近日，漁工所基因表達調控與表型機器學習預測技術創新團隊在魚類高產性狀基因組育種預測模型研究方面取得新進展。

該研究利用大黃魚體重性狀數據，比較機器學習、GBLUP、貝葉斯等模型的育種值預測準確性。研究表明，不同模型與變異數據集的耦合分析差異較大，機器學習模型在分類性狀預測中準確性更高。相關成果獲授權國家發明專利“與大黃魚生長性狀相關的SNP分子標記及其應用”，并以 “Comparative analysis of genomic prediction models based on body weight trait in large yellow croaker (Larimichthys crocea)”為題發表文章在《Aquaculture》，碩士研究生方家璐和徐慶磊副研究員為共同第一作者，許建研究員和東海所彭士明研究員為共同通訊作者。該研究有助于提升魚類全基因組選擇預測的準確性和育種效率，為機器學習模型在育種中的深入應用提供了重要參考。

該研究得到了國家農業生物育種重大專項（2023ZD0405501），院基本科研業務費（2023TD24）等科研項目的資助。