记者11月4日从中国农业科学院深圳农业基因组研究所了解到，该所研究员周永锋团队开发了一种利用人工智能指导葡萄育种的新方法，有望缩短育种周期，加速葡萄品种创新，并为其他多年生作物育种提供方法参考。此项研究成果4日在线发表于国际权威期刊《自然》旗下子刊《自然·遗传学》。

周永锋团队自2015年开始聚焦葡萄育种工作，2023年绘制了葡萄端粒到端粒的参考基因组，又进一步对包括野生和栽培在内的9个二倍体葡萄品种进行测序、组装，得到了18个端粒到端粒的单倍型基因组，并整合已有的基因组数据，构建了全面、准确的葡萄泛基因组。

在此基础上，周永锋团队引入机器学习算法，解析了葡萄基因数据与葡萄性状数据之间的复杂网络关系，构建了葡萄全基因组选择模型。通过这一模型，科研人员可以快速地预测葡萄成熟后的性状，经数据分析验证，预测准确率达到了85%，有助于更好地选择优良品种。

周永锋说，与杂交育种需要根据葡萄成熟后的表型作出判断相比，基于这种选择模型的全基因组选择育种技术，在葡萄幼苗时期就可以预测其成熟后的性状，可以尽早剔除掉不符合条件的幼苗，减少了不必要的人工成本和投入，在葡萄育种应用中有很大的应用潜力。目前，相关研究成果已获批国家发明专利6项，已申请国际专利1项。

此研究由中国农业科学院深圳农业基因组研究所、南京农业大学、中国农业科学院郑州果树研究所、新疆农业科学院园艺作物研究所等机构的科研人员共同完成。（陈宇轩 毛思倩）