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  記者11月4日從中國農(nóng)業(yè)科學院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所了解到,該所研究員周永鋒團隊開發(fā)了一種利用人工智能指導葡萄育種的新方法,有望縮短育種周期,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。此項研究成果4日在線發(fā)表于國際權(quán)威期刊《自然》旗下子刊《自然·遺傳學》。

  周永鋒團隊自2015年開始聚焦葡萄育種工作,2023年繪制了葡萄端粒到端粒的參考基因組,又進一步對包括野生和栽培在內(nèi)的9個二倍體葡萄品種進行測序、組裝,得到了18個端粒到端粒的單倍型基因組,并整合已有的基因組數(shù)據(jù),構(gòu)建了全面、準確的葡萄泛基因組。

  在此基礎(chǔ)上,周永鋒團隊引入機器學習算法,解析了葡萄基因數(shù)據(jù)與葡萄性狀數(shù)據(jù)之間的復雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,構(gòu)建了葡萄全基因組選擇模型。通過這一模型,科研人員可以快速地預測葡萄成熟后的性狀,經(jīng)數(shù)據(jù)分析驗證,預測準確率達到了85%,有助于更好地選擇優(yōu)良品種。

  周永鋒說,與雜交育種需要根據(jù)葡萄成熟后的表型作出判斷相比,基于這種選擇模型的全基因組選擇育種技術(shù),在葡萄幼苗時期就可以預測其成熟后的性狀,可以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,在葡萄育種應用中有很大的應用潛力。目前,相關(guān)研究成果已獲批國家發(fā)明專利6項,已申請國際專利1項。

  此研究由中國農(nóng)業(yè)科學院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所、南京農(nóng)業(yè)大學、中國農(nóng)業(yè)科學院鄭州果樹研究所、新疆農(nóng)業(yè)科學院園藝作物研究所等機構(gòu)的科研人員共同完成。(記者陳宇軒、毛思倩)

編輯:鄭國瑞
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