很多朋友对于育种与人工智能和育种与人工智能的关系不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人工智能在作物育种中的成功案例
2020年，中国科学院田志喜、梁承志、韩斌等研究者通过全基因组重测序对全球2898份具有遗传多样性的大豆种质材料进行分析和鉴定，进而构建了世界首个大豆泛基因组。
本次泛基因组研究所选用的大豆种质材料具有重要的育种和生产价值，其中“满仓金”“十胜长叶”等种质材料作为骨干核心亲本已各自培育出“黑河43”“齐黄34”等上百个优良新品种，这些品种被各个大豆主产区大面积推广种植。
“分子标记辅助选择、全基因组选择等是分子育种的代表性技术，其旨在对大豆内源基因进行聚合或修饰，赋予大豆新的性状，而这些育种技术的应用都依赖于对大豆功能基因组的深入研究和全面了解。”于彩虹说。
因此，大豆泛基因组和相关自然群体遗传变异的发布为大豆育种技术研究提供了重要的资源和平台，也为推进大豆分子设计育种、提升大豆产量奠定了基础。
人工育种与AI育种体系是什么
人工授精技术自从本世纪40年代问世以来，首先在奶牛生产中，其后在其它的畜种中得到广泛地应用。近几十年来，人工授精技术不断地发展和完善，尤其是精液低温冷冻保存技术的成熟，使人工授精成为迄今在家畜育种中最重要的生物技术。
人工智能在农业种子筛选的应用
人工智能技术在农业育种产业中的应用|智有利于提高品种质量。育种选种是农业产业链的起点，而种子是最重要的农业生产资料之一，培育出商业价值高，高产抗病害的种子，是众多企业关注的焦点。
而育种过程却需要大量的资金与技术投入，以及海量数据的支持，这就极大的提高了育种产业的市场准入门槛。
人工智能在作物育种中的应用
应用分子生物学基础，预测基因的时空表达特异性、转录因子结合位点、开放染色质、各种表观遗传印记、染色体重组位点等。
克服传统线性模型的弱点，精确预测低频/罕见变异的分子表型和田间表型效应。
未来可以在计算机中对基因组DNA序列进行虚拟诱变，并利用神经网络模型预测变异的后果，从中挑选符合预期目标的变异序列进行实验验证，从而实现低成本定点定向设计育种。
文章到此结束，如果本次分享的育种与人工智能和育种与人工智能的关系的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！