紫花苜蓿 中國農(nóng)科院供圖
近日,中國農(nóng)業(yè)科學院北京畜牧獸醫(yī)研究所飼草育種與栽培科技創(chuàng)新團隊探索了機器學習算法在紫花苜蓿基因組預測中應用的可行性,構建了基于紫花苜蓿秋眠性狀基因組的最佳預測模型,準確預測了紫花苜蓿秋眠性,為利用基因組預測方法開展紫花苜蓿分子育種提供了重要參考。相關研究成果發(fā)表于《園藝研究》(Horticulture Research)。
紫花苜蓿被譽為“牧草之王”,是草食動物的重要蛋白牧草。秋眠性是影響紫花苜蓿秋季再生性和產(chǎn)量的重要性狀,對紫花苜蓿育種具有重要價值。為探索機器學習算法在紫花苜?;蚪M預測應用方面的可行性,該研究以全基因組關聯(lián)分析鑒定到的分子標記為依據(jù),利用候選SNP位點進行秋眠性表型預測,同時結合機器學習算法獲得類似于基于表型選擇的預測準確率。
研究人員對5種預測模型進行了分析比較和交叉驗證,發(fā)現(xiàn)SVM linear預測模型具有高準確率和最佳回歸系數(shù)。進一步利用單株個體秋眠性表型預測品種內(nèi)平均表型,結合單株個體秋眠性GWAS關聯(lián)SNP標記和SVM linear模型進行平均表型預測,結果表明預測準確率可達64.1%。
該研究得到國家自然科學基金、國家牧草產(chǎn)業(yè)技術體系、內(nèi)蒙古科技重大專項和國家公派留學等項目的資助。
相關論文信息:https://doi.org/10.1093/hr/uhac225