一种基于机器学习辅助的肉羊育种方法

本发明公开了一种基于机器学习辅助的肉羊育种方法，包括以下步骤：步骤一：多源异构数据采集：构建包含基因组、表型以及环境的多维动态数据池；步骤二：数据处理：构建高价值SNP特征库，同时基于遗传相似性构建个体关系图谱形成动态图结构；步骤三：预测模型构建：通过采用图卷积网络以及图注意力网络构建基因型‑表型映射模型，并构建共享底层特征提取器+多环境输出头的多任务学习框架，完成显式基因‑环境互作建模；步骤四：闭环反馈：构建闭环反馈系统；步骤五：模型训练：通过采用跨时间验证或系谱分组验证划分训练集与验证集；步骤六：综合育种值评估：通过输入候选个体基因型与环境参数，预测模型输出动态综合育种值。