我科学家成功研发作物智慧育种新算法

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光明日报北京3月8日电 记者杨舒向中国农业科学院作物科学研究所了解，该所作物智能设计算法模型创新研究团队最近取得新进展，研发出一种名为自动化机器学习框架的人工智能方法，该方法能够整合农作物的气象环境海量数据与基因组资料，从而达成作物精准遗传解析和基因组预判，为作物智能选育工作提供了有力手段。相关研究成果发表在学术期刊《先进科学》上。

科研团队的领头人表示，谷类等农作物的植株高度、茎干粗细、节段距离和收成丰歉等表现都属于作物在田间的形态，这些特征的形成是植物基因构成、自然环境以及基因与环境的相互影响共同作用的结果。在作物改良工作中，精确预知作物的田间形态，对于提升改良成效、压缩改良时间具有决定性意义。但是，惯常的基因图谱分析手段常常无视外界条件对田地植株表观的作用，造成在不同外界情形下kaiyun全站登录网页入口，对农作物田地植株表观的分析准确度总是不高。所以，把外界信息整合到基因图谱分析架构中，探究基因特质与外界条件的相互影响，是提高农作物田地植株表观分析准确度的核心。

科研人员依托广泛多样的玉米杂交种资料，借助智能技术构建了一套自动机器学习系统，将环境因素与遗传密码紧密整合，实施遗传研究，进行基因图谱推演。与常规的基因组分析手段相比kaiyun全站app登录入口，这项算法展现出三个显著优势：首先，它能够综合处理遗传与环境两类信息；其次，通过融合多种前沿技术优化模型构建过程，既加快了运算速度，又提高了分析准确度，其计算时长比传统统计方法减少近三百倍，同时依然能维持良好的预测水准；最后，借助特有的SHAP可解释性工具kaiyun全站网页版登录，可以清晰解析模型，精确评估遗传和环境因素对植物表型差异的具体影响程度。

研究负责人指出，这项研究有助于阐明基因与环境相互作用的生物学原理，也为农作物改良提供了新的手段。

《光明日报》（2025年03月09日 12版）