APP 人類(lèi)馴化植物的進(jìn)程，正因AI（人工智能）技術(shù)的應(yīng)用而加速。
近日，在AI的幫助下，中國(guó)棉花育種專(zhuān)家成功找到控制棉花纖維長(zhǎng)度的基因，這對(duì)棉花品種改良提供了新思路，也為育種家培育“超級(jí)作物”按下加速鍵?！?/p>
相關(guān)論文發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)期刊《細(xì)胞研究》（Cell Research）上，潮新聞專(zhuān)訪了成果研發(fā)團(tuán)隊(duì)之一的湖畔實(shí)驗(yàn)室（阿里巴巴達(dá)摩院）智慧育種團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人顧斐。
AI為育種按下“加速鍵”
在傳統(tǒng)的育種中，改良一個(gè)品種，可能需要及幾年甚至幾十年的時(shí)間。但現(xiàn)在通過(guò)AI，育種有可能將周期縮短到三年甚至更短的時(shí)間。
AI如何幫助育種？顧斐向記者介紹，基因是存在于生命體細(xì)胞核中的DNA片段，植物的高低、顏色等性狀表型受到基因的調(diào)控，就像正常情況下，男女對(duì)應(yīng)的性染色體分別是XY和XX 。而AI可以對(duì)基因進(jìn)行分析，將基因型和表型建立關(guān)聯(lián)，弄清楚每一個(gè)關(guān)鍵基因所控制的表型，從而將優(yōu)異性狀的基因聚合到一起，形成理想株型。
全流程智慧育種平臺(tái) 圖源：湖畔實(shí)驗(yàn)室
“AI做的事情就是盡量收集成對(duì)的基因組，當(dāng)有足夠多的數(shù)據(jù)‘喂養(yǎng)’，AI就能根據(jù)基因序列，直接預(yù)測(cè)種子未來(lái)可能長(zhǎng)成什么樣，數(shù)據(jù)越多準(zhǔn)確性越高?！鳖欖辰忉尩馈?/p>
如果說(shuō)，過(guò)去育種家們是“看見(jiàn)之后再選擇”，那么現(xiàn)在就可以通過(guò)AI“先預(yù)測(cè)再驗(yàn)證”。
顧斐表示，在傳統(tǒng)育種上，種子需要靠種植出來(lái)，才能知道種子的產(chǎn)量、抗倒伏能力強(qiáng)弱等表現(xiàn)，這樣時(shí)間周期長(zhǎng)且田間試驗(yàn)涉及的人力、物力成本高?！叭绻鸄I準(zhǔn)確率能達(dá)到90%，那么意味著，傳統(tǒng)育種10年才能完成的，有可能一年就能完成?！鳖欖痴f(shuō)道。
AI算法解決育種需求
解碼海量的遺傳信息，了解每個(gè)位點(diǎn)的作用是育種家們一直頭疼的問(wèn)題。
甚至，最近育種家們發(fā)現(xiàn)，不僅DNA本身是重要的遺傳信息，DNA甲基化的作用也不容忽視。想象一下，DNA就像一本寫(xiě)滿生命信息的書(shū)，DNA甲基化就像是貼在某頁(yè)上的標(biāo)簽，這些標(biāo)簽到底會(huì)對(duì)作物的表型和遺傳產(chǎn)生什么作用？。
群體單堿基DNA甲基化多態(tài)性的精準(zhǔn)鑒定、調(diào)控網(wǎng)絡(luò)解析與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 圖源：湖畔實(shí)驗(yàn)室
本次研究中，聯(lián)合科研團(tuán)隊(duì)以棉花為主要研究對(duì)象，利用AI對(duì)棉花基因進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)DNA甲基化會(huì)影響棉花產(chǎn)量、纖維品質(zhì)等農(nóng)藝性狀，同時(shí)找到了這些被“貼便簽”的基因的位置，并畫(huà)出了“地圖”——即構(gòu)建了涵蓋207個(gè)品種的棉花全基因組DNA甲基化圖譜，鑒定2.87億個(gè)單甲基化多態(tài)性（SMP）位點(diǎn)，規(guī)模為目前所有作物之最。
此前，科學(xué)界已經(jīng)知道DNA甲基化對(duì)植物基因表達(dá)有影響，但無(wú)法確認(rèn)植物的生長(zhǎng)表現(xiàn)是如何受到DNA甲基化控制。
顧斐表示，在此次研究中，正式證明了DNA甲基化也參與控制植物的性狀，并發(fā)現(xiàn)與DNA甲基化相關(guān)的43個(gè)有可能影響棉花纖維生長(zhǎng)的基因，其中一個(gè)基因已經(jīng)被證實(shí)有調(diào)控棉花纖維長(zhǎng)度的作用。
顧斐告訴記者，此次研究是采用了生物大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的融合，團(tuán)隊(duì)將收集了207個(gè)品種的棉花多組學(xué)數(shù)據(jù)輸入到算法模型中，從而得到棉花全基因組DNA甲基化圖譜?！跋啾绕饌鹘y(tǒng)方法，分析計(jì)算速度提升近100倍，有助于開(kāi)展基因數(shù)據(jù)分析?！眻F(tuán)隊(duì)還自主研發(fā)了深度學(xué)習(xí)模型DeepFDML，可以自動(dòng)找出更多DNA甲基化的位點(diǎn)。
AI讓育種有更多可能
“AI的使用，是作物優(yōu)良基因挖掘方法的突破，也代表未來(lái)發(fā)展的方向?！痹缭?021年，顧斐團(tuán)隊(duì)就開(kāi)始大膽嘗試AI育種。
在研究方面，顧斐坦承，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。在幾年前，AI算法技術(shù)的成熟度也遠(yuǎn)不及現(xiàn)在，對(duì)于當(dāng)時(shí)的團(tuán)隊(duì)而言，都是不小的問(wèn)題。
“盡管面臨著重重挑戰(zhàn)，但哪怕只能達(dá)到60%的準(zhǔn)確率，也能在一定程度上減輕育種家的成本負(fù)擔(dān)。只要能為育種家?guī)?lái)實(shí)質(zhì)性的幫助，我們就會(huì)堅(jiān)持到底?！?/p>
顧斐所在的湖畔實(shí)驗(yàn)室智慧育種團(tuán)隊(duì)主要由人工智能、農(nóng)業(yè)育種、計(jì)算分析等領(lǐng)域?qū)＜覙?gòu)成。他介紹，這是一個(gè)跨領(lǐng)域的科學(xué)合作組，旨在通過(guò)智慧育種加快育種速度。目前，顧斐等人已經(jīng)在國(guó)際期刊上，主導(dǎo)發(fā)表文章十幾篇，更多科學(xué)探索正在推進(jìn)中。
他還表示，接下來(lái)，團(tuán)隊(duì)將致力于提升AI算法的精確度，并深化與其他科研機(jī)構(gòu)的合作，“比如，針對(duì)棉花育種，團(tuán)隊(duì)將與浙江大學(xué)的專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作；在大豆育種領(lǐng)域，則將攜手湘湖實(shí)驗(yàn)室、黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué)院等權(quán)威機(jī)構(gòu)，” 顧斐說(shuō)，希望通過(guò)這些精準(zhǔn)的對(duì)接合作，能夠真正加速育種進(jìn)程，推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步與發(fā)展。
全流程智慧育種平臺(tái)主要模塊 圖源：湖畔實(shí)驗(yàn)室
從讀懂生命開(kāi)始，科學(xué)家們可以進(jìn)一步著手去賦能人們的美好生活。今年3月，顧斐所在的湖畔實(shí)驗(yàn)室也與中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院合作發(fā)布了全流程智慧育種平臺(tái)，這是為育種家們提供包含育種數(shù)據(jù)管理和分析、計(jì)算加速、AI預(yù)測(cè)的“中央廚房”。
也許在不遙遠(yuǎn)的未來(lái)，通過(guò)AI能夠發(fā)現(xiàn)更多植物基因組的秘密，助力育種家們快速育種。而當(dāng)下的科學(xué)家，正在為這樣的夢(mèng)想鋪下臺(tái)階。
