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龙图腾网获悉青岛极智生物技术有限公司申请的专利一种种质筛选方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121479153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610018581.4，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种种质筛选方法是由顾菊;焦成智;徐凤凤;张瑞洲设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种种质筛选方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种种质筛选方法，包括如下步骤：获取包含多表型数据的初步筛选样本集合；对表型值进行归一化处理以消除性状间的异质性；基于归一化值计算每个样本的综合评分；最终依据评分筛选出优选样本集合。通过自动化的归一化与综合评分流程，有效解决了多性状数据因度量尺度和遗传背景不同而难以整合的难题，将育种者从繁琐、主观的手动评判中解放出来，形成了一套标准、高效的大规模种质筛选方案，显著提升了优异种质资源挖掘的准确性与效率。

本发明授权一种种质筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种种质筛选方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取初步筛选样本集合，所述初步筛选样本集合包括所有初步筛选样本的样本序号以及与其对应的数据集，各所述数据集包括多个表型，与各所述表型对应的表型值； 根据所述初步筛选样本集合中同一表型对应的所有表型值，对各所述初步筛选样本的各所述表型对应的表型值进行归一化处理，得到各所述初步筛选样本的各所述表型的归一化表型值； 根据所述归一化表型值计算得到综合评分集合，所述综合评分集合包括各所述初步筛选样本以及与其对应的综合评分值； 筛选所述综合评分集合，得到优选样本集合，所述优选样本集合包括多个优选样本的样本序号，与其对应的数据集； 所述获取初步筛选样本集合包括如下步骤： 获取初始样本集合，所述初始样本集合包括所有初始样本的样本序号以及与其对应的数据集，所述数据集包括多个表型，以及与各所述表型对应的表型值； 获取各所述表型的筛选条件，所述筛选条件包括基础条件； 判断各所述表型是否同时满足与其对应的所述表型的所述基础条件； 若满足，则设定与其对应的所述初始样本为所述初步筛选样本； 根据所述初步筛选样本和与其对应的数据集得到所述初步筛选样本集合； 所述筛选所综合评分集合，得到优选样本集合，所述优选样本集合包括多个优选样本的样本序号，与其对应的数据集，包括如下步骤： 设定优质百分比； 根据所述综合评分值大小将所述综合评分集合中的所述初步筛选样本排序； 按照所述优质百分比，选取排序靠前的所述初步筛选样本为候选样本，并构建候选样本集合，所述候选样本集合包括各所述候选样本以及与其对应的数据集； 筛选所述候选样本集合，得到所述优选样本集合； 所述筛选条件还包括优质条件，所述筛选所述候选样本集合，得到所述优选样本集合包括如下步骤： 判断所述候选样本的各所述表型是否满足与其对应的所述优质条件； 若至少一个得到表型满足所述优质条件，则设定与其对应的所述候选样本为优选样本； 构建所述优选样本集合，所述优选样本集合中包括所述优选样本以及与其对应的数据集；所述优选样本为同时满足综合评分排序靠前且至少一个表型达到所述优质条件的样本；所述筛选所述综合评分集合，得到优选样本集合，所述优选样本集合包括多个优选样本的样本序号，与其对应的数据集，之后还包括如下步骤： 获取所述优选样本中各表型的表型级别，其中所述表型级别包括合格和优质； 根据所述优选样本集合构建动态交互图，所述动态交互图直观显示各所述优选样本的样本序号、表型、与各所述表型对应的表型值、以及与各所述表型对应的所述表型级别。

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