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yexuqing木蟲之王 (文學(xué)泰斗)
太陽系系主任
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我國(guó)科學(xué)家利用人工智能加速葡萄育種，效率提高400%
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我國(guó)科學(xué)家利用人工智能加速葡萄育種，效率提高400% 葡萄，因其獨(dú)特的風(fēng)味和口感，深受人們喜愛。一粒葡萄種子，從萌發(fā)到結(jié)果，通常需要3年。而想要培育出“令人滿意的”葡萄品種，需要的時(shí)間更久。能否找到一種既“快速”又“簡(jiǎn)便”的方法實(shí)現(xiàn)葡萄品種的“個(gè)性化”設(shè)計(jì)？育種家為此絞盡了腦汁。 11月4日18時(shí)，《自然·遺傳學(xué)（Nature Genetics）》在線發(fā)表了中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所（嶺南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)與技術(shù)廣東省實(shí)驗(yàn)室深圳分中心）周永鋒團(tuán)隊(duì)利用人工智能進(jìn)行葡萄育種的最新研究成果。該研究將大幅縮短葡萄育種周期，且對(duì)葡萄農(nóng)藝性狀的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高達(dá)85%。相比傳統(tǒng)方法，育種效率可提高400%。該研究有望實(shí)現(xiàn)葡萄的精準(zhǔn)設(shè)計(jì)育種，加速葡萄品種創(chuàng)新，并為其他多年生作物育種提供方法參考。 在這項(xiàng)研究中，周永鋒團(tuán)隊(duì)引入了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，根據(jù)評(píng)分進(jìn)行早期個(gè)體的農(nóng)藝性狀預(yù)測(cè)和選擇，從而指導(dǎo)、優(yōu)化育種策略。 據(jù)團(tuán)隊(duì)成員介紹，該研究將包含了性狀和基因型的數(shù)據(jù)劃分為三個(gè)子集：訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。首先，他們利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解析基因型與性狀數(shù)據(jù)間的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建了首個(gè)葡萄全基因組選擇模型，隨后進(jìn)一步通過驗(yàn)證集調(diào)整模型參數(shù)，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，最后使用測(cè)試數(shù)據(jù)集評(píng)估最終模型的性能。研究結(jié)果表明，結(jié)合了結(jié)構(gòu)變異信息和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的計(jì)算，多基因評(píng)分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)85%。 通過這一模型，育種家可以快速準(zhǔn)確地評(píng)估大量育種材料的遺傳潛力，從而更好地選擇優(yōu)良品種。傳統(tǒng)的雜交育種需要根據(jù)葡萄成熟后的表型作出判斷，而全基因組選擇育種技術(shù)在葡萄幼苗時(shí)期就可以預(yù)測(cè)其成熟后的性狀，盡早剔除掉不符合條件的幼苗，減少了不必要的人工成本和投入，在葡萄育種應(yīng)用中有很大的應(yīng)用潛力。該技術(shù)將提高葡萄育種效率，加速葡萄新種質(zhì)的創(chuàng)制，革新葡萄育種策略。 目前，該項(xiàng)目相關(guān)研究成果已申請(qǐng)獲批國(guó)家發(fā)明專利6項(xiàng)，已申請(qǐng)國(guó)際專利1項(xiàng)。該研究獲得了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家優(yōu)秀青年科學(xué)基金（海外）、國(guó)家自然科學(xué)基金、中央政府引導(dǎo)地方科技發(fā)展專項(xiàng)資金項(xiàng)目等項(xiàng)目的支持。 |
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