光明日报北京11月6日电（记者杨舒）

据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）的最新研究，周永锋团队成功开发了一种基于人工智能的葡萄育种新方法。这种方法在效率上远超传统方法，可使育种效率提高4倍，大幅缩短葡萄育种周期。相关研究成果已发表在国际期刊《自然·遗传学》上。

葡萄作为一种多年生作物，从种植到结果往往需要数年时间。传统的育种方法，如杂交育种，虽然被广泛应用，但受限于其工作量大、周期长和效果不确定的缺点。21世纪，分子育种作为一种新兴的育种方式，基于海量的基因组遗传变异数据进行分析预测，提高了育种的效率和精确度。

周永锋团队自2015年开始，专注于葡萄设计育种的研究。他们不仅构建了首个葡萄完整参考基因组图谱，还构建了目前最全面、最准确的葡萄泛基因组。为了深入理解葡萄基因与性状之间的关系，团队对近万份葡萄品种进行了调查，并构建了葡萄基因型图谱和性状图谱。

基于这些数据，团队鉴定出148个与农艺性状显著相关的基因位点，其中122个位点为首次发现。他们利用人工智能中的机器学习技术，构建了首个葡萄全基因组选择模型。这一模型可以在葡萄幼苗时期，通过计算机软件预测其成熟后的性状，准确率高达85%。

这一创新技术不仅提高了育种效率，还使得育种专家能够更快速、更准确地评估大量葡萄育种材料的遗传潜力。此外，它还能尽早剔除不符合条件的幼苗，减少了不必要的成本投入。目前，相关研究成果已申请获批国家发明专利6项，并计划申请国际专利。

这一研究不仅有望实现葡萄的精准设计育种，加速葡萄品种创新，还可能为其他多年生作物的育种提供重要的方法参考。