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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)，構建了全面、準確的葡萄泛基因組。
在此基礎上，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)絡關系，構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，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的科研人員共同完成。（記者陳宇軒、毛思倩）
