Trends in Genetics | 中国农科院作科所李慧慧团队综述人工智能在植物育种中的应用

中国农科院作科所李慧慧团队近日发表综述论文，系统回顾了人工智能在植物育种中的应用现状与前景。该研究指出， AI育种正引领作物改良进入一个由科学和数据驱动的新时代。

AI育种的核心在于基因组预测。以SoyDNGP模型为例，该模型将遗传变异转化为类似图像的数据格式，利用卷积神经网络（CNN）处理这些信息。这种方法使得模型能够识别最佳的亲本混合物，为杂交育种提供更有效、成本更低的决策支持。在选择亲本系时，SoyDNGP模型可以快速生成大量预测表型，帮助育种者做出明智选择。

多性状综合育种是AI育种的另一大优势。 传统育种方法在处理低遗传力的多基因性状时往往效率低下。而基于AI的模型能够利用大量数据集学习复杂的基因相互作用模式，对性状进行排序并检查导致多种表型的共同遗传贡献。这使得育种者能够更精确地预测育种结果，简化选择过程，探索可能难以考虑的性状组合。

然而， AI育种也面临着挑战。 其中最突出的是模型的可解释性问题。为了解决这一问题，研究者们正在探索可解释的人工智能（XAI）方法。例如，SoyDNGP模型中引入了注意力机制，能够定位最具影响力的位点。尽管如此，对于复杂的数量性状，模型的解释性仍有待提高。

环境因素对作物生长发育的影响不容忽视。研究表明， 考虑环境与遗传互作关系的模型可以显著提高预测能力。 为此，研究者们提出构建整合基因型和环境特征的基因组预测模型。这种模型将包括基因模型、环境模型和基因与环境交互模型，有望更全面地反映作物育种中的复杂相互作用。

展望未来，AI育种的发展趋势令人期待。近期， 华智生物联合多家单位启动了生物育种大模型计划。 该计划将基于种质资源信息、基因组及多组学、表型、环境型等多模态大样本数据，构建育种预训练大模型。这标志着AI育种正在向更深层次、更广泛应用的方向发展。

AI育种不仅是一项技术革新，更是保障粮食安全、推动农业现代化的重要力量。通过提高育种效率、降低成本、加速育种进程，AI育种有望为全球粮食安全和可持续农业做出重大贡献。随着技术的不断进步和跨学科合作的深入，我们有理由相信，AI育种将在未来的农业发展中发挥越来越重要的作用。