一种基于机器学习的作物分子标记开发方法及大豆油份含量相关分子标记

本发明提供一种基于机器学习的作物分子标记开发方法及大豆油份含量相关分子标记，其中，通过机器学习模型XGBoost开展油份含量的预测，计算大豆全基因组SNP的特征重要性，对其进行排序，从而发现位于大豆第20号染色体上的542172位点与油份含量显著相关，所述SNP位点的基因型为纯合高油基因型AA和纯合低油基因型GG。另外，SNP分子标记含有如SEQ ID NO.1所示的核苷酸序列，所述核苷酸序列的第101位的多态性为A/G。本发明的基于机器学习的作物分子标记开发方法及大豆油份含量相关分子标记可用于大豆高油性状的分子标记辅助选择育种，对于加快大豆高油育种的遗传改良进程，提高育种选择效率具有重要的理论和实践指导意义。