11月8日，记者从中国农业科学院深圳农业基因组研究所（岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心）了解到，该所周永锋团队提出了一种利用人工智能进行葡萄育种的新方法。这种方法预测准确率高达85%，能大幅缩短育种周期，有望实现葡萄的精准育种设计，并为其他多年生作物育种提供方法参考。相比传统方法，新方法使育种效率提高400%。相关研究成果日前发表在国际期刊《自然·遗传学》上。

　　全面、准确的基因组数据是精准设计育种的基础。为深入挖掘基因组数据，周永锋团队引入机器学习技术，构建预测模型。团队根据该模型的评分进行早期个体的预测和选择，从而优化育种策略。

　　周永锋介绍，在本研究中，研究人员将包含性状和基因型的数据划分为训练集、验证集和测试集3个子集，利用机器学习算法解析基因型与性状数据间复杂的网络关系。该研究运用训练数据集构建了首个葡萄全基因组选择模型，然后进一步通过验证数据集调整模型参数，对模型进行优化，最后使用测试数据集评估最终模型的性能。

　　周永锋说，通过这一模型，育种工作者可快速准确地评估大量育种材料的遗传潜力，从而更好地选择优良品种。该模型在葡萄育种中有很大应用潜力，有望提高葡萄育种效率，加速葡萄新种质创制，革新葡萄育种策略。目前，相关研究成果已申请获批国家发明专利6项，并申请国际专利1项。