勾畫棉花基因“地圖”，AI為培育“超級作物”按下加速鍵

人類馴化植物的進程，正因AI（人工智能）技術(shù)的應(yīng)用而加速。

近日，在AI的幫助下，中國棉花育種專家成功找到控制棉花纖維長度的基因，這對棉花品種改良提供了新思路，也為育種家培育“超級作物”按下加速鍵?！?/p>

相關(guān)論文發(fā)表在國際頂級期刊《細胞研究》（Cell Research）上，潮新聞專訪了成果研發(fā)團隊之一的湖畔實驗室（阿里巴巴達摩院）智慧育種團隊負責人顧斐。

AI為育種按下“加速鍵”

在傳統(tǒng)的育種中，改良一個品種，可能需要及幾年甚至幾十年的時間。但現(xiàn)在通過AI，育種有可能將周期縮短到三年甚至更短的時間。

AI如何幫助育種？顧斐向記者介紹，基因是存在于生命體細胞核中的DNA片段，植物的高低、顏色等性狀表型受到基因的調(diào)控，就像正常情況下，男女對應(yīng)的性染色體分別是XY和XX 。而AI可以對基因進行分析，將基因型和表型建立關(guān)聯(lián)，弄清楚每一個關(guān)鍵基因所控制的表型，從而將優(yōu)異性狀的基因聚合到一起，形成理想株型。

全流程智慧育種平臺 圖源：湖畔實驗室

“AI做的事情就是盡量收集成對的基因組，當有足夠多的數(shù)據(jù)‘喂養(yǎng)’，AI就能根據(jù)基因序列，直接預(yù)測種子未來可能長成什么樣，數(shù)據(jù)越多準確性越高?！鳖欖辰忉尩?。

如果說，過去育種家們是“看見之后再選擇”，那么現(xiàn)在就可以通過AI“先預(yù)測再驗證”。

顧斐表示，在傳統(tǒng)育種上，種子需要靠種植出來，才能知道種子的產(chǎn)量、抗倒伏能力強弱等表現(xiàn)，這樣時間周期長且田間試驗涉及的人力、物力成本高?！叭绻鸄I準確率能達到90%，那么意味著，傳統(tǒng)育種10年才能完成的，有可能一年就能完成?！鳖欖痴f道。

AI算法解決育種需求

解碼海量的遺傳信息，了解每個位點的作用是育種家們一直頭疼的問題。

甚至，最近育種家們發(fā)現(xiàn)，不僅DNA本身是重要的遺傳信息，DNA甲基化的作用也不容忽視。想象一下，DNA就像一本寫滿生命信息的書，DNA甲基化就像是貼在某頁上的標簽，這些標簽到底會對作物的表型和遺傳產(chǎn)生什么作用？。

群體單堿基DNA甲基化多態(tài)性的精準鑒定、調(diào)控網(wǎng)絡(luò)解析與預(yù)測模型構(gòu)建 圖源：湖畔實驗室

本次研究中，聯(lián)合科研團隊以棉花為主要研究對象，利用AI對棉花基因進行分析，發(fā)現(xiàn)DNA甲基化會影響棉花產(chǎn)量、纖維品質(zhì)等農(nóng)藝性狀，同時找到了這些被“貼便簽”的基因的位置，并畫出了“地圖”——即構(gòu)建了涵蓋207個品種的棉花全基因組DNA甲基化圖譜，鑒定2.87億個單甲基化多態(tài)性（SMP）位點，規(guī)模為目前所有作物之最。

此前，科學(xué)界已經(jīng)知道DNA甲基化對植物基因表達有影響，但無法確認植物的生長表現(xiàn)是如何受到DNA甲基化控制。

顧斐表示，在此次研究中，正式證明了DNA甲基化也參與控制植物的性狀，并發(fā)現(xiàn)與DNA甲基化相關(guān)的43個有可能影響棉花纖維生長的基因，其中一個基因已經(jīng)被證實有調(diào)控棉花纖維長度的作用。

顧斐告訴記者，此次研究是采用了生物大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的融合，團隊將收集了207個品種的棉花多組學(xué)數(shù)據(jù)輸入到算法模型中，從而得到棉花全基因組DNA甲基化圖譜?！跋啾绕饌鹘y(tǒng)方法，分析計算速度提升近100倍，有助于開展基因數(shù)據(jù)分析?！眻F隊還自主研發(fā)了深度學(xué)習模型DeepFDML，可以自動找出更多DNA甲基化的位點。

AI讓育種有更多可能

“AI的使用，是作物優(yōu)良基因挖掘方法的突破，也代表未來發(fā)展的方向?！痹缭?021年，顧斐團隊就開始大膽嘗試AI育種。

在研究方面，顧斐坦承，訓(xùn)練深度學(xué)習模型需要大量的數(shù)據(jù)。然而在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，作物的基因型和表型數(shù)據(jù)量卻積累不足。在幾年前，AI算法技術(shù)的成熟度也遠不及現(xiàn)在，對于當時的團隊而言，都是不小的問題。

“盡管面臨著重重挑戰(zhàn)，但哪怕只能達到60%的準確率，也能在一定程度上減輕育種家的成本負擔。只要能為育種家?guī)韺嵸|(zhì)性的幫助，我們就會堅持到底?！?/p>

顧斐所在的湖畔實驗室智慧育種團隊主要由人工智能、農(nóng)業(yè)育種、計算分析等領(lǐng)域?qū)＜覙?gòu)成。他介紹，這是一個跨領(lǐng)域的科學(xué)合作組，旨在通過智慧育種加快育種速度。目前，顧斐等人已經(jīng)在國際期刊上，主導(dǎo)發(fā)表文章十幾篇，更多科學(xué)探索正在推進中。

他還表示，接下來，團隊將致力于提升AI算法的精確度，并深化與其他科研機構(gòu)的合作，“比如，針對棉花育種，團隊將與浙江大學(xué)的專家團隊緊密協(xié)作；在大豆育種領(lǐng)域，則將攜手湘湖實驗室、黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué)院等權(quán)威機構(gòu)，” 顧斐說，希望通過這些精準的對接合作，能夠真正加速育種進程，推動農(nóng)業(yè)科技的進步與發(fā)展。

全流程智慧育種平臺主要模塊 圖源：湖畔實驗室

從讀懂生命開始，科學(xué)家們可以進一步著手去賦能人們的美好生活。今年3月，顧斐所在的湖畔實驗室也與中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院合作發(fā)布了全流程智慧育種平臺，這是為育種家們提供包含育種數(shù)據(jù)管理和分析、計算加速、AI預(yù)測的“中央廚房”。

也許在不遙遠的未來，通過AI能夠發(fā)現(xiàn)更多植物基因組的秘密，助力育種家們快速育種。而當下的科學(xué)家，正在為這樣的夢想鋪下臺階。