方法。本发明提供了一种紫花苜蓿遗传转化方法，为用紫花苜蓿的茎尖或含有茎尖的组织作为外植体，进行遗传转化。与现有技术相比，本发明的优点在于：没有采用通过诱导叶片愈伤途径来获取转化苗，而是采用诱导茎尖分化途径来获取转化苗，该方法的优势就是转化周期短，效率高。本发明建立的苜蓿茎尖快速高效诱导体系能够极大的缩减转化周期，并且能够诱导出大量的丛生芽,为苜蓿的高效扩繁体系及遗传转化体系研究提供重要的技术平台和支持。
95	一种基于遗传算法的毫米波大规模MIMO系统用户分组方法	CN202210691654.8	2022-06-17	CN115460616A	2022-12-09	朱鹏程; 江鹏; 郑钦元; 尤肖虎
本发明提供了一种基于遗传算法的毫米波大规模MIMO系统用户分组方法，采用优胜劣汰遗传机制来行用户分组。从遗传的观点来看，动态地调整用户的分组方式来最终实现稳定分组是一个遗传进化的过程，在这个过程中，不同的用户分组构成一代中的不同精英，精英的基因(或子个体)交叉来产生新的子代，对父代和子代同时进行择优处理来完成自然选择机制，最终得到稳定的用户分组。本发明相比于早期的启发式方法，在性能上具有较大的优势；相比于贪婪式方法，在性能相近的同时显著降低了其复杂度。
96	一种紫花苜蓿的遗传转化方法	CN201910275841.6	2019-04-08	CN109997693A	2019-07-12	冉毅东; 高崑; 徐虎; 张康
本发明公开了一种紫花苜蓿的遗传转化方法。本发明提供了一种紫花苜蓿遗传转化方法，为用紫花苜蓿的茎尖或含有茎尖的组织作为外植体，进行遗传转化。与现有技术相比，本发明的优点在于：没有采用通过诱导叶片愈伤途径来获取转化苗，而是采用诱导茎尖分化途径来获取转化苗，该方法的优势就是转化周期短，效率高。本发明建立的苜蓿茎尖快速高效诱导体系能够极大的缩减转化周期，并且能够诱导出大量的丛生芽,为苜蓿的高效扩繁体系及遗传转化体系研究提供重要的技术平台和支持。
97	杉木体细胞胚胎发生及植株再生方法	CN201010275858.0	2010-09-07	CN101983556B	2011-11-30	陈金慧; 周小红; 施季森
本发明公开了一种杉木体细胞胚胎发生及植株再生方法。该方法包括杉木未成熟种子胚的准备、ESM的起始诱导、ESM的维持与增殖、体胚的成熟前期培养、体胚的成熟培养和体胚的萌发。本发明再生杉木植株的方法，其优势在于繁殖系数高、繁殖不受季节的限制，为杉木遗传改良材料的快速繁殖提供了一种高效途径，不仅有利于杉木遗传资源的保存，而且对于加速杉木优良材料的繁育，提供大量经遗传改良的种植材料，缓解社会对杉木遗传改良苗木的紧迫需求，提供了一种周期短、效率高、成本低的良种苗木的生产技术。
98	杉木体细胞胚胎发生及植株再生方法	CN201010275858.0	2010-09-07	CN101983556A	2011-03-09	陈金慧; 周小红; 施季森
本发明公开了一种杉木体细胞胚胎发生及植株再生方法。该方法包括杉木未成熟种子胚的准备、ESM的起始诱导、EMS的维持与增殖、体胚的成熟前期培养、体胚的成熟培养和体胚的萌发。本发明再生杉木植株的方法，其优势在于繁殖系数高、繁殖不受季节的限制，为杉木遗传改良材料的快速繁殖提供了一种高效途径，不仅有利于杉木遗传资源的保存，而且对于加速杉木优良材料的繁育，提供大量经遗传改良的种植材料，缓解社会对杉木遗传改良苗木的紧迫需求，提供了一种周期短、效率高、成本低的良种苗木的生产技术。
99	一种耐热性水稻的高效选育方法	CN202010823624.9	2020-08-10	CN111955341A	2020-11-20	施伟; 朱国永; 王爱民; 孙明法; 严国红; 唐红生; 刘凯; 孙一标; 张桂云; 赵绍路; 宛柏杰; 朱静雯; 代金英; 胡蕾
本发明公开了一种耐热性水稻的高效选育方法，属于作物遗传育种领域。采用遗传基础广泛的多个优良品种构建原始群体，进行重组杂交获得轮回重组群体，通过多轮的耐热性筛选，选育出具有耐热特性的优良单株，最后通过耐热性验证后作为候选优异种质。本发明可多个亲本同时杂交，丰富了育种材料遗传背景，减少优势基因的丢失，并且无须人工去雄，从而提高育种效率，选育的耐热性水稻候选种质可用于水稻品种的改良，为水稻分子标记辅助和多基因聚合育种以及耐热性遗传机制研究奠定基础。
100	一种基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法	CN201911317103.X	2020-03-30	CN111148110A	2020-05-12	陶鹏; 刘明春; 汪伟; 潘世林; 宁予; 郭聪兰
本发明公开了一种基于遗传蚁群混合算法的车联网路侧单元部署方法，包括建立路网模型、建立部署效益函数Bn、利用遗传蚁群混合算法对路侧单元部署问题进行优化求解；本发明首先建立的二维模型图更能够反映部署区域的地理位置，更具有实际运用价值，当最优解部署点计算出来后，可以很直观的知道部署点位置，为后续施工建设带来了方便；运用遗传蚁群混合算法，能够提高收敛速度和解的稳定性、多样性，成功避免早熟、停滞现象；另外由于遗传算法的局部搜索能力较差，导致单纯的遗传算法在局部搜索比较费时，在进化后期搜索效率较低，而蚁群算法对于小范围局部搜索就具有很大的优势，可以得到比单纯遗传算法更加优秀的结果。

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