【植物表型大數(shù)據(jù)】當(dāng)育種遇上人工智能，農(nóng)業(yè)將快速發(fā)展

隨著農(nóng)業(yè)育種技術(shù)的不斷精進(jìn)，我們吃的食物越來(lái)越多樣，并且與之前的食物外觀、味道有些不一樣。比如，小時(shí)候吃的白菜，葉子上總有許多被蟲吃的洞眼，而且白菜只有一兩個(gè)品種，如今白菜有近10個(gè)品種，葉子上沒有小洞。其實(shí)，自從作物被馴化以來(lái)，培育集抗性強(qiáng)、優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)等性狀為一體的作物品種一直是育種家的夢(mèng)想。dna分子結(jié)構(gòu)模型的發(fā)現(xiàn)推動(dòng)了分子生物學(xué)的發(fā)展，讓育種家們能夠從基因和分子水平上解碼作物的生命秘密，通過調(diào)控基因獲得特定表型，以期培育出較想要的作物品種。
然而，如何調(diào)控作物基因才能培育優(yōu)良品種？育種，從某種意義上來(lái)說(shuō)，是把來(lái)自不同種質(zhì)資源的優(yōu)良等位基因聚合起來(lái)。時(shí)至今日，作物育種經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的改良之路。傳統(tǒng)育種是耕作者對(duì)作物表型變異的肉眼觀察，通過主觀判斷選出高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)抗性強(qiáng)的育種材料。后來(lái)，職業(yè)育種家出現(xiàn)，他們根據(jù)對(duì)作物遺傳規(guī)律的認(rèn)識(shí)，通過預(yù)先設(shè)計(jì)雜交育種試驗(yàn)，再?gòu)暮蟠泻Y選出優(yōu)良栽培品種。這些方法曾為作物改良、有效解決糧食安全問題作出了巨大的貢獻(xiàn)。但在某種程度上，卻都是基于經(jīng)驗(yàn)和觀察，完全根據(jù)表型對(duì)育種材料進(jìn)行選育的“經(jīng)驗(yàn)育種”?？茖W(xué)家曾“無(wú)奈”而又形象地將其形容為“一把尺子一桿秤，用牙咬，用眼瞪”。
直到20世紀(jì)50年代，分子生物學(xué)與基因工程的誕生，打開了人類認(rèn)識(shí)生命本質(zhì)的大門。作物育種從經(jīng)驗(yàn)育種時(shí)代進(jìn)入了分子定向育種時(shí)代。這個(gè)時(shí)期，育種家可在明確基因型的表型效應(yīng)的情況下，有的放矢地把符合預(yù)期要求的基因型進(jìn)行組合。
伴隨著高通量基因組測(cè)序技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的作物全基因組密碼被解開。在海量的基因組數(shù)據(jù)面前，控制優(yōu)良性狀的基因是哪些？怎樣的基因組合才能產(chǎn)出較優(yōu)的作物品種？
為了明確哪些分子標(biāo)記和哪些性狀相關(guān)聯(lián)，通過借助機(jī)器學(xué)習(xí)模型或深度學(xué)習(xí)模型幫助育種家根據(jù)基因型預(yù)測(cè)表型。人工智能技術(shù)突破了人的經(jīng)驗(yàn)，使作物育種較加精準(zhǔn)而高效。
機(jī)器學(xué)習(xí)是借助計(jì)算機(jī)算法建立模型并解析數(shù)據(jù)，通過不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的自身特征并訓(xùn)練模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)對(duì)象的判斷和預(yù)測(cè)。研究人員以基因家族代替單個(gè)基因?yàn)閱挝浑S機(jī)分配訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)，以解決“進(jìn)化依賴”造成的模型“過擬合”問題。接著進(jìn)一步利用多種算法對(duì)模型進(jìn)行解析，獲得了調(diào)控基因表達(dá)的關(guān)鍵dna基序。在此模型基礎(chǔ)上，研究人員利用進(jìn)化上親緣關(guān)系較近的兩個(gè)物種，成功預(yù)測(cè)了同源基因的相對(duì)表達(dá)量，并進(jìn)一步獲得了調(diào)控同源基因相對(duì)表達(dá)量的關(guān)鍵dna基序。除此之外，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)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。
因此，有育種*建議研究人員在育種后，除了留下優(yōu)質(zhì)品種數(shù)據(jù)，也要保存非理想型品種的全套基因組和表型數(shù)據(jù)，以便數(shù)據(jù)建模時(shí)進(jìn)行優(yōu)劣比較，找出調(diào)控優(yōu)良表型性狀的基因。
大數(shù)據(jù)時(shí)代下智能化育種的前提是標(biāo)準(zhǔn)化大數(shù)據(jù)體系。而農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采之不易且不統(tǒng)一，作物表型數(shù)據(jù)差異性較大，不同人采集的數(shù)據(jù)真實(shí)可靠性與準(zhǔn)確性也難以控制。除此之外，彼此數(shù)據(jù)不開放共享，使得研究中可比較的數(shù)據(jù)量少。
未來(lái)，要想育種得到較好發(fā)展，那么有表型大數(shù)據(jù)是第一步。對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化采集處理、存儲(chǔ)與管理，并建立開放共享的數(shù)據(jù)庫(kù)反而較重要。目前應(yīng)某食用菌企業(yè)發(fā)展需求研發(fā)了食用菌表型大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)食用菌種質(zhì)管理、育種栽培、生產(chǎn)包裝進(jìn)行一系列的系統(tǒng)研發(fā)，并聚合食用菌行業(yè)表型大數(shù)據(jù)，為企業(yè)種質(zhì)研發(fā)管理提供科研數(shù)據(jù)依據(jù)，并形成企業(yè)**競(jìng)爭(zhēng)力。
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