近日，渔工所基因表达调控与表型机器学习预测技术创新团队在鱼类高产性状基因组育种预测模型研究方面取得新进展。

该研究利用大黄鱼体重性状数据，比较机器学习、GBLUP、贝叶斯等模型的育种值预测准确性。研究表明，不同模型与变异数据集的耦合分析差异较大，机器学习模型在分类性状预测中准确性更高。相关成果获授权国家发明专利“与大黄鱼生长性状相关的SNP分子标记及其应用”，并以 “Comparative analysis of genomic prediction models based on body weight trait in large yellow croaker (Larimichthys crocea)”为题发表文章在《Aquaculture》，硕士研究生方家璐和徐庆磊副研究员为共同第一作者，许建研究员和东海所彭士明研究员为共同通讯作者。该研究有助于提升鱼类全基因组选择预测的准确性和育种效率，为机器学习模型在育种中的深入应用提供了重要参考。

该研究得到了国家农业生物育种重大专项（2023ZD0405501），院基本科研业务费（2023TD24）等科研项目的资助。