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人工智能加速作物表观遗传设计育种
郭位军, 李东维, 谢上, 杨立文, 李聪, 田健, 普莉, 谷晓峰
中国农业科技导报    2022, 24 (12): 90-100.   DOI:10.13304/j.nykjdb.2022.1031
摘要   (1591 HTML33 PDF(pc) (1136KB)(376)  

全球人口持续增长、极端天气频发等因素给全球粮食安全带来新的挑战,需要开辟新的育种途径提升作物育种性状。近年来,生物技术(biotechnology,BT)与人工智能、大数据等信息技术(information technology,IT)的深度融合推进了智能设计育种技术的快速发展。智能设计育种技术加速多维组学全景图谱绘制、基因调控网络解析和全基因组优异等位变异的挖掘,并通过基因组设计改良育种性状。作物育种性状受到遗传、表观遗传和环境因素协同调控,表观遗传与二者的互作起着关键作用。智能设计技术的发展使得基于表观遗传的设计育种成为可能,成为提升作物育种性状的新途径。表观遗传学与人工智能的深度融合极大地促进了表观遗传全基因组修饰位点的鉴定和调控网络解析,创新了基于表观遗传修饰位点的回路设计,实现定向创制综合性状优良的新种质和培育新品种。



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图2 表观遗传修饰检测方法
BS-seq:亚硫酸氢盐测序;MeDIP-seq: DNA甲基化免疫共沉淀测序;MeRIP-seq: RNA甲基化免疫共沉淀测序;ChIP-seq: 染色质免疫共沉淀测序;SMRT-seq和Nanopore-seq: 三代单分子测序;ATAC-seq:转座酶染色质可及性测序;HiC: 染色质构象捕捉技术
正文中引用本图/表的段落
不同表观遗传修饰水平的变化能够影响染色质可及性,通过调节相关基因的表达从而调控生物多种生命过程[3-5]。表观遗传学方法的发展推进了遗传的研究,利用了包括高质量的抗体、染色质功能分析、成像工具、高通量测序技术和整合生物信息学流程等在内的多种策略(图2)。同时,测序技术的不断进步极大地推动了全基因组范围内的表观遗传修饰位点鉴定和功能机制研究。
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