文章回顾了作物主要育种技术及模式的发展历程,总结了智能设计育种的含义和基本流程,论述了信息技术与智能装备在智能设计育种中的主要作用,包括表型-环境大数据获取解析、多重组学大数据分析、多维大数据驱动的智能育种预测模型构建、育种大数据存储管理与应用以及育种装备的机械化、自动化和智能化方面的内容;最后从信息技术和智能装备视角探讨了当前作物智能设计育种面临的主要问题与挑战,Danusertib花费并从加速作物表型组技术体系构建、加快育种大数据建设、加强生物技术和信息技术的深度融合、务实推进种业智能装备自主研发和开展智能设计育种大联合大协作五个方面提出了具体建议。
抗逆选育引起的遗传变化不仅源于DNA序列的变化,也有来自于表观层面的修饰改变。为探究刺参(Apostichopusjaponicus)耐高温新品系育种过程中的选寻找更多育基础群体与选育群体的遗传多样性,运用MSAP技术分析了选育基础群体F、选育F_1代和选育F_4代的基因组遗传多样性。结果显示,10对引物获得的806个位点中,多态性位点为698个,多态性百分比达到86.60%;基于非甲基化位点的遗传分析,选育F_4代香农多态性指数为0.3981,Nei基因多样度为0.2264;基于甲基化敏感位点分析,选育Metabolism抑制剂F_4代香农多态性指数为0.5873,Nei基因多样度为0.2598,均高于基础群体;表观遗传多样性均大于非甲基化位点变异产生的序列遗传多样性,表明表观变异出现频率高于序列遗传变异。MSAP甲基化模式分析显示,选育F_1和F_4代经过选育后获得了一些甲基化水平和模式的改变,说明经温度胁迫选育,改变了刺参群体的基因组的甲基化状态。选育F_4代获得的类型Ⅱ的条带数最多,为161条,明显高于未选育刺参,为选育获得表观遗传特征。