我国科学家利用人工智能实现葡萄精准设计育种，效率提高 400%

中国农业科学院深圳农业基因组研究所周永锋团队在《自然·遗传学》在线发表最新研究成果，利用人工智能进行葡萄育种，大幅缩短了葡萄育种周期，且对葡萄农艺性状的预测准确度高达 85%，相比传统方法，育种效率提高了 400%。

该研究团队自 2015 年起便开始聚焦葡萄的设计育种工作，并于 2023 年发布首个葡萄端粒到端粒完整参考基因组图谱。为了进一步提高育种效率，他们又陆续对 9 个二倍体葡萄品种进行测序、组装，构建了首个最全面、最准确的葡萄泛基因组。在此基础上，他们从近万份葡萄品种中选取了 400 多份有代表性的葡萄品种，连续 3 年对 29 个农艺性状进行调查，构建了葡萄基因型图谱和性状图谱。通过数量遗传学分析，他们鉴定到 148 个与农艺性状显著相关的位点，122 个位点为首次发现。

为了深入挖掘这些数据来优化育种策略并指导育种，周永锋团队引入机器学习，通过构建预测模型，根据评分进行早期个体的预测和选择。研究结果表明，结合了结构变异信息和机器学习模型的计算多基因评分预测准确率高达 85%。这一模型可以帮助育种家快速准确地评估大量育种材料的遗传潜力，尽早剔除掉不符合条件的幼苗，减少人工成本和投入。

目前，相关研究成果已申请获批国家发明专利 6 项，已申请国际专利 1 项。该研究有望实现葡萄的精准设计育种，加速葡萄品种创新，并为其他多年生作物育种提供方法参考。