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李林团队联合西北农林和中国农科院作科所研究人员综述生物大数据与AI助力作物育种

作者:时间:2024-11-01点击数:

[作者-王欣芮|审核-刘心月]在现代农业中,作物育种技术扮演着至关重要的角色,它不仅关系到粮食安全,也是推动经济发展的关键因素。随着生物技术的飞速发展,尤其是高通量测序技术的应用,我们积累了大量的生物大数据。与此同时,人工智能(AI)技术的进步在大数据分析和模式识别方面展现出了巨大的潜力。这种技术结合,为作物育种带来了革命性的变革。

最近,本校李林教授团队联合西北农林科技大学的朱万超副教授以及中国农业科学院作物科学研究所的张红伟研究员,在《植物生物学杂志》(JIPB)上发表了一篇综述文章,题为“Big data and artificial intelligence–aided crop breeding: Progress and prospects”。这篇文章详细概括了遗传基础研究对作物育种发展的推动作用,并总结了现有的育种技术,将其分为三个阶段:传统育种技术、基于QTL或基因的育种技术,以及基于模型或算法的育种技术。文章分析了这些技术的优势与局限,并讨论了发展新育种方法的必要性。文章特别关注了人工智能与生物大数据结合在植物遗传研究及作物育种中的应用进展,并展望了这种结合在育种技术变革中的潜力。作者提出了“精准智能设计育种”(Intelligent Precision Design Breeding, IPDB)的概念,这是一种以生物大数据为基础,由AI技术驱动的育种方法。文章以CropGPT育种模型为例,探讨了IPDB在未来育种中的应用价值和潜在优势。最后,文章总结了实现IPDB所面临的挑战,包括资源共享、技术发展、方法创新以及资金支持等问题,并呼吁各界合作,共同克服这些困难,以应对未来的挑战。

这篇文章为我们提供了一个关于作物育种技术发展的全面视角,强调了生物大数据和人工智能在这一领域的重要作用,并对未来的发展方向提出了展望。

在最新的研究中,论文作者们精心绘制了实现精准智能设计育种(IPDB)的详细路线图,并提出了CropGPT这一策略,它将成为IPDB的一个典型代表。这一策略的成功实施,依赖于跨学科团队的紧密合作。

首先,信息技术学家将利用人工智能(AI)技术整合和处理各类生物大数据,这将极大地助力生物学家的工作。AI技术能够帮助他们批量克隆功能基因、预测基因的关键功能位点,并为基因编辑及新材料的创制提供参考靶点。此外,基于大数据构建的基因网络,将为生物学家解析基因分子调控通路提供重要参考,这对于育种家构建基因聚合的育种新材料至关重要。

在育种家选育出新材料后,这些材料将重新加入育种群体,形成一个迭代循环,这将进一步优化和提升育种AI模型的性能(如图2A所示)。

CropGPT不仅是一个技术策略,它还将成为一个开放共享的平台。通过收集全球范围内有关作物的遗传学和育种文献,CropGPT将生成育种知识图谱,并通过网络平台实现不同农业参与者之间、以及农业参与者与平台之间的实时沟通(如图2B所示)。这样的设计旨在促进育种交流,提升育种效率。

总结来说,CropGPT策略通过跨学科合作、AI技术的应用、基因网络的构建以及开放共享平台的建立,为实现精准智能设计育种提供了一条清晰的路径。这一策略有望显著提高作物育种的效率和效果,为全球粮食安全和农业发展贡献力量。

西北农林科技大学 (第一单位) 农学院副教授朱万超、华中农业大学信息学院李伟夫副教授为本文第一作者,华中农业大学植科院李林教授及中国农科院作科所张红伟研究员为本文通讯作者。本论文得到了国家十四五重点研发专项项目农作物重要农艺性状基因组大数据辅助设计育种的资助。

李林教授团队聚焦于玉米密植高产理论与育种技术研究,主要利用农学、生物学、信息学、大数据与人工智能科学等多学科交叉技术,进行玉米株型建成分子机制研究,提出了稀有等位基因是玉米株型建成的决定因子的观点,开发了基于基因组大数据快速精细定位克隆数量性状基因QTG的新策略QTG-seq、DeepBSA、以及QTG-Miner等;构建了玉米第一代生物网络大数据图谱并开发了人工智能挖掘工具,解析了玉米株型建成分子基础,对玉米株型、产量、开花期等分子网络进行了系统鉴定,开发作物精准智能设计育种体系CropGPT,目前已经为十余家育种单位提供生物大数据辅助育种服务。近年来,以通讯作者(含共同)在Nature Genetics,Nature Biotechnology,Molecular Plant (5篇),Genome Biology (2篇),Nature Communications,Plant Communications,Journal of Integrative Plant Biology (3篇),New Phytologist, Cell Reports,Plant Physiology,Crop Journal (2篇) 等国际主流期刊上发表论文30余篇,总引用超过4800次。

文章来自:JIPB 特约综述 | 华中农大李林团队联合西北农林和中国农科院作科所研究人员综述生物大数据与AI助力作物育种



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