3月6日，中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所作物智能設(shè)計(jì)算法模型課題組研發(fā)出一套自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)框架，通過將氣象環(huán)境大數(shù)據(jù)與基因組信息深度融合，實(shí)現(xiàn)了作物精準(zhǔn)遺傳分析與基因組預(yù)測(cè)，為作物智能設(shè)計(jì)育種提供有效工具。相關(guān)研究成果發(fā)表在《先進(jìn)科學(xué)（Advanced Science）》上。
作物的田間表型是由基因型、環(huán)境以及基因型與環(huán)境互作共同決定的。然而，傳統(tǒng)的基因組預(yù)測(cè)方法往往忽略了環(huán)境因素對(duì)表型的影響，導(dǎo)致在多環(huán)境試驗(yàn)中表型預(yù)測(cè)精度有限。因此，將環(huán)境數(shù)據(jù)納入基因組預(yù)測(cè)模型，考慮基因型與環(huán)境的相互作用，成為提升預(yù)測(cè)精度的關(guān)鍵。
科研團(tuán)隊(duì)利用大規(guī)模多環(huán)境玉米雜交種數(shù)據(jù)集，開發(fā)了一套自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)框架，該框架集成了遺傳和環(huán)境特征處理功能，并將降維后的環(huán)境參數(shù)和全基因組關(guān)聯(lián)分析位點(diǎn)作為輸入進(jìn)行基因組預(yù)測(cè)。在此基礎(chǔ)上科研人員利用自動(dòng)化調(diào)參、模型集成等多種先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，從而提升最終預(yù)測(cè)模型的精度。研究結(jié)果表明，該框架較傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型計(jì)算時(shí)間縮短可達(dá)290倍，且能保持較高的預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，該框架利用解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出技術(shù)量化了遺傳和環(huán)境特征對(duì)表型變異及模型性能的貢獻(xiàn)。該研究可為解析基因型與環(huán)境互作的生物學(xué)機(jī)制提供重要參考，同時(shí)為作物育種提供了新的工具。
該研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新工程等項(xiàng)目的支持。（通訊員 田浩園）
原文鏈接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202412423
