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#基因组选择

《北京青年报》2026 年 10 月 04 日 转四川省畜牧科学研究院 四川在线·10月4日 · 周日75 分 报道饲料与饲草阅读 0

四川省畜科院:蜀兴1号肉兔10K功能性液相芯片研发成功——四川肉兔育种迈入基因组精准选择时代

10月4日,记者从四川省畜牧科学研究院获悉,团队成功研发蜀兴1号肉兔10K功能性液相芯片,这是西南地区首款针对肉兔专门化品系选育的液相育种芯片,标志着四川肉兔育种迈入基因组精准选择时代。蜀兴1号肉兔配套系是西南地区首个拥有自主知识产权的国审肉兔配套系,今年占全省肉兔良种市场约30%。新芯片基于液相探针杂交捕获测序技术,包含约10000个功能相关SNP位点,重点覆盖早期生长速度、屠宰率、肉质、饲料转化效率等核心经济性状,以及父系生长性能和母系繁殖性能评估。芯片将传统8-10年选育周期压缩到5-6年,世代间隔从10-12个月压缩到6-8个月,选择准确性提升20%以上。四川是全国第一养兔大省,去年肉兔年出栏近1.7亿只,年消费兔肉占全国60%以上。该芯片弥补了国外伊拉、伊普吕等配套系占全省种兔市场60%带来的"种源卡脖子"风险。

科学网博客·9月18日 · 周五精选86 分 报道种业与品种管理阅读 5

中国农科院基因组所李奎团队发布"伯乐"多智能体AI平台 开启基因组智能育种新范式

中国农科院深圳基因组所李奎教授团队在Journal of Integrative Agriculture发表的BOLE多智能体AI平台,将原本高度依赖专业知识的复杂工程任务简化为直观的自然语言对话,显著降低技术使用门槛同时提升分析结果可重复性。BOLE已上线并免费开放使用同时支持本地化部署。论文第一作者为广东省农科院王子帅与深圳基因组所梁崇霄,研究得到国家重点研发计划、猪禽种业全国重点实验室基金等项目支持。

中国农业科学院·9月1日 · 周二79 分 报道小麦阅读 2

中国农业科学院农气所:塑性感知基因组选择框架助力小麦育种降本增效(Computers and Electronics in Agriculture)

近日,中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所智慧气象与农业气候资源利用创新团队提出塑性感知基因组选择框架,实现了跨环境小麦基因组预测与育种资源高效配置。科研团队以重组自交系群体为材料,在 8 个环境中调查产量、千粒重、穗粒数、穗数和株高。研究发现仅使用 50% 基因型在 3 个环境中的表型数据,株高、穗粒数和千粒重的预测准确度即可分别达到 0.70、0.54 和 0.59,显示出减少试验规模的潜力。该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目支持。

腾讯新闻 · 2026-09-01·9月1日 · 周二83 分 报道生物育种与基因技术阅读 3

中国农科院环发所"塑性感知基因组选择框架"在 Computers and Electronics in Agriculture 发表,仅 50% 基因型 + 3 环境表型数据即可高精度预测

智慧气象与农业气候资源利用创新团队以重组自交系群体为材料,在 8 个环境中调查产量、千粒重、穗粒数、穗数和株高。研究发现,仅使用 50% 基因型在 3 个环境中的表型数据,株高、穗粒数和千粒重的预测准确度即可分别达到 0.70、0.54 和 0.59。

中国农业科学院 2026年8月·8月22日 · 周六精选89 分 报道小麦阅读 6

中国农科院农业环境与可持续发展研究所智慧气象团队提出塑性感知基因组选择框架:50%基因型3环境数据即可精准预测小麦育种资源

中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所智慧气象与农业气候资源利用创新团队提出塑性感知基因组选择框架,实现跨环境小麦基因组预测与育种资源高效配置。相关研究成果发表在《农业计算机与电子学(Computers and Electronics in Agriculture)》。传统多环境品种试验需多地点多年开展、周期长且成本高;科研团队以重组自交系群体为材料、在8个环境中调查产量、千粒重、穗粒数、穗数和株高,研究发现仅使用50%基因型在3个环境中的表型数据,株高、穗粒数和千粒重的预测准确度即可分别达到0.70、0.54和0.59。该框架将小麦对环境变化的响应量化为特征指标,无需复杂的环境描述数据即可开展跨环境预测,可为试验设计、亲本选配提供数字化决策支持。

中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 2026-08-17·8月17日 · 周一86 分 报道小麦阅读 5

中国农科院智慧气象团队提出塑性感知基因组选择框架 助力小麦育种降本增效

中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所智慧气象与农业气候资源利用创新团队提出塑性感知基因组选择框架,实现跨环境小麦基因组预测与育种资源高效配置,研究成果发表在《农业计算机与电子学》(Computers and Electronics in Agriculture)。仅使用50%基因型在3个环境中的表型数据,株高、穗粒数和千粒重的预测准确度即可分别达到0.70、0.54和0.59。框架将小麦对环境变化的响应量化为特征指标,无需复杂环境描述数据即可开展跨环境预测。