Guangming Daily, Pékin, 6 novembre : Le journaliste Yang Shu a appris de l'Institut de génomique agricole de Shenzhen de l'Académie chinoise des sciences agricoles (branche de Shenzhen du Laboratoire des sciences et technologies agricoles modernes de Lingnan du Guangdong) que l'équipe de Zhou Yongfeng de l'institut avait proposé une méthode de utiliser l'intelligence artificielle pour mener la culture du raisin. Par rapport aux méthodes traditionnelles, la nouvelle méthode de sélection peut augmenter l'efficacité de la sélection de 4 fois et raccourcir considérablement le cycle de sélection du raisin. Cette recherche devrait permettre une conception et une sélection précises des raisins, accélérer l'innovation en matière de cépages et fournir une référence méthodologique pour la sélection d'autres cultures pérennes. Les résultats de recherche pertinents ont été publiés dans la revue internationale "Nature Genetics" le 4 novembre.
Zhou Yongfeng, chercheur à l'Institut de génomique agricole de Shenzhen de l'Académie chinoise des sciences agricoles, a déclaré que le raisin est une culture pérenne. Il faut environ trois ans pour planter un pépin de raisin, de la germination à la fructification. Mais si l’on veut cultiver de bons cépages, cela prendra encore plus de temps. À l'heure actuelle, la principale méthode de choix dans la communauté des sélectionneurs reste le croisement. Cette méthode nécessite souvent des décennies de dépistage et est extrêmement exigeante. De plus, en raison du génome très complexe du raisin, l'effet hybride de la progéniture est souvent mis en évidence. pas idéal après un croisement.
Depuis le 21e siècle, les sélectionneurs proposent la sélection moléculaire, qui analyse et prédit sur la base de données de variation génétique massive du génome afin d'améliorer l'efficacité et la précision de la sélection. Parmi eux, l’obtention de données complètes et précises sur le génome des cultures est essentielle.
L'équipe de Zhou Yongfeng a commencé à se concentrer sur la sélection de raisins en 2015 et a publié la première carte génomique de référence complète du raisin en 2023. Par la suite, l’équipe a poursuivi le séquençage et l’assemblage et a construit le premier pan-génome de raisin le plus complet et le plus précis à ce jour.
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 et a mené 29 tests pendant trois années consécutives, notamment la taille des épis, la couleur de la peau, etc. étudié 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 locus génétiques significativement liés à des caractères agronomiques, dont 122 ont été découverts pour la première fois.
Face aux données ci-dessus sur le génome et les traits du raisin, l'équipe de Zhou Yongfeng a introduit la technologie d'apprentissage automatique dans l'intelligence artificielle pour analyser la relation de réseau complexe entre les données sur le génotype et les traits, et a construit le premier modèle de sélection à l'échelle du génome du raisin. Comparé au croisement, qui nécessite un jugement basé sur le phénotype des raisins après maturité, ce modèle de sélection par séquençage du génome entier peut utiliser un logiciel informatique pour prédire les caractéristiques des raisins après maturité pendant le stade des plantules. Les résultats montrent que la précision de prédiction du modèle de prédiction de score multigénique qui combine les informations sur les variations structurelles atteint 85 %.
Grâce à ce modèle, les experts en sélection peuvent évaluer rapidement et précisément le potentiel génétique de grandes quantités de matériel de sélection de raisins afin de mieux sélectionner des variétés supérieures. Dans le même temps, les plants qui ne remplissent pas les conditions sont éliminés le plus tôt possible, ce qui réduit les investissements inutiles et améliore considérablement l'efficacité de la sélection viticole. 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.