Ilmuwan Tiongkok mengusulkan kecerdasan buatan untuk mempromosikan metode baru pemuliaan anggur
Penulis：Eve Cole
Waktu Pembaruan：2024-11-14 19:30:01
Teknologi pemuliaan yang dikombinasikan dengan kecerdasan buatan secara signifikan mempersingkat waktu pemuliaan anggur tradisional. Reporter mengetahui dari Institut Genomik Akademi Ilmu Pengetahuan Pertanian Tiongkok bahwa tim Zhou Yongfeng dari institut tersebut mengusulkan metode baru pemuliaan anggur menggunakan kecerdasan buatan, yang akan sangat memperpendek siklus pemuliaan, dan akurasi prediksi mencapai 85 % Dibandingkan dengan metode tradisional, efisiensi pemuliaan dapat ditingkatkan sebesar 400%. Penelitian ini diharapkan dapat mencapai desain pemuliaan anggur yang tepat, mempercepat inovasi varietas anggur, dan memberikan referensi metodologi untuk pemuliaan tanaman tahunan lainnya. Hasil penelitian yang relevan dipublikasikan di Nature Genetics. Beberapa Lompatan Teknologi Pemuliaan Anggur Anggur merupakan buah favorit umat manusia, kaya akan berbagai nutrisi dan memiliki beragam kegunaan. Namun, benih anggur membutuhkan waktu tiga tahun untuk berkecambah dan berbuah. Dan dibutuhkan waktu lebih lama lagi untuk mengembangkan varietas anggur yang “memuaskan”. Penelitian menunjukkan bahwa sekitar 10.000 tahun yang lalu, orang mulai mencoba "mengubah" buah anggur. Yang disebut "transformasi" adalah memperbaiki sifat asli buah anggur secara selektif melalui cara-cara tertentu.
Sejarah domestikasi anggur oleh manusia dapat ditelusuri kembali ke 10.000 tahun yang lalu. Foto milik Institut Genom Akademi Ilmu Pengetahuan Pertanian Tiongkok Pada masa-masa awal, setelah orang menemukan buah anggur liar, mereka akan melestarikan bibit anggur berkualitas tinggi dan membiakkannya dari generasi ke generasi, hanya menyisakan keturunan yang memenuhi persyaratan tersebut Metode ini bermanfaat, namun sangat bergantung pada sumber daya plasma nutfah alam yang dapat ditingkatkan secara terbatas, sehingga dinamakan teknologi Breeding 1.0. Belakangan, orang-orang menemukan bahwa jika mereka menginginkan buah anggur yang "hasil tinggi" dan "rasa manisnya tinggi", mereka dapat menyilangkan varietas anggur dengan "hasil tinggi" dan varietas anggur dengan "rasa manis yang tinggi" untuk menghasilkan hibrida dari kedua orang tuanya Metode ini memenuhi kebutuhan pemuliaan varietas anggur yang ditargetkan. Namun, siklus pemuliaan sangat panjang dan seringkali memerlukan penyaringan selama beberapa dekade. Beban kerjanya sangat besar, dan karena buah anggur sangat heterozigot, setelah hibridisasi, keturunannya akan mengalami pemisahan sifat. dan efek hybridnya tidak ideal. Metode ini disebut teknologi Breeding 2.0. Sejak awal abad ke-21, dengan maraknya biologi molekuler, genetika kuantitatif, bioinformatika, dan disiplin ilmu lainnya, para pemulia telah mengusulkan teknologi Breeding 3.0, yaitu pemuliaan molekuler, yang menggunakan penanda molekuler untuk "merancang" sifat-sifat, dan atas dasar ini. , mengusulkan Breeding 4.0, yaitu pemuliaan desain cerdas, yang menganalisis dan memprediksi berdasarkan genom besar-besaran dan data genetik untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pemuliaan. Pemuliaan selektif seluruh genom adalah yang paling representatif.
Pemuliaan dengan desain cerdas akan sangat meningkatkan efisiensi dan akurasi pemuliaan. Foto milik Institut Genom Akademi Ilmu Pengetahuan Pertanian Tiongkok. Pan-genom anggur pertama telah dirilis. Saat ini, pemuliaan anggur masih pada tahap 2.0. Untuk mencapai lompatan dari 2.0 ke 4.0, pertama-tama kita memerlukan data genom yang cukup komprehensif dan akurat. Untuk mencapai tujuan ini, tim Zhou Yongfeng telah fokus pada desain pemuliaan buah anggur sejak tahun 2015, dan akan merilis peta genom referensi telomer-ke-telomer lengkap pertama pada tahun 2023. Penelitian yang relevan dipublikasikan sebagai artikel sampul di Penelitian Hortikultura) "unggul. Namun, untuk mencapai “desain” yang tepat, satu data genom saja masih jauh dari cukup. Atas dasar ini, tim Zhou Yongfeng secara berturut-turut mengurutkan dan merakit 9 varietas anggur diploid, termasuk varietas liar dan budidaya, dan memperoleh 18 genom haplotipe telomer-ke-telomer, dan mengintegrasikan data Genomik yang ada telah digunakan untuk membuat anggur pertama yang paling komprehensif dan akurat. pan-genom, yang hampir tiga kali ukuran genom referensi tunggal.
Pangenome anggur. Foto disediakan oleh Institute of Genomics, Chinese Academy of Agricultural Sciences. Untuk lebih memperjelas hubungan antara gen dan sifat anggur, tim Zhou Yongfeng memilih lebih dari 400 varietas anggur yang mewakili dari hampir 10.000 varietas anggur buah beri, ukuran buah beri dan warna kulit diselidiki, dan peta genotipe anggur serta peta sifat dibuat. Atas dasar ini, tim Zhou Yongfeng menggunakan analisis genetik kuantitatif untuk mengidentifikasi 148 lokus yang terkait secara signifikan dengan sifat-sifat agronomi, dimana 122 lokus ditemukan untuk pertama kalinya. Studi tersebut menemukan bahwa terdapat korelasi antara lokus yang mengatur sifat-sifat yang berbeda, seperti kedekatan lokus terkait dengan kandungan padatan terlarut dan lebar buah beri. Selain itu, terdapat area diferensiasi yang signifikan antara kelompok anggur yang berbeda (anggur, meja, hibrida meja Amerika), dengan beberapa area terkait dengan warna buah beri, rasa sepat pada kulit, bentuk buah beri, berat tongkol, kekencangan daging buah, ukuran buah, dll. lokus genetik yang terkait menunjukkan bahwa seleksi yang berbeda pada sifat-sifat agronomi mendorong diferensiasi pembuatan anggur dan anggur meja.
29 ciri agronomi dan korelasinya antar kelompok anggur yang berbeda. Gambar disediakan oleh Institute of Genomics, Chinese Academy of Agricultural Sciences. "AI" memandu pemuliaan anggur. Data genom yang komprehensif dan akurat adalah dasar untuk "desain" pemuliaan yang tepat. Bagaimana cara menggali data ini secara mendalam untuk mengoptimalkan strategi pemuliaan dan memandu pemuliaan? Ini adalah pertanyaan yang harus dijawab dalam pemuliaan cerdas. Tim Zhou Yongfeng memutuskan untuk memperkenalkan pembelajaran mesin guna membangun model prediksi guna memprediksi dan memilih individu awal berdasarkan skor guna memandu dan mengoptimalkan strategi pemuliaan.
Strategi pemuliaan seleksi genom. Foto milik Institute of Genomics, Chinese Academy of Agricultural Sciences Dalam penelitian ini, para peneliti membagi data yang berisi sifat dan genotipe menjadi tiga subset: set pelatihan, set validasi, dan set pengujian. Algoritme pembelajaran mesin digunakan untuk menganalisis hubungan jaringan yang kompleks antara data genotipe dan sifat, dan model seleksi genom anggur pertama dibuat menggunakan kumpulan data pelatihan. dan terakhir kumpulan data pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model akhir. Hasilnya menunjukkan bahwa akurasi prediksi skor poligen komputasi yang menggabungkan informasi variasi struktural dan model pembelajaran mesin mencapai 85%.
Keakuratan prediksi sifat-sifat agronomi utama telah meningkat pesat. Foto milik Institute of Genomics, Chinese Academy of Agricultural Sciences. Melalui model ini, para pemulia dapat dengan cepat dan akurat mengevaluasi potensi genetik dari sejumlah besar bahan pemuliaan, sehingga dapat memilih varietas unggul dengan lebih baik. Dibandingkan dengan perkawinan silang, yang perlu dinilai berdasarkan fenotipe buah anggur setelah matang, teknologi pemuliaan selektif seluruh genom dapat memprediksi sifat-sifat buah anggur setelah matang pada tahap pembibitan, menghilangkan bibit yang tidak memenuhi syarat sedini mungkin, dan mengurangi bibit yang tidak diperlukan. biaya tenaga kerja dan investasi, ini memiliki potensi penerapan yang besar dalam aplikasi pemuliaan anggur, meningkatkan efisiensi pemuliaan anggur, mempercepat penciptaan plasma nutfah anggur baru, dan menginovasi strategi pemuliaan anggur. Saat ini, hasil penelitian yang relevan telah diajukan dan disetujui 6 paten penemuan nasional dan 1 paten internasional telah diajukan. Penelitian ini didukung oleh National Key Research and Development Program, National Science Fund for Outstanding Youth (Overseas), National Natural Science Foundation, dan dana khusus pemerintah pusat untuk memandu pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi lokal.
