農業(yè)工作促進(jìn)了作物產(chǎn)量增加，滿(mǎn)足了糧食需求。糧食產(chǎn)量提高主要歸功于品種遺傳改良和栽培管理方法提升。作物育種技術(shù)的發(fā)展主要分為四個(gè)階段，目前已進(jìn)入到第四代的智能育種，但全球育種水平大部分停留在常規育種階段。面對人口增長(cháng)的挑戰，需要整合現代的最新技術(shù)，提升育種技術(shù)，進(jìn)一步加快遺傳改良進(jìn)程。
2023年12月22日，由華中農業(yè)大學(xué)玉米團隊李林教授領(lǐng)銜，聯(lián)合國內多個(gè)研究團隊，在Molecular Plant在線(xiàn)發(fā)表了題為T(mén)he CropGPT project: A call for a global, coordinated effort in precision design breeding driven by AI using biological big-data 的文章。該文向全球發(fā)起了開(kāi)放、共享與合作的智能育種倡導——CropGPT，探討了如何整合現有資源（包括種質(zhì)、生物大數據）及人工智能方法、升級現有育種技術(shù)，并提出了可能的運作流程及潛在理論基礎。
作物產(chǎn)量是一個(gè)復雜的性狀，涉及復雜的基因調控網(wǎng)絡(luò )和品種差異性。因此，系統分析基因的調控突進(jìn)，引入平衡多個(gè)性狀的最佳等位基因，是確?；虼龠M(jìn)產(chǎn)量提高的有效途徑。隨著(zhù)測序技術(shù)的發(fā)展，多種基因組學(xué)數據可以與蛋白質(zhì)組學(xué)及代謝組學(xué)數據相結合，系統地研究每個(gè)遺傳層內或不同遺傳層之間功能元件的相互作用，從而產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò )大數據（NBD）。人工智能和基因編輯等多種先進(jìn)技術(shù)被用于NBD 挖掘已有報道。
Generative Pre-trained Transformers（GPT）是一種強大的語(yǔ)言模型，它們利用轉換器模型（一種基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型）從廣泛的訓練數據中學(xué)習并生成文本。自然語(yǔ)言處理（NLP）可用于處理多模式輸入如基因組學(xué)、環(huán)境參數、田間管理及其相互作用。GPT/NLP 的繁榮為通過(guò)增強生物大數據的分析，進(jìn)行精準的智能設計育種帶來(lái)了希望。因此，該研究論文提出CropGPT 新概念，并向全球發(fā)起CropGPT 智能設計育種合作倡導。CropGPT 的成功開(kāi)發(fā)將需要兩個(gè)主要要素，一是合作與整合，二是作物育種的多模式GPT。該項目將堅持開(kāi)放、合作以及共贏(yíng)的團隊育種模式，需要育種家、生物學(xué)家、數學(xué)家、計算機學(xué)家、育種公司和生物技術(shù)公司之間的合作（圖1A）。首先育種家提供基礎的育種資源，育種公司利用DH 等工程化技術(shù)構建育種群體。其次，生物學(xué)家利用多組學(xué)數據構建基因網(wǎng)絡(luò )結合AI 技術(shù)鑒定基因-性狀調控關(guān)系，提供大量與特定性狀相關(guān)的功能基因集合。此外靶向基因分型檢測需要提高標記的有效性，高通量基因分型（與特定性狀相關(guān)的基因）和表型分型（種群）將通過(guò)生物技術(shù)公司的協(xié)同努力進(jìn)行。然后，數學(xué)家整合基因型數據、表型數據和環(huán)境因素來(lái)開(kāi)發(fā)合適的大數據模型，而計算機學(xué)家通過(guò)模型預測合適的組配方式并提供建議。最后育種家/生物家根據育種建議進(jìn)行雜交組合配制和基因編輯，根據性狀鑒定優(yōu)質(zhì)材料或組合。優(yōu)質(zhì)的組配材料可直接進(jìn)行商業(yè)化應用，同時(shí)也可以再次加入基礎種質(zhì)，通過(guò)迭代優(yōu)化大數據模型。
圖1 CropGPT智能設計育種架構
多模式GPT 將開(kāi)發(fā)用于作物育種，數學(xué)家將基于大規模的育種語(yǔ)料庫開(kāi)發(fā)合適的育種語(yǔ)言模型，這是CropGPT 成功的關(guān)鍵因素。在此基礎上，研究人員的目標是在CropGPT 中開(kāi)發(fā)一種特征融合方法，該方法使用獨立的預訓練編碼器來(lái)處理多模態(tài)數據，包括表型、環(huán)境因素、基因型、多組學(xué)數據、基因網(wǎng)絡(luò )和文本等，從而統一生命語(yǔ)言。理想情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和自監督學(xué)習技術(shù)將被整合到CropGPT 中，以實(shí)現多種模態(tài)數據和人類(lèi)自然語(yǔ)言之間的對齊和翻譯。最終期望CropGPT 能夠實(shí)現自由文本查詢(xún)、多模態(tài)輸入，并支持不同的下游任務(wù)（圖1B）。
綜上所述，CropGPT項目旨在協(xié)同應用DH技術(shù)、人工智能、基因組編輯、多組學(xué)等多種前沿技術(shù)，對基礎種質(zhì)資源進(jìn)行分析和豐富，開(kāi)發(fā)最優(yōu)生物大數據模型（LLMs/GPT），提高育種的精準設計。
—— 原文 ——
Zhu W, Han R, Shang X, et al. The CropGPT project: A call for a global, coordinated effort in precision design breeding driven by AI using biological big-data[J]. Molecular Plant, 2023, 16: 206-231.
實(shí)驗室-溫室-田間的一體化DH生產(chǎn)服務(wù)+基因編輯服務(wù)+高通量表型儀器和服務(wù)方案
北大荒墾豐種業(yè)-澤泉科技生物技術(shù)與表型服務(wù)中心是由北大荒墾豐種業(yè)股份有限公司和上海澤泉科技股份有限公司共同建設的開(kāi)放式高通量植物基因型-表型-育種服務(wù)平臺。中心建立了基因克隆和載體平臺、作物轉化系統、基因型分析平臺、表型鑒定分析平臺、數據分析和利用平臺等現代化生物技術(shù)和信息支持平臺，是定位于為植物科研和作物育種提供植物基因型-表型-育種數據分析的科研服務(wù)平臺。
為了縮短您的育種進(jìn)程，提高您的育種成功率，北大荒墾豐種業(yè)-澤泉科技生物技術(shù)與表型服務(wù)中心將為您提供DH服務(wù)技術(shù)流程（實(shí)驗室-溫室-田間一體化服務(wù)）、測序服務(wù)、高通量表型儀器和服務(wù)。
實(shí)驗室-溫室-田間的一體化DH生產(chǎn)服務(wù)
單倍體產(chǎn)生：父本誘導系誘導母本材料，孤雌生殖，產(chǎn)生單倍體種子（幼胚）。
剝胚及培養：20-60份/皿。置于人工培養室（帶光照層架）或人工培養箱中培養48小時(shí)左右。
挑選：將幼胚在體視熒光顯微鏡下觀(guān)察或者在日光燈下觀(guān)察，以自交系所得幼胚為對照。因為雜合二倍體含有父本基因，所以單倍體有微弱熒光或無(wú)色。
生苗：將挑選的擬單倍體直接置于含有加倍藥劑（秋水仙素）的MS培養基上，暗培養；后轉入不含加倍藥劑的MS培養基，暗培養后光照培養，待幼苗2葉一心時(shí)移至培養瓶中（MS培養基）。
煉苗：將培養瓶中DH系幼苗在4葉一心時(shí)移栽至苗缽，在溫室中煉苗。
移栽：待幼苗5-6葉期移栽至溫室花盆或大田，待散粉時(shí)，及時(shí)套袋進(jìn)行自交授粉。
收獲：田間收獲和鑒別。如果用采用花藥離體培養單倍體的方法，則省去觀(guān)察幼胚的步驟，其余步驟基本相同。
靶向測序服務(wù)
靶向測序技術(shù)主要分為基于多重PCR的靶向基因捕獲技術(shù)（GenoPlexs）和基于液相探針雜交的靶向基因捕獲技術(shù)（GenoBaits）兩種?？赏瓿蓡螛悠?0-5000和3000-40000標記的基因型分析，并達到可設計區域覆蓋度高于95%，擴增子均一性高于90%的捕獲效率。
高通量表型儀器和服務(wù)方案
突變株作為育種的主要載體，篩選與鑒定工作復雜而繁重。高通量表型分析設備和熒光成像系統都可服務(wù)于突變株的篩選，具體體現在對一些物理誘變和化學(xué)誘變產(chǎn)生的突變群體，定時(shí)觀(guān)察植株形態(tài)、顏色等變化，可以獲得大量的植物表型參數，構建指紋圖譜。此外，還可利用IMAGING-PAM熒光系統對植物幼苗進(jìn)行光合特性測定，高效篩選突變單株。隨著(zhù)植物生物技術(shù)和基因工程的發(fā)展，細胞遺傳操作與農藝性狀改良顯得尤為重要。細胞遺傳操作之后導致農藝性狀例如生育期，株高，葉面積，果實(shí)重量等改變，均可以通過(guò)中心服務(wù)平臺高通量表型平臺進(jìn)行分析。目前，平臺已針對小麥、水稻、玉米、黃瓜、番茄、辣椒、楊樹(shù)、丹參、擬南芥、煙草、蕎麥等多種植物進(jìn)行表型服務(wù)，服務(wù)內容涉及脅迫生理，生長(cháng)模型構建、生長(cháng)勢評價(jià)等領(lǐng)域。
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