基于繁殖-肉猪双链路闭环的种猪优势品系配套筛选方法与流程

本发明涉及种猪饲养管理，尤其涉及基于繁殖-肉猪双链路闭环的种猪优势品系配套筛选方法。

背景技术：

1、随着生猪养殖产业向规模化、精准化和智能化方向发展，种猪遗传改良和优势品系配套筛选成为提升养殖企业生产效率和经济收益的重要技术环节。种猪品系作为影响商品肉猪生产性能的关键遗传基础，其父本品系和母本品系的组合方式直接决定后代商品猪的繁殖性能、生长速度、饲料利用效率以及最终销售收益。在现代育种体系中，通常通过对种猪个体的繁殖性能数据、遗传谱系数据以及商品肉猪生产经营数据进行综合分析，筛选具有较高配套价值的父母本组合。其中，父本品系通常对商品肉猪的生长性能、胴体品质和经济性状产生重要影响，母本品系则主要影响繁殖效率、产仔性能和哺育能力。因此，构建能够同时反映种猪繁殖优势和商品肉猪经济效益的品系配套评价体系，对于实现种猪资源优化配置、提高遗传改良效率以及降低育种决策成本具有重要意义。

2、目前，种猪品系配套筛选普遍采用分阶段统计分析模式。在种猪繁育阶段，育种人员主要根据母猪产仔数、健仔数、配种成功率等繁殖指标评价母本性能；在商品肉猪生产阶段，则依据日增重、料肉比、成活率、屠宰性能以及销售结算成绩等指标评价商品猪生产效果；不同阶段的数据通常由不同管理系统或人工记录方式独立保存，再通过人工汇总方式进行关联分析。现有技术模式至少存在以下技术缺陷：一是种猪遗传来源数据与商品肉猪生产经营数据之间缺乏有效的数据关联链路，导致繁殖指标与商品肉猪效益指标相互割裂，父本品系、母本品系对后代商品猪性能的贡献关系难以精准追踪，使得优良遗传资源价值无法有效评估；二是现有评价方式通常以单一繁殖性能或单一生产性能指标作为筛选依据，未综合考虑父本品系对后代生长性能的影响以及母本品系对繁殖效率的贡献，容易造成品系优势判断偏差；三是不同销售区域对于商品肉猪体型、品质、生产周期以及市场价格存在差异，现有固定化配套方案无法根据市场需求变化动态调整品系组合，导致种猪生产目标与市场需求匹配度不足；四是种猪配套方案确定后缺少基于实际商品肉猪结算效益的反馈校验机制，无法利用后续生产结果对历史配套模型进行修正，导致配套系数的评估准确性不足，难以实现种猪优势品系配套筛选的持续性优化。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的不足，提供了基于繁殖-肉猪双链路闭环的种猪优势品系配套筛选方法。

2、为达上述目的，本发明采用的技术方案为：

3、本发明第一方面提供了基于繁殖-肉猪双链路闭环的种猪优势品系配套筛选方法，包括以下步骤：

4、s01：获取种猪到商品肉猪培育转换的全流程生产数据，根据全流程生产数据记载的选育来源数据和遗传信息对不同种猪品系类别的父本品系样本及母本品系样本进行唯一品系编码，建立种猪个体的父母本品系多标签样本图谱；

5、s02：全流程提取种猪个体父母本组合的繁殖性能数据和商品肉猪个体的生产经营数据，基于父母本品系多标签样本图谱，依据耳号、批次的追溯信息及遗传谱系进行生产经营数据与繁殖性能数据的关联映射，构建种猪品系全生命周期的繁殖-肉猪双链路映射指标库；

6、s03：针对不同父本品系样本显著影响商品肉猪生长性能、不同母本品系样本显著影响繁殖性能两者的协同分析构建综合优势模型，并通过综合优势模型求解父本品系的种猪繁育先验对于商品肉猪结算效益对应配种效应驱动权重的配套增益，生成父本品系-母本品系的不同优势配套矩阵及其综合优势指数；

7、s04：通过计算不同销售区域相应市场需求与不同优势配套矩阵的适配度，根据需求向量的肉猪时长考察指标动态调整综合优势指数的各指数评价权重，生成综合优势指数排序表对高适配度的优势配套矩阵进行推荐，得到针对不同销售区域的种猪最优品系配套筛选结果；

8、s05：利用商品肉猪的历史结算成绩数据反向验证种猪品系实际繁殖时对应配套系数的预测准确度并进行修正，实现种猪品系配套的闭环校验。

9、更进一步地，所述s01，具体包括以下步骤：

10、通过查询生产培育日志调取制种场、商品场及育肥场处于预设繁殖时间段内对种猪到商品肉猪培育转换的全流程生产数据，根据全流程生产数据记载的培育流通信息为每头种猪个体创建身份标识档案；

11、通过全流程生产数据提取各种猪个体生产繁育的父本品系样本和母本品系样本及各品系样本对应的选育来源数据，基于选育来源数据对所有父本品系样本及母本品系样本进行繁衍产能的聚合分析，以提取品系特征，得到一系列亲本品系特征向量；

12、通过培育基因库检索获取各父本品系样本和各母本品系样本对应种猪个体的遗传标记测序数据及遗传位点，依据遗传位点的信息差异对两两父本品系样本与两两母本品系样本之间的欧氏遗传距离进行计算，得到父本遗传距离矩阵及母本遗传距离矩阵；

13、定义种猪品系类别为遗传社区单元，基于父本遗传距离矩阵或母本遗传距离矩阵计算同一亲本品系对应每个亲本品系特征向量位于不同遗传社区单元内部中心性聚集的类别遗传代价，得到遗传方差增加量；

14、根据种猪繁育优势的品系配套需求预设最小遗传代价阈值，若遗传方差增加量低于最小遗传代价阈值，则将此两个亲本品系特征向量进行类别遗传合并，更新对应遗传距离矩阵，最终生成不同种猪个体的品系来源聚类标签；

15、参照身份标识档案，使用品系来源聚类标签对各个父、母本品系样本进行唯一或非唯一的品系编码操作，建立种猪个体的父母本品系多标签样本图谱。

16、更进一步地，所述s02，具体包括以下步骤：

17、通过全流程生产数据获取各种猪个体对应父母本组合的繁殖性能数据及其对应商品肉猪的生产经营数据，根据配种出生信息所登记的生物亲缘线索链建立不同商品肉猪个体的遗传亲缘谱系图；

18、引入深度学习网络构建高维信息栅格的多层有向超图框架，根据繁殖性能数据的指标维度对多层有向超图框架进行层次划分，形成第一有向异构图层；同时根据生产经营数据的指标维度划分多层有向超图框架，形成第二有向异构图层；

19、定义商品肉猪个体为一类成绩链路节点、遗传亲缘谱系图表达的亲缘指向为遗传脉络边嵌入至第一有向异构图层，并将生产经营数据附加为一类成绩链路节点的结算属性，得到商品肉猪个体的品系结算加载通道图；

20、定义种猪个体为二类成绩链路节点、父母本品系多标签样本图谱的样本索引为品系隶属边嵌入到第二有向异构图层，以繁殖性能数据附加为二类成绩链路节点的繁殖属性，得到种猪个体的品系繁殖加载通道图；

21、获取种猪培育过程管控的电子耳号信息与生育批次信息，联立电子耳号信息与生育批次信息锚定作为根源基点，从根源基点开始在多层有向超图框架中顺沿父母关系边缘对品系结算加载通道图进行逆向搜索遍历，输出品系祖代节点；

22、基于父母本品系多标签样本图谱的遗传网络构建一个品系参考矩阵，基于品系参考矩阵的遗传约束前提对品系结算加载通道图进行品系遗传来源的低秩分解，生成品系祖代节点对应直系亲本的品系贡献指数；

23、根据品系贡献指数将商品肉猪个体的结算指标数据关联性映射到种猪父母本品系的繁殖指标数据库中，构建种猪品系全生命周期的繁殖-肉猪双链路映射指标库。

24、更进一步地，所述s03，具体包括以下步骤：

25、利用繁殖-肉猪双链路映射指标库提取各商品肉猪在预设培育时间段内由不同父本品系样本产生的生长性状指标数据，并提取各商品肉猪在预设培育时间段内由不同母本品系样本产生的繁殖成绩数据；

26、针对不同父本品系样本对于商品肉猪生长性能的影响显著性、不同母本品系样本对于商品肉猪繁殖性能的影响显著性以及不同父母本品系配套的组合优态，基于生长性状指标数据与繁殖成绩数据进行分别分析计算，得到每一父本品系样本对应的父本遗传生长贡献值、每一母本品系样本对应的母本繁殖贡献值和不同父母本品系配套的组合协同增益值；

27、基于所述父本遗传生长贡献值、母本繁殖贡献值与组合协同增益值建立综合优势模型；该综合优势模型涵盖了繁殖优势指数项、肉猪效益指数项、市场价值指数项以及稳定性指数项；

28、通过育种数据库获取各个父本品系样本对应种猪个体培育生产出商品肉猪个体进行结算时处于既定时段内的历史繁育数据，利用预先训练好的品系评价模型依据历史繁育数据进行评估，为每一父本品系样本赋值先验效应权值；

29、通过分析结算数据获取依托各父本品系样本繁育商品肉猪个体产生的实际后代结算表现数据，引入贝叶斯推断网络使用实际后代结算表现数据中包含的不同肉猪观测维度的似然算子作为父本效应证据对先验效应权值进行后验概率的不确定更新；

30、更新过程中，向贝叶斯推断网络介入父本品系遗传相似性理论及遗传亲缘谱系图相互联立的配种遗传边界矩阵，以平滑约束贝叶斯概率分布的鲁棒计算，最终得到每个父本品系样本对于商品肉猪结算效益的配种效应贡献权值；

31、根据配种效应贡献权值输入综合优势模型求解不同父、母本品系样本之间的配套增益，生成父本品系-母本品系的不同优势配套矩阵及其综合优势指数。

32、更进一步地，所述针对不同父本品系样本对于商品肉猪生长性能的影响显著性、不同母本品系样本对于商品肉猪繁殖性能的影响显著性以及不同父母本品系配套的组合优态，基于生长性状指标数据与繁殖成绩数据进行分别分析计算，得到每一父本品系样本对应的父本遗传生长贡献值、每一母本品系样本对应的母本繁殖贡献值和不同父母本品系配套的组合协同增益值，具体包括以下步骤：

33、根据每一生长性状指标数据对于商品肉猪繁殖发育和品系配套的重视尺度设定生长权重因子，结合所有生长权重因子计算生长稳定性指数，构建每一父本品系样本对应的父本遗传生长贡献值；

34、依据各繁殖成绩数据对于商品肉猪繁殖经济价值的权衡尺度设定繁殖权重因子，结合所有繁殖权重因子计算繁殖等级评分，构建每一母本品系样本对应的母本繁殖贡献值；

35、以每一种父本品系样本和母本品系样本配套组合为统计单元，汇总所有商品肉猪由统计单元繁殖的结算成绩数据，通过结算成绩数据计算品系配套的实际组合优态值，并结合父本遗传生长贡献值与母本繁殖贡献值计算出理论组合优态值，根据实际组合优态值与理论组合优态值进行相减，得到不同父母本品系配套的组合协同增益值。

36、更进一步地，所述s04，具体包括以下步骤：

37、获取不同销售地区对于商品肉猪个体的市场需求，同时获取种猪培育面向不同销售地区对应市场需求的供应更新步长；

38、根据市场需求包含的各项肉猪市场考察指标和各指标处在预设培育时间段内对应的时变限定阈值及结算侧重比率，时序建立商品肉猪个体的区域市场目标供需向量；

39、构造时隙滑动窗口，按照供应更新步长的动态粒度在区域市场目标供需向量上拨动时隙滑动窗口并对窗口内部不同肉猪市场考察指标之间的隐式依赖关联特性进行计算，生成指标耦合相关矩阵；

40、同时在时隙滑动窗口中，基于时变限定阈值调节综合优势模型中各指数项的评价反馈尺度，基于结算侧重比率计算各肉猪市场考察指标与各指数项对应不同配套优势指标的关注度；

41、引入因子分析算法的因子载荷矩阵依据所述指标耦合相关矩阵、评价反馈尺度和关注度对肉猪市场考察指标影响综合优势模型对应配套优势的权衡因子进行自适应动态调整，最终生成每一优势配套矩阵匹配于不同销售地区对应市场需求的综合优势指数排序表；

42、计算每一种优势配套矩阵与区域市场目标供需向量之间的适配度，只提取适配度大于预设适配度阈值的候选优势配套矩阵，并根据综合优势指数排序表进行候选优势配套矩阵的区域性品系遴选推荐，得到针对不同销售区域的种猪最优品系配套筛选结果。

43、更进一步地，所述s05，具体包括以下步骤：

44、通过生产培育日志获取商品肉猪个体经过制种场、商品场及育肥场全流程繁殖培育并上市的历史结算成绩数据，及其所选择历史优势配套矩阵对应种猪父母本品系在预设过往时段内的多个配套组合状态特征；

45、引入高斯算法结合品系配套生物学理论构建种猪品系的非线性配套状态空间，通过非线性配套状态空间对各所述配套组合状态特征进行多维编码，得到父母本配套联合状态序列，并基于历史结算成绩数据建立商品肉猪个体的历史结算轨迹矩阵；

46、根据种猪-商品肉猪的培育收益规范基准定义历史结算的收益成绩基数，通过收益成绩基数协同父母本配套联合状态序列解析历史优势配套矩阵的全局收益，定义历史结算收益的成绩奖励函数；

47、通过将历史结算轨迹矩阵注入基于最大熵逆强化的配套学习模型中，使用成绩奖励函数最大化求解对于结算收益的抖动幅度大于预设抖动幅度阈值对应的配套参数，输出确定历史结算成绩的动态配套系数；

48、剥离平台预训练部署的种猪品系优势配套预测模型架构，同时获取各优势配套矩阵对应不同父母本品系输出的实际繁殖成绩数据和真实结算成绩数据，通过该架构基于动态配套系数对实际繁殖成绩数据和真实结算成绩数据进行全流程运算，得到预测综合优势指数；

49、获取不同父母本品系输出实际繁殖成绩数据和真实结算成绩数据时的实际综合优势指数，计算预测综合优势指数相较于实际综合优势指数的偏差，得到配套偏差值；

50、若配套偏差度大于预设阈值，则基于配套偏差值反向修正父本效应权重及各指标评价系数的配套预测偏差，完成种猪品系配套的闭环验证。

51、本发明解决了背景技术中存在的技术缺陷，本发明的有益技术效果在于：

52、本发明利用父母本品系多标签样本图谱对种猪遗传来源、繁殖表现及后代生产经营数据进行全生命周期追踪，突破了传统品系评价过程中繁殖指标与商品猪效益指标相互割裂的问题，提高了品系优势识别的准确性。通过综合优势模型量化父本生长遗传贡献、母本繁殖贡献以及父母本组合协同增益，可挖掘不同父母本品系组合对商品肉猪生长性能、料肉比、出栏收益等指标的综合影响，形成可量化的优势配套矩阵。进一步结合区域市场需求动态调整评价权重，实现不同销售区域下种猪品系配套方案的精准匹配，提高优势品系推广应用的适应性。