人工智能深度学习算法加快育种进程

近日，新京报报道了一项令人振奋的科研成果。据中国农科院透露，一个联合多家单位的研究团队成功研发了一种基于人工智能和深度学习算法的新模式，这一模式能够在育种领域实现大数据的高效整合和利用。该成果已在国际知名学术期刊《分子植物》上公开发表。

随着现代生物技术的飞速进步，全基因组选择已成为新一代育种技术的代表。传统育种过程中，个体预测和选择主要依赖复杂的统计模型，虽然有其价值，但在面对庞大的基因组数据时，难以捕捉基因型和表型之间的微妙关系。这时，人工智能和深度学习算法的介入，为解决这一难题提供了新的可能。

该研究团队以玉米、小麦和番茄三种作物为研究对象，通过深度学习算法的创新框架设计，提出了全新的全基因组选择方法。相较于传统方法和其他主流预测模型，这一新方法展现出多重优势：它不仅可以利用多组学数据进行全基因组预测，而且算法设计更为高效，能有效降低模型错误率并大幅提高运行速度。更令人欣喜的是，它的预测精度非常稳健，即便在小型数据集上的表现也与当前主流预测模型不相上下，而在处理大规模数据集时，其预测优势更为明显。该方法的计算时间与传统方法相近，但却比已有的深度学习方法提速了近十倍，超参数调整也更为用户友好。

这一重大突破背后，离不开众多项目的鼎力支持，包括国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等。全基因组选择技术的进一步发展和应用，将有望为现代育种带来更大的突破，推动育种业向精准化和高效化方向迈进。