Guangming Daily, Пекин, 6 ноября: Репортер Ян Шу узнал из Шэньчжэньского института сельскохозяйственной геномики Китайской академии сельскохозяйственных наук (Шэньчжэньский филиал Линнаньской лаборатории современных сельскохозяйственных наук и технологий Гуандуна), что команда Чжоу Юнфэна из института предложила метод использование искусственного интеллекта для выращивания винограда. По сравнению с традиционными методами, новый метод селекции позволяет повысить эффективность селекции в 4 раза и значительно сократить цикл селекции винограда. Ожидается, что это исследование позволит добиться точного проектирования и селекции винограда, ускорить внедрение новых сортов винограда и предоставить методологическую основу для селекции других многолетних культур. Соответствующие результаты исследования были опубликованы в международном журнале Nature Genetics 4 ноября.
Чжоу Юнфэн, исследователь из Шэньчжэньского института сельскохозяйственной геномики Китайской академии сельскохозяйственных наук, сказал, что виноград — это многолетняя культура. Чтобы посадить виноградные косточки от прорастания до плодоношения, требуется около трех лет. Но если вы хотите вырастить хорошие сорта винограда, это займет еще больше времени. В настоящее время основным методом выбора в селекционном сообществе по-прежнему является скрещивание. Этот метод часто требует десятилетий скрининга и чрезвычайно трудоемкий. Более того, из-за очень сложного генома винограда часто проявляется гибридный эффект потомства. не идеален после скрещивания.
С 21 века селекционеры предлагают молекулярную селекцию, которая анализирует и прогнозирует на основе массивных данных о генетических вариациях генома для повышения эффективности и точности селекции. Среди них ключевое значение имеет получение полных и точных данных о геноме сельскохозяйственных культур.
Команда Чжоу Юнфэна начала заниматься селекцией винограда в 2015 году и выпустила первую полную справочную карту генома винограда в 2023 году. Впоследствии команда продолжила секвенирование и сборку и создала первый на сегодняшний день наиболее полный и точный пангеном винограда.
Чтобы дополнительно прояснить взаимосвязь между генами и признаками винограда, команда Чжоу Юнфэна выбрала более 400 репрезентативных сортов винограда из почти 10 000 сортов винограда и провела 29 тестов в течение трех лет подряд, включая размер початков, цвет кожицы и т. д. Агрономические характеристики были изучены. исследованы и построены карта генотипа и карта признаков винограда. На этом основании команда Чжоу Юнфэна использовала количественный генетический анализ для идентификации 148 генных локусов, значимо связанных с агрономическими признаками, из которых 122 локуса были обнаружены впервые.
Столкнувшись с приведенными выше данными о геноме и признаках винограда, команда Чжоу Юнфэна внедрила технологию машинного обучения в области искусственного интеллекта для анализа сложных сетевых взаимосвязей между данными о генотипе и признаках и построила первую модель селекции всего генома винограда. По сравнению со скрещиванием, которое требует оценки на основе фенотипа винограда после созревания, эта модель селекции с полногеномным секвенированием может использовать компьютерное программное обеспечение для прогнозирования характеристик винограда после созревания на стадии рассады. Результаты показывают, что точность прогнозирования модели прогнозирования мультигенных показателей, которая объединяет информацию о структурных вариациях, достигает 85%.
С помощью этой модели эксперты по селекции могут быстро и точно оценить генетический потенциал большого количества селекционного материала винограда, чтобы лучше выбрать лучшие сорта. В то же время саженцы, не соответствующие условиям, устраняются как можно раньше, что снижает ненужные затраты и значительно повышает эффективность селекции винограда. В настоящее время на соответствующие результаты исследований поданы заявки и утверждены 6 национальных патентов на изобретения и 1 международный патент.