当今,农作物本身的遗传信息,结合栽培环境,决定了其品质特征和营养价值,农作物品系遗传物质的一致性、稳定性,也关系到重大的食品安全问题。生物学发展越来越迅速,遗传标记在现代生物研究方面具有重要的研究价值,在农作物育种、品种改良的鉴定中,也具有重要价值。遗传标记比较容易测定,而研究生物特异性遗传标记最关键的是将其进行可视化研究,结合当今互联网的发展,将生物学与计算机科学的知识进行结合,能让更多的人对生物从分子层次有一个更好的认识。如何能让人们对优良品种进行识别与选择,是一个具有挑战的事情。目前,人们对生物品种从分子层次认识比较欠缺,对优良品质的认识更是停留在形态上。因此,需要将计算机与生物信息知识结合,提供一个优良品系鉴别的方法与平台。本文主要从农作物产品小麦品系实例进行研究,选择它的遗传标记SNP分子标记,将下载的数据运用Python技术进行过滤和筛选,获得具有品系代表性的分子标记。构建映射关系f,将分子标记数据映射成flame函数的参数序列,并结合当下流行的分形软件Apophysis对小麦优良品种的特异性遗传标记进行可视化,最终生成可视化的分形图案,体现品系的特异性特征。最后,将生物品系特异性遗传标记可视化图形嵌入到微信小程序中,云开发作为小程序的后台,结合云存储、云函数、云数据库实现图片内容等的存储,实现小程序图片轮播、图片上传、消息管理、下单、支付等功能,实现了一个便捷地展示农产品优良品种的平台。本文的创新点有:(1)构建了SNP-Flame函数,提出了映射关系f,有效地将SNP标记映射成可视化分形图的参数序列,实现基因SNP标记的可视化。(2)综合应用生物信息与计算机知识,实现将SNP标记分形图嵌入到微信小程序中进行有效展示,更便捷展示农产品品种优良特性。