Des scientifiques chinois proposent l'intelligence artificielle pour promouvoir de nouvelles méthodes de sélection du raisin
Auteur：Eve Cole
Date de mise à jour：2024-11-14 19:30:01
Une technologie de sélection combinée à l’intelligence artificielle réduit considérablement le temps de sélection traditionnel du raisin. Le journaliste a appris de l'Institut de génomique de l'Académie chinoise des sciences agricoles que l'équipe de Zhou Yongfeng de l'institut avait proposé une nouvelle méthode de sélection du raisin utilisant l'intelligence artificielle, qui raccourcirait considérablement le cycle de sélection, et la précision de la prédiction atteint 85. %. Par rapport aux méthodes traditionnelles, l'efficacité de l'élevage peut être augmentée de 400 %. Cette recherche devrait permettre d'obtenir une conception précise de la sélection des raisins, d'accélérer l'innovation en matière de cépages et de fournir une référence méthodologique pour la sélection d'autres cultures pérennes. Les résultats de recherche pertinents ont été publiés dans Nature Genetics. Plusieurs avancées dans la technologie de sélection du raisin Le raisin est un fruit préféré de l'humanité, riche en divers nutriments et a diverses utilisations. Or, il faut trois ans pour qu’un pépin de raisin germe et porte ses fruits. Et il faut encore plus de temps pour développer des cépages « satisfaisants ». La recherche montre qu'il y a environ 10 000 ans, les gens ont commencé à essayer de « transformer » les raisins. Ce qu'on appelle la « transformation » consiste à améliorer sélectivement les caractéristiques originales du raisin par des moyens spécifiques.
L’histoire de la domestication humaine du raisin remonte à 10 000 ans. Photo gracieuseté de l'Institut du génome de l'Académie chinoise des sciences agricoles . Au début, après que les gens aient découvert les raisins sauvages, ils préservaient des plants de raisin de haute qualité et les cultivaient de génération en génération, ne laissant que des descendants répondant aux exigences. Cette méthode est utile, mais elle dépend fortement des ressources génétiques naturelles. Elle peut être améliorée dans une mesure limitée, c'est pourquoi on l'appelle technologie Breeding 1.0. Plus tard, les gens ont découvert que s'ils voulaient à la fois un « rendement élevé » et une « douceur élevée » des raisins, ils pouvaient croiser les cépages à « haut rendement » et les cépages à « haute douceur » pour créer un hybride des deux parents. Cette méthode répond au besoin de sélection ciblée des cépages. Cependant, le cycle de sélection est très long et nécessite souvent des décennies de sélection, et comme les raisins sont très hétérozygotes, après l'hybridation, la progéniture connaîtra une ségrégation des caractères. et l'effet hybride n'est pas idéal. Cette méthode est appelée technologie Breeding 2.0. Depuis le début du 21e siècle, avec l'essor de la biologie moléculaire, de la génétique quantitative, de la bioinformatique et d'autres disciplines, les sélectionneurs ont proposé la technologie du Breeding 3.0, c'est-à-dire la sélection moléculaire, qui utilise des marqueurs moléculaires pour « concevoir » des caractères, et sur cette base , a proposé l'élevage 4.0, c'est-à-dire l'élevage par conception intelligente, qui analyse et prédit sur la base de données génomiques et génétiques massives pour améliorer l'efficacité et la précision de l'élevage. L'élevage sélectif du génome entier est le plus représentatif.
La sélection de conception intelligente améliorera considérablement l’efficacité et la précision de la sélection. Photo fournie par l'Institut du génome de l'Académie chinoise des sciences agricoles. Le premier pan-génome du raisin a été publié. Actuellement, la sélection du raisin en est encore au stade 2.0. Pour passer du 2.0 au 4.0, nous avons d’abord besoin de données génomiques suffisamment complètes et précises. À cette fin, l'équipe de Zhou Yongfeng s'est concentrée sur la sélection de raisins depuis 2015 et publiera la première carte complète du génome de référence télomère à télomère du raisin en 2023. La recherche pertinente a été publiée sous forme d'article de couverture dans Horticulture Research ) "supérieur. Cependant, pour parvenir à une « conception » précise, une seule donnée génomique est loin d’être suffisante. Sur cette base, l'équipe de Zhou Yongfeng a séquencé et assemblé successivement 9 cépages diploïdes, y compris des cépages sauvages et cultivés, et a obtenu 18 génomes haplotypes télomères à télomères, et intégré les données génomiques existantes ont été utilisées pour construire le premier génome de raisin le plus complet et le plus précis. pan-génome, qui est près de trois fois la taille d’un génome de référence unique.
Pangénome du raisin. Photo fournie par l'Institut de génomique de l'Académie chinoise des sciences agricoles. Afin de clarifier davantage la relation entre les gènes et les caractères du raisin, l'équipe de Zhou Yongfeng a sélectionné plus de 400 cépages représentatifs parmi près de 10 000 cépages, y compris la teneur en métabolites. les baies, la taille des baies et la couleur de la peau ont été étudiées, et une carte du génotype du raisin et une carte des caractères ont été construites. Sur cette base, l'équipe de Zhou Yongfeng a utilisé l'analyse génétique quantitative pour identifier 148 loci significativement liés à des caractères agronomiques, dont 122 ont été découverts pour la première fois. L'étude a révélé qu'il existe une corrélation entre les locus qui régulent différents caractères, tels que la proximité des locus liés à la teneur en solides solubles et à la largeur des baies. De plus, il existe des zones de différenciation significatives entre les différents groupes de raisins (de vin, de table, hybrides de table américains), avec de multiples domaines liés à la couleur des baies, à l'astringence de la peau, à la forme des baies, au poids des épis, à la fermeté de la pulpe, à la taille des fruits, etc. les loci génétiques apparentés indiquent qu'une sélection divergente sur les caractères agronomiques favorise la différenciation des raisins de vinification et de table.
29 caractères agronomiques et leurs corrélations entre différents groupes de raisins. Image fournie par l'Institut de génomique de l'Académie chinoise des sciences agricoles. "L'IA" guide la sélection des raisins. Des données génomiques complètes et précises constituent la base d'une sélection "conçue" précise. Comment exploiter en profondeur ces données pour optimiser les stratégies de sélection et guider la sélection ? C’est une question à laquelle il faut répondre dans l’élevage intelligent. L'équipe de Zhou Yongfeng a décidé d'introduire l'apprentissage automatique pour créer un modèle de prédiction permettant de prédire et de sélectionner les premiers individus en fonction de scores afin de guider et d'optimiser les stratégies de reproduction.
Stratégies de sélection génomique. Photo gracieuseté de l'Institut de génomique de l'Académie chinoise des sciences agricoles . Dans cette étude, les chercheurs ont divisé les données contenant des traits et des génotypes en trois sous-ensembles : l'ensemble de formation, l'ensemble de validation et l'ensemble de tests. Des algorithmes d'apprentissage automatique ont été utilisés pour analyser les relations de réseau complexes entre les données de génotype et de caractère, et le premier modèle de sélection à l'échelle du génome du raisin a été construit à l'aide de l'ensemble de données de formation. La recherche a ensuite ajusté les paramètres du modèle via l'ensemble de validation pour optimiser le modèle. et enfin, l'ensemble de données de test a été utilisé pour évaluer les performances finales du modèle. Les résultats montrent que la précision de la prédiction informatique du score polygénique qui combine les informations sur les variations structurelles et les modèles d’apprentissage automatique atteint 85 %.
La précision de la prédiction des principaux caractères agronomiques a été grandement améliorée. Photo fournie par l'Institut de génomique de l'Académie chinoise des sciences agricoles. Grâce à ce modèle, les sélectionneurs peuvent évaluer rapidement et précisément le potentiel génétique de grandes quantités de matériel de sélection, sélectionnant ainsi d'excellentes variétés. Par rapport au croisement, qui doit être jugé sur la base du phénotype des raisins après maturité, la technologie de sélection sélective du génome entier peut prédire les caractéristiques des raisins après maturité pendant la phase de semis, éliminer les plants non qualifiés le plus tôt possible et réduire les plants inutiles. coûts de main-d'œuvre et d'investissement, il présente un grand potentiel d'application dans les applications de sélection du raisin, améliore l'efficacité de la sélection du raisin, accélère la création d'un nouveau matériel génétique de raisin et innove dans les stratégies de sélection du raisin. À l'heure actuelle, des résultats de recherche pertinents ont été demandés et approuvés, 6 brevets d'invention nationaux et 1 brevet international ont été demandés. La recherche a été soutenue par le Programme national clé de recherche et de développement, le Fonds national scientifique pour les jeunes exceptionnels (à l’étranger), la Fondation nationale des sciences naturelles et les fonds spéciaux du gouvernement central pour guider le développement scientifique et technologique local.
