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農(nóng)業(yè)怎么用人工智能?

近日,中國農(nóng)業(yè)科學院生物技術研究所作物耐逆性調控與改良團隊、玉米功能基因組團隊、微生物蛋白設計與智造團隊協(xié)同攻關,構建了植物表觀遺傳修飾智能預測在線工具SMEP(http://www.elabcaas.cn/smep/index.html)。采用人工智能的方法,深度學習植物DNA甲基化、RNA甲基化、組蛋白修飾等序列信息,系統(tǒng)實現(xiàn)了水稻、玉米等物種中表觀修飾位點的預測,為作物功能基因組研究和智能設計育種提供工具和數(shù)據(jù)支撐。相關研究成果發(fā)表在《新植物學家(New Phytologist)》上。

表觀遺傳修飾包括DNA/RNA甲基化和組蛋白修飾,是調控真核生物基因轉錄、RNA代謝以及其他生物過程的主要驅動因素。近年來,檢測技術和高通量測序的發(fā)展推動了作物表觀組學的研究。然而,由于受到檢測技術、實驗成本、取材組織以及表觀修飾動態(tài)可逆的調控特性,仍有大量表觀修飾位點沒有得到發(fā)掘和研究。因此,如何利用現(xiàn)有表觀組學數(shù)據(jù)深入探索潛在的表觀修飾位點是當前表觀遺傳研究面臨的關鍵問題。

目前,人工智能技術在表觀組學大數(shù)據(jù)分析和預測上展現(xiàn)廣闊的應用潛力。該研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法,利用課題組前期繪制粳稻日本晴的多種表觀修飾圖譜,構建得到了具有高準確度的智能預測模型(SMEP)。該模型經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化、交叉驗證以及實驗驗證,SMEP在預測DNA甲基化、RNA甲基化和組蛋白修飾等表觀遺傳修飾位點中具有高可信度。同時,該研究還成功地將SMEP模型應用于秈稻代表品種93-11及玉米品系B73中表觀修飾位點的預測。由于SMEP預測了大量正常實驗條件下檢測不到的位點,團隊進一步通過熱激脅迫處理實驗,驗證了SMEP預測的特異地響應熱激反應的6mA修飾位點,表明SMEP預測的表觀修飾位點可能參與多種環(huán)境響應。最后,在線構建了SMEP智能預測工具,提供了檢索表觀遺傳修飾位點和基因表達數(shù)據(jù)的可視化界面供用戶參考使用,為水稻、玉米等物種的重要農(nóng)藝性狀智能設計提供挖掘工具和數(shù)據(jù)支撐。