在全基因组层面上建立机器学习预测模型，实现智能、高效、定向培育新品种。

产品价值

加速育种周期

通过AI模型整合基因组、表型与环境数据，将传统育种周期从10年以上缩短至3-5年。 支持多基因聚合设计，例如通过分子标记辅助选择技术快速聚合抗病、高产等性状基因，实现“定制式”育种。

提升精准度与稳定性

AI模型预测作物表型的准确率平均提升15%以上，稳定性提升5%，尤其在复杂性状（如抗旱性、光合效率）预测中表现突出。 解析基因型与环境互作机制，量化环境因素对表型的贡献，降低田间试验失败概率。

多场景适应性

覆盖农业分子育种、种质资源保护、抗逆品种开发等场景。

在全基因组层面上建立机器学习预测模型，实现智能、高效、定向培育新品种。

架构设计

数据层基于分布式存储系统整合病毒、菌株基因序列及表型数据，支持冷热数据分层管理。

​分析层预装MLST分型、cgMLST位点分析、毒力基因检测等模块，自动化生成溯源报告。

​应用层提供食品安全检测、临床有害菌追踪、工业防疫等场景化解决方案。

在全基因组层面上建立机器学习预测模型，实现智能、高效、定向培育新品种。

产品分类

基因组学分析

利用AI预测CRISPR等工具的靶点，结合GWAS（全基因组关联分析）定位关键性状基因。

优化算法

遗传算法（GA）、贝叶斯优化筛选最佳亲本组合，减少田间试验次数。

表型组学技术

结合AI模型解析基因型-表型-环境关联。

生信工作站会预装核心软件、分析工具及运行环境，以降低用户部署与配置的技术门槛，确保“开箱即用”。

客户便利性

高效精准的性状预测

通过机器学习分析基因组、表型组（如植株高度、抗病性）及环境数据（土壤、气候）快速预测杂交后代的性状表现，缩短传统育种周期（从10年以上缩短至3-5年）。

多维度数据融合

整合卫星遥感（监测大田生长趋势）、无人机影像（叶片健康分析）、传感器数据（温湿度）等多源信息，构建作物生长全周期数字模型。

自动化决策支持

自动筛选最优亲本组合，推荐杂交方案，减少人工试错成本。

明领基因GOS生信一体机：AI驱动的多模态生信分析平台，实现多组学数据全流程智能解析与精准建模。

产品特点与技术优势

高通量计算能力

处理百万级基因组标记（如SNPs），24小时内完成传统方法的分析量。

边缘计算集成

轻量化模型部署至田间终端设备，实时监测并调整育种策略。

持续进化能力

在线学习机制不断吸收新数据优化模型，适应病原体变异或气候变化。

专注于生物信息学领域的“IT+BT”研发型企业