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11月8日,记者从中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心)了解到,该所周永锋团队提出了一种利用人工智能进行葡萄育种的新方法。这种方法预测准确率高达85%,能大幅缩短育种周期,有望实现葡萄的精准育种设计,并为其他多年生作物育种提供方法参考。相比传统方法,新方法使育种效率提高400%。相关研究成果日前发表在国际期刊《自然·遗传学》上。
全面、准确的基因组数据是精准设计育种的基础。为深入挖掘基因组数据,周永锋团队引入机器学习技术,构建预测模型。团队根据该模型的评分进行早期个体的预测和选择,从而优化育种策略。
周永锋介绍,在本研究中,研究人员将包含性状和基因型的数据划分为训练集、验证集和测试集3个子集,利用机器学习算法解析基因型与性状数据间复杂的网络关系。该研究运用训练数据集构建了首个葡萄全基因组选择模型,然后进一步通过验证数据集调整模型参数,对模型进行优化,最后使用测试数据集评估最终模型的性能。
周永锋说,通过这一模型,育种工作者可快速准确地评估大量育种材料的遗传潜力,从而更好地选择优良品种。该模型在葡萄育种中有很大应用潜力,有望提高葡萄育种效率,加速葡萄新种质创制,革新葡萄育种策略。目前,相关研究成果已申请获批国家发明专利6项,并申请国际专利1项。
(责任编辑:朱晓倩)
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