11月8日，助葡种效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，萄育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率提新方法。这种方法预测准确率高达85%，助葡种效能大幅缩短育种周期，萄育有望实现葡萄的率提精准育种设计，并为其他多年生作物育种提供方法参考。助葡种效相比传统方法，萄育新方法使育种效率提高400%。率提相关研究成果日前发表在国际期刊《自然·遗传学》上。助葡种效

　　全面、萄育准确的率提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，助葡种效周永锋团队引入机器学习技术，萄育构建预测模型。率提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。