新京报讯 据中国农业科学院网站音讯，近来，中国农业科学院生物技能研讨所玉米功用基因组立异团队初次系统提醒玉米根系构型高通量表型组及微观形状的遗传根底，研制了根系表型剖析算法，构建的机器学习模型完成了根系结构智能猜测与要害基因发掘，为作物遗传改进供给新策略与基因资源。相关研讨成果宣布在《宏（iMeta）》上。

　　玉米根系的多样性决议了其固根才能、营养吸收才能及抗逆性，对产值构成有至关重要的影响。但植物根系地下特性和表型检测的新方法的局限性也给育种挑选带来了很大的应战。

　　该研讨对316个玉米种类的根系构型及细胞结构打开深入研讨，获取了131个根部性状数据，发现热带、亚热带与温带玉米品系在部分根部性状上存在十分显着差异，经过全基因组相关剖析，判定出很多根系调控基因，证明了岩藻糖基转移酶5（FUT5）在根系发育及耐热性中的及其重要的效果，其不同单倍型与主根特征存在相关，具有育种使用潜力。此外，开发了根系表型机器学习猜测模型PRSA，结合根切片微表型数据，完成了根系结构智能猜测，突破了传统表型检测瓶颈。该成果与前期研讨一起构建了玉米地上—地下、微观—微观全方位表型剖析系统，运用机器学习算法，构建高猜测精度的表型猜测模型，完成对杂乱农艺性状的前期精准猜测，为玉米及其他作物智能规划育种供给技能支撑。

　　该研讨得到农业生物育种严重专项、国家自然科学基金及中国农业科学院科学技能立异工程等项目的赞助。