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　　该研究整合了基因组单核苷酸多态性（SNP）变异信息和多种机器学习算法，对来自全球 132 个鸡遗传资源的 3,798 个个体的全基因组重测序数据和 600 K 芯片数据进行了分析。通过构建最大似然系统发育树去除异常样本，最终保留了 127个品种的数据。利用遗传分化指数评估遗传分化程度，并从每个遗传资源中筛选出遗传分化指数最高的100个SNP位点，采用梯度提升树模型评估这些位点的重要性（图1）。通过比较7种不同机器学习模型的性能，确定最有效的机器学习模型。

　　研究发现，每个品种都具有近乎完全分化的位点。多分类逻辑回归（MLR）模型被证明是鸡种质资源分子鉴别最有效的机器学习模型，使用 2000个SNPs时，准确率达到 99.45%（图2）。此外，该系统提供了用户友好的在线网站(，用户可以通过上传vcf或gvcf格式SNP变异文件进行鸡遗传资源的鉴别。系统的通用性允许使用全基因组重测序和 SNP 芯片数据，并且具备数据上传功能，有助于持续扩展鸡遗传资源数据库，实现更广泛的品种鉴别范围。

　　该分子鉴别系统为鸡遗传资源的保护和利用提供了一种快速、准确且低成本的方法。这不仅有助于保护地方品种的遗传多样性，还为制定创新的育种计划提供了科学依据，支持家禽行业的可持续发展。该系统有望在农业科研和生产实践中得到广泛应用，为全球鸡遗传资源的保护和利用做出重要贡献。