糧食供應是攸關國計民生的重大問題，不斷優(yōu)化升級育種技術促進作物產(chǎn)量和性狀的可持續(xù)提升具有重要意義。近期，我國科學家融合機器學習和生物大數(shù)據(jù)，開發(fā)了一套智能多性狀育種技術，研究成果發(fā)表在《Genome Biology》期刊，標題為“Target-oriented prioritization: targeted selection strategy by integrating organismal and molecular traits through predictive analytics in breeding”。
該技術被命名為目標導向的優(yōu)選技術（target-oriented prioritization, TOP），它結合了組學數(shù)據(jù)（轉錄組和代謝組）和育種設計，通過機器學習算法預測識別出最佳育種候選材料，并且實現(xiàn)了多性狀的協(xié)同選擇。科研人員在4套獨立的數(shù)據(jù)集中對TOP進行測試，結果表明TOP在多個物種、多個數(shù)據(jù)集中均獲得了較高的識別精度，并能有效平衡多個性狀間的復雜相關性。科研人員進一步以我國大面積推廣的玉米品種“鄭單958”為目標材料，利用TOP優(yōu)選出雜交組合并進行田間試驗驗證，部分雜交組合在保持和“鄭單958”整體性狀相似的基礎上實現(xiàn)了0.75%～8.66%的增產(chǎn)。
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