我科学家成功研发作物智慧育种新算法

据研究组负责人介绍，粮食等农作物的高矮、茎秆粗细、节间长短和产量高低等特征都属于作物的田间表型，由作物的基因型、环境以及基因型与环境的互相作用共同决定。在实际育种过程中，准确预测作物的田间表型对于提高育种效率、缩短育种周期至关重要。然而，传统的基因组预测方法往往忽略了环境因素对田间表型的影响，导致在不同的环境条件下，对作物的田间表型预测精度常常有限。因此，将环境数据纳入基因组预测模型，考虑基因型与环境的相互作用，成为提升作物田间表型预测精度的关键。

研究团队基于大规模多环境下玉米杂交种的数据集，利用人工智能技术开发了一套自动化机器学习框架，将环境数据与基因组信息深度融合，开展遗传分析与基因组预测。比较传统基因组预测方法，该算法有三大亮点：一是集成遗传和环境特征处理功能；二是集成多种先进技术进行模型训练，提升模型训练效率和预测精度，与传统统计模型相比，计算时间可缩短290倍，且能保持较高的预测精度；三是利用独特的SHAP可解释技术解释模型，量化遗传和环境特征对作物表型变异的贡献。

策划制作

来源丨光明日报

责编丨钟艳平

审校丨徐来 林林