文|《中國(guó)科學(xué)報(bào)》記者 孟凌霄
廣東珠三角的初夏清晨,水稻試驗(yàn)田偶爾傳來(lái)微風(fēng)拂過(guò)禾苗的沙沙聲。幾位育種科研人員正沿著田壟察看農(nóng)田情況,遠(yuǎn)處無(wú)人機(jī)盤旋,實(shí)時(shí)采集水稻的表型數(shù)據(jù)——株高、籽粒大小、葉片色澤、穗形結(jié)構(gòu)等要素,看似簡(jiǎn)單,卻蘊(yùn)藏著育種科研最關(guān)鍵的基礎(chǔ)信息。
“過(guò)去育種靠的是一把尺子、一桿秤。”華南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院院長(zhǎng)儲(chǔ)成才笑言,傳統(tǒng)育種靠經(jīng)驗(yàn)和眼力打底,是一項(xiàng)耗時(shí)費(fèi)力的“慢功夫”。如今,水稻、麥子、玉米……這些關(guān)乎中國(guó)人一日三餐的作物,正經(jīng)歷著從試驗(yàn)田到實(shí)驗(yàn)室,從經(jīng)驗(yàn)育種到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的變革。
科研人員查看農(nóng)田情況。
就在距離試驗(yàn)田不遠(yuǎn)的華南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院的實(shí)驗(yàn)室里,一幅幅可視化的“數(shù)字農(nóng)田”正徐徐鋪展開(kāi)來(lái)。電腦屏幕上成千上萬(wàn)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)跳動(dòng),繪制出作物基因與表型的聯(lián)系圖譜。悄然運(yùn)轉(zhuǎn)的高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái),正在深刻改變農(nóng)業(yè)科研的范式。
育種革命:從農(nóng)田到算力
在華南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院的育種基地,幾代育種學(xué)家曾默默耕耘,培育出多個(gè)高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)的水稻品種。但鮮為人知的是,從發(fā)現(xiàn)第一株天然雜交水稻到全國(guó)推廣,經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的16年。
育種,需要在時(shí)間中尋找答案。育種學(xué)家憑借多年經(jīng)驗(yàn)選取親本,再一代代觀察田間表現(xiàn),數(shù)據(jù)依靠手動(dòng)記錄,致使主觀性強(qiáng)、效率低,甚至容易造成遺傳多樣性流失。
以玉米為例,由于未經(jīng)歷水稻作物那樣的“綠色革命”,抗倒伏和耐密植性狀仍是科研難點(diǎn)。面對(duì)數(shù)量龐大的基因組,單靠人力很難實(shí)現(xiàn)高效篩選,育種進(jìn)度受到極大限制。
如今,隨著生物信息學(xué)與AI技術(shù)的發(fā)展,育種正在經(jīng)歷一場(chǎng)由生物信息學(xué)、AI算法與算力平臺(tái)共同驅(qū)動(dòng)的深層革新。如今的每一粒種子,都擁有一本包含幾萬(wàn)個(gè)基因的基因組“信息天書”,背后蘊(yùn)藏著海量的性狀信息。
每一粒種子都蘊(yùn)藏著海量的性狀信息。
在華南農(nóng)業(yè)大學(xué),這種改變由高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)統(tǒng)籌實(shí)現(xiàn)。依托浪潮信息的模塊化數(shù)據(jù)中心解決方案構(gòu)建的金穗智算中心,學(xué)校搭建起涵蓋數(shù)據(jù)采集、處理、建模與可視化的一體化科研平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了從“田間”到“計(jì)算”再回到“田間”的閉環(huán)。
“2000份親本材料,如果兩兩雜交,那就有400萬(wàn)個(gè)雜交組合,我們需要對(duì)這400萬(wàn)個(gè)組合不斷進(jìn)行鑒定和選擇。而通過(guò)AI構(gòu)建模型,可以快速篩選出具有高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)潛力的親本組合?!比A南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院研究員、國(guó)家植物航天育種工程技術(shù)研究中心主任郭濤介紹,如今的育種者從“先看見(jiàn)再選擇”到“先預(yù)測(cè)再驗(yàn)證”,大大提高了高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)品種的選育效率。
目前,華南農(nóng)業(yè)大學(xué)高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)已服務(wù)于農(nóng)學(xué)院、園藝學(xué)院、生科院、植保學(xué)院、林風(fēng)學(xué)院等的39個(gè)課題組,涵蓋水稻、玉米、大豆及園藝作物等多個(gè)研究方向,截至2024年12月31日,總計(jì)任務(wù)數(shù)量為336721個(gè)。通過(guò)浪潮信息的Cluster Engine和AIStation,將計(jì)算資源利用率提升到90%以上,通過(guò)充分利用算力資源,可滿足數(shù)十名科研人員同時(shí)使用。
成果落地:從算力回歸農(nóng)田
科研創(chuàng)新最終要回歸田野、落地生根。
以國(guó)家植物航天育種工程技術(shù)研究中心主導(dǎo)的多個(gè)育種項(xiàng)目為例,通過(guò)高通量平臺(tái)的數(shù)據(jù)篩選與基因定位,科研人員得以在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)多種抗逆性狀的精準(zhǔn)評(píng)估與篩選,有效縮短了育種周期。
該中心培育的水稻新品種“華航香銀針”,已在百畝示范片中實(shí)現(xiàn)單季平均畝產(chǎn)723.5公斤。該品種田間長(zhǎng)勢(shì)均衡、株型好、有效穗數(shù)多、穗大、結(jié)實(shí)率高、熟色好,達(dá)到農(nóng)業(yè)農(nóng)村部設(shè)定的華南稻區(qū)雙季稻“超級(jí)稻”產(chǎn)量指標(biāo)。
這些成果背后,是高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的嚴(yán)格把控和智能分析能力的全面釋放。每一項(xiàng)數(shù)據(jù)采集和處理都經(jīng)過(guò)層層校驗(yàn),確保了科研數(shù)據(jù)的高度可靠,直接推動(dòng)了育種品質(zhì)的提升和新品種的產(chǎn)業(yè)化。
浪潮信息模塊化數(shù)據(jù)中心解決方案支撐金穗智算中心建設(shè)。
“我認(rèn)為的AI育種、智能育種,其實(shí)就是幫助育種家做育種方案的設(shè)計(jì)。所謂育種方案的設(shè)計(jì),牽涉到親本怎么選、后代種多大的群體、怎么做篩選等關(guān)鍵問(wèn)題。如果AI能在這些決策環(huán)節(jié)發(fā)揮作用,那才是真正的智能育種?!惫鶟锌?。
這種“從田間到算力再到田間”的轉(zhuǎn)變,為整個(gè)育種工作帶來(lái)了前所未有的靈活性與前瞻性。正是通過(guò)高通量平臺(tái)與AI系統(tǒng)的深度融合,科研人員能夠在更早階段、更大數(shù)據(jù)量下對(duì)目標(biāo)性狀進(jìn)行精準(zhǔn)判斷,加速實(shí)現(xiàn)從“實(shí)驗(yàn)室突破”到“田間豐收”的閉環(huán)。
未來(lái):農(nóng)業(yè)“黃金時(shí)代”啟幕
站在農(nóng)業(yè)科研的前沿,育種的智能化進(jìn)程仍在提速。
未來(lái),隨著種質(zhì)資源庫(kù)的持續(xù)擴(kuò)展、AI算法的不斷優(yōu)化,科研人員將在種質(zhì)鑒定、性狀挖掘、環(huán)境響應(yīng)預(yù)測(cè)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)更大突破。經(jīng)驗(yàn)與規(guī)律不再遙不可及,而是由數(shù)據(jù)、算法、平臺(tái)與一代代年輕農(nóng)學(xué)人共同構(gòu)建。
科研人員繪制圖譜。
放眼全球,智慧育種正成為農(nóng)業(yè)科技的重要前沿領(lǐng)域,國(guó)際國(guó)內(nèi)均有多個(gè)團(tuán)隊(duì)投入其中,形成了多樣化的技術(shù)路徑與研究重點(diǎn)。
“我們團(tuán)隊(duì)的研究重點(diǎn)在于資源的高效利用?!眱?chǔ)成才介紹道,“比如,在同樣的種植條件下,如何用更少的化肥投入獲得更高的產(chǎn)出?我們希望通過(guò)數(shù)據(jù)分析和智能輔助決策,實(shí)現(xiàn)投入產(chǎn)出效率最大化。”
在這一轉(zhuǎn)變中,高通量生物數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)將成為科研鏈條中不可或缺的中樞系統(tǒng)。依托平臺(tái),育種科研正從田間走向?qū)嶒?yàn)室,再回歸田間。這不僅提高了科研效率,也意味著資源更節(jié)約、生態(tài)更友好、成果轉(zhuǎn)化更高效。
一粒種子的“AI之旅”,不僅是一場(chǎng)科研范式的革新,也折射出中國(guó)農(nóng)業(yè)向智能化、綠色化、可持續(xù)方向邁進(jìn)的整體趨勢(shì)。未來(lái),科研與農(nóng)業(yè)將更加深度融合,在算力與算法的加持下,迎來(lái)一個(gè)真正的“黃金時(shí)代”。
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