一种基于大模型的大豆育种基因优化方法及装置

本发明涉及生物信息，具体是指一种基于大模型的大豆育种基因优化方法及装置。

背景技术：

1、大豆作为重要的粮油作物，其产量和品质性状改良对保障粮食安全具有重要意义。传统大豆育种主要依赖田间表型选择和杂交配组，周期长、效率低。

2、随着高通量测序技术的发展，基于基因组选择的分子育种方法得到广泛应用，通过整合基因型与表型数据构建预测模型，可在一定程度上缩短育种周期。

3、然而，现有技术仍存在以下不足：一是现有方法多基于单一维度数据（如仅基因型或仅表型），难以有效融合基因组、转录组、代谢组及环境等多模态数据，导致对复杂性状（如产量、抗逆性）的预测精度受限；二是传统机器学习模型对基因序列的深层语义特征提取能力不足，难以捕捉长距离调控元件与目标性状间的非线性映射关系。

4、因此，亟需一种能够融合多模态数据、基于大模型深度理解基因序列并具备完善验证校验机制的育种基因优化方案。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是，克服以上技术缺陷，提供一种实现多模态育种数据的深度融合、基因序列的智能化优化及优化结果的安全性校验的大豆育种基因优化方法及装置。

2、为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于大模型的大豆育种基因优化方法，包括如下步骤：

3、s1：获取大豆种质资源的表型数据、基因型数据及环境数据，构建多模态育种数据集；

4、s2：对多维度育种数据集进行质控筛选、基因型填充和表型标准化处理，得到标准化育种特征；

5、s3：对标准化育种特征中的基因型数据进行token化编码，将碱基序列转换为基因token向量，并与表型特征向量和环境特征向量拼接融合，构建多模态输入表示；

6、s4：将获得的多模态输入表示输入预训练的基因大模型，学习基因序列与目标性状之间的映射关系；

7、s5：通过基因大模型对多模态输入表示进行多头自注意力特征提取，并结合育种需求指令进行交叉注意力融合，计算各基因位点的优化概率分布，生成优化后的候选基因序列；

8、s6：将候选基因序列输入性状预测模型进行验证，计算性状预测值与育种目标值之间的满足度；

9、s7：对通过验证的优化基因序列进行合法性校验，检测终止密码子异常、移码突变及已知有害变异，校验通过后输出包含变异位点信息、变异类型及育种建议的基因优化方案。

10、优选的，所述s1中多模态育种数据集还包括转录组数据、代谢组数据、蛋白组数据及表观遗传修饰数据；

11、所述环境数据包括土壤理化参数、气候温湿度、光照时长及降水量中的至少一种。

12、优选的，所述s2中质控筛选包括缺失率过滤、最小等位基因频率过滤及杂合度异常样本剔除；

13、所述基因型填充基于深度学习填充模型；

14、所述表型标准化基于最佳线性无偏预测方法。

15、优选的，所述s4中基因大模型基于transformer架构，通过在大豆基因组数据库上进行自监督预训练及育种指令微调得到；

16、所述自监督预训练包括：对大豆基因组序列按预设掩码比例随机遮蔽部分基因片段，令模型预测被遮蔽片段，以预测结果与真实片段的差异作为损失函数迭代训练至收敛；

17、所述育种指令微调包括：以育种需求指令文本和原始基因序列为输入、已知优化基因序列为目标输出，最小化交叉熵损失更新模型参数。

18、优选的，所述s5中还包括满足度阈值：

19、当满足度未达到预设阈值，则将候选基因序列反馈至基因大模型进行迭代优化，直至满足度达标或达到最大迭代次数。

20、优选的，所述s6中性状预测模型为图神经网络、卷积神经网络或梯度提升树模型中的任一种；

21、所述满足度通过计算性状预测值与育种目标值之间的均方根误差进行量化评估。

22、优选的，所述s7中合法性校验包括与参考基因组进行序列比对、检测编码区保守结构域完整性、比对已知有害变异数据库及预测脱靶效应；

23、所述基因优化方案以结构化报告形式输出，包括变异位点染色体坐标、变异类型、功能注释及育种优先级排序。

24、本发明另一方面公开了一种基于大模型的大豆育种基因优化装置，包括数据获取模块、预处理模块、token编码模块、基因大模型模块、性状验证模块和合法性校验模块；

25、所述数据获取模块包括田间表型采集车、无人机遥感平台、多光谱相机阵列、激光雷达扫描仪、高通量基因测序仪、snp基因分型芯片扫描仪、pcr热循环仪、核酸自动提取工作站、自动气象观测站、土壤多参数传感器节点及育种数据库服务器集群；

26、所述预处理模块包括自动移液工作站、核酸纯化系统、毛细管电泳仪、生物分析仪、基因型填充计算节点及表型标准化处理服务器；

27、所述token编码模块包括基因序列专用编码器、向量拼接运算单元、fpga加速卡、多模态特征融合处理器及编码缓存芯片；

28、所述基因大模型模块包括大模型推理服务器阵列、gpu加速计算节点、自注意力机制运算单元、transformer解码器芯片及候选序列生成处理器；

29、所述性状验证模块包括智能温室、控光培养架、高通量表型成像舱、自动化性状检测流水线及反馈控制通信模块；

30、所述合法性校验模块包括基因编辑验证平台、法规符合性判定服务器、合规性审查终端、基因优化方案输出设备及数据归档存储阵列。

31、本发明另一方面公开了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现如上所述的基于大模型的大豆育种基因优化方法。

32、本发明另一方面公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于大模型的大豆育种基因优化方法。

33、本发明与现有技术相比的优点在于：在本发明中通过构建包含基因组、转录组、代谢组、蛋白组及环境数据的多模态育种数据集，实现了多维度育种信息的深度融合，克服了现有技术数据维度单一导致预测精度受限的问题；

34、基于transformer架构的基因大模型进行自监督预训练与育种指令微调，能够深度理解基因序列语义并学习长距离调控关系，提升了基因优化的准确性与可解释性，通过设置性状预测验证与合法性校验的双重保障机制，对终止密码子异常、移码突变及有害变异进行系统筛查，确保优化基因序列的生物安全性与育种可行性，本发明实现了基因优化结果的动态调优，提升了育种目标达成率。

1.一种基于大模型的大豆育种基因优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的大豆育种基因优化方法，其特征在于：所述s1中多模态育种数据集还包括转录组数据、代谢组数据、蛋白组数据及表观遗传修饰数据；

3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的大豆育种基因优化方法，其特征在于：所述s2中质控筛选包括缺失率过滤、最小等位基因频率过滤及杂合度异常样本剔除；

4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的大豆育种基因优化方法，其特征在于：所述s4中基因大模型基于transformer架构，通过在大豆基因组数据库上进行自监督预训练及育种指令微调得到；

5.根据权利要求1所述的一种基于大模型的大豆育种基因优化方法，其特征在于：所述s5中还包括满足度阈值：

6.根据权利要求1所述的一种基于大模型的大豆育种基因优化方法，其特征在于：所述s6中性状预测模型为图神经网络、卷积神经网络或梯度提升树模型中的任一种；

7.根据权利要求1所述的一种基于大模型的大豆育种基因优化方法，其特征在于：所述s7中合法性校验包括与参考基因组进行序列比对、检测编码区保守结构域完整性、比对已知有害变异数据库及预测脱靶效应；

8.一种基于大模型的大豆育种基因优化装置，使用如权利要求1-7中任一项所述的一种基于大模型的大豆育种基因优化方法，其特征在于：包括数据获取模块、预处理模块、token编码模块、基因大模型模块、性状验证模块和合法性校验模块；

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于大模型的大豆育种基因优化方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于大模型的大豆育种基因优化方法。