中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所的周永鋒團(tuán)隊(duì)近日在《自然?遺傳學(xué)》上發(fā)表了一項(xiàng)重大研究成果，他們利用人工智能技術(shù)成功提升了葡萄育種的效率與精準(zhǔn)度。
該研究通過構(gòu)建全面的葡萄泛基因組，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)葡萄農(nóng)藝性狀的高準(zhǔn)確度預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)85%。相較于傳統(tǒng)的育種方法，新技術(shù)能夠?qū)⒂N周期大幅縮短，并提高育種效率達(dá)400%，為葡萄品種的快速創(chuàng)新奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
周永鋒團(tuán)隊(duì)自2015年起便專注于葡萄的設(shè)計(jì)育種研究。在2023年，他們發(fā)布了首個(gè)葡萄端粒到端粒的完整參考基因組圖譜，該成果被《園藝研究》雜志選為封面文章。然而，團(tuán)隊(duì)并未止步于此，他們進(jìn)一步對(duì)多個(gè)葡萄品種進(jìn)行了測(cè)序與組裝，構(gòu)建出了目前最全面、最準(zhǔn)確的葡萄泛基因組Grapepan v1.0。
為了深入探究葡萄基因與性狀之間的關(guān)聯(lián)，周永鋒團(tuán)隊(duì)從大量葡萄品種中精心選取了400多份代表性樣本，進(jìn)行了連續(xù)三年的農(nóng)藝性狀調(diào)查。通過數(shù)量遺傳學(xué)分析，他們成功鑒定出148個(gè)與農(nóng)藝性狀顯著相關(guān)的位點(diǎn)，其中122個(gè)為首次發(fā)現(xiàn)。這一發(fā)現(xiàn)為理解葡萄性狀的遺傳基礎(chǔ)提供了重要線索。
在擁有全面、準(zhǔn)確的基因組數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，周永鋒團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步引入了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。他們利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建了葡萄全基因組選擇模型，并通過驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行了優(yōu)化。最終，測(cè)試數(shù)據(jù)集顯示，該模型的預(yù)測(cè)性能出色，準(zhǔn)確率高達(dá)85%。
這一模型的建立，使得育種家能夠在葡萄幼苗時(shí)期就預(yù)測(cè)出其成熟后的性狀，從而及時(shí)剔除不符合條件的幼苗，大幅減少了育種過程中的人工成本和投入。這一技術(shù)的成功應(yīng)用，不僅提高了葡萄育種效率，也為其他多年生作物的育種提供了有力的方法參考。
目前，周永鋒團(tuán)隊(duì)的相關(guān)研究成果已經(jīng)申請(qǐng)并獲批了多項(xiàng)國家發(fā)明專利，同時(shí)還申請(qǐng)了國際專利，充分展示了該技術(shù)在葡萄育種領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景。
