育种，从某种意义上来说，是把来自不同种质资源的优良等位基因聚合起来。
作物育种经历了漫长的改良之路。传统育种是耕作者对作物表型变异的肉眼观察，通过主观判断选出高产优质抗性强的育种材料。后来，职业育种家出现，他们根据对作物遗传规律的认识，通过预先设计杂交育种试验，再从后代中筛选出优良栽培品种。
这些方法曾为作物改良、有效解决粮食安全问题作出了巨大的贡献。但在某种程度上，却都是基于经验和观察，完全根据表型对育种材料进行选育的“经验育种”。科学家曾“无奈”而又形象地将其形容为“一把尺子一杆秤，用牙咬，用眼瞪”。
“作物表型易受环境、气候等因素影响，依赖于经验育种效率低，且成本高、田间管理难度大。过去几十年甚至上百年来，基本是沿用这种方式，并无大的突破。”华南农业大学生命科学学院教授王海洋告诉《中国科学报》。
直到20世纪50年代，分子生物学与基因工程的诞生，打开了人类认识生命本质的大门。作物育种从经验育种时代进入了分子定向育种时代。这个时期，育种家可在明确基因型的表型效应的情况下，有的放矢地把符合预期要求的基因型进行组合。
“找到控制作物最佳性状的基因，对其进行标记，在后代中监测追踪，从而有目的地对单一目标性状进行基因改良，大大提高了育种效率和精确度。”王海洋说。
然而，伴随着高通量基因组测序技术的发展，越来越多的作物全基因组密码被解开。在海量的基因组数据面前，控制优良性状的基因是哪些？怎样的基因组合才能产出最优的作物品种？上述分子标记有效利用与定向育种的先决条件，人们却不得而知。
汪海表示，明确哪些分子标记和哪些性状相关联，需要借助机器学习模型或深度学习模型帮助育种家根据基因型预测表型。人工智能技术突破了人的经验，使作物育种更加精准而高效。
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