科学家用AI破解葡萄品质下降难题

葡萄是世界上仅次于柑橘的第二大果树作物,而我国则以葡萄产量全球第一、种植面积全球第二的规模稳居产业龙头。然而,在气候变化引发的极端天气冲击下,传统的葡萄品种糖酸平衡受到破坏,品质随之下降,“颜值”与“风味”面临巨大挑战。因此,我们亟需培育具有环境韧性的高抗优质新品种。

为了达成这一目标,科学家们一直在努力寻找育种的“加速器”。近期,中国科学院植物研究所葡萄与葡萄酒科学研发团队开发了一种结合基因芯片技术和 AI 表型组平台的新方法,能够快速定位控制葡萄性状的关键基因,精准评估性状信息,以加速抗逆性强、风味更佳的葡萄品种的培育过程。

高密度基因芯片——

葡萄的“基因身份证”

此前,通过人工杂交育种的方法选育新品种不仅耗时长,而且效率低。这主要是因为,一方面在传统育种过程中需要通过播种种子的方法得到新的葡萄藤,从播种到结果需要 3~5 年的时间(童期);另一方面,葡萄品种的基因组也具有较高的杂合度,杂交获得后代表现很难预测,通常需要万里挑一才能获得一个优异的品种。

因此在作物遗传改良研究中,科学家们一直希望能像“查字典”一样快速定位控制重要性状的基因。随着技术发展,基因芯片应运而生,它能够利用已知序列的 DNA 片段定位目标基因,并利用片段中的探针检测出哪个碱基发生了变异,进而在“字典”中对该变异进行筛选。国际上葡萄基因芯片探针数一般为几千到几万不等。

在普通基因芯片基础上,该团队进一步开发了高密度基因芯片。该芯片借助 313 份葡萄基因组数据设计而成,能够覆盖葡萄全部的 19 条染色体,其标记密度达到每 2.8 千碱基一个位点,即在葡萄基因组上,平均每隔 2800 个碱基就设置了一个遗传标记检测点,比现有国际芯片的标记密度高出 10 倍。

高密度基因芯片就像一台高效的“基因雷达”,它可以扫描整个葡萄基因组,帮助我们精准定位重要性状的基因。

科学家用AI破解葡萄品质下降难题

葡萄基因芯片 图片来源:作者拍摄

AI 表型组平台——

葡萄的“智能体检仪”

除了“基因雷达”,研究员们还搭建了配套的葡萄“智能体检仪”——AI 表型组平台。它利用图像识别技术,能在 1~2 秒内扫描一颗葡萄的 124 项特征,比如大小、形状和颜色,并智能分辨葡萄位置、朝向,并迅速从高度多样化的育种群体中海选出最优秀的潜力品种,彻底改变了过去靠人工测量效率低、误差大的局面。

此外,这个平台还能用降维算法进行“性状翻译简化”——把复杂的颜色深浅、果形变化等性状表现转化为统一的数字指标,让不同品种之间的比较更加科学、标准。未来,这套系统还将配备高光谱、热红外等先进传感器,可以捕捉更多隐藏的性状信息,让葡萄的“健康报告”更加全面详细。

科学家用AI破解葡萄品质下降难题

葡萄表型组平台 动图来源:作者制作

成果应用:

从“靠天吃饭”到“科学定制”

研究员们通过运用这个新型育种利器,发现了名为 VaNAC08 的关键抗寒基因,它如同葡萄中的“抗冻开关”,通过激活下游基因 VaRFS6,促进葡萄细胞内棉子糖(一种天然防冻剂)的积累。实验表明,当这个基因过表达时,葡萄细胞在低温下的存活率显著提高,并减少了电解质泄漏。这意味着未来品种可普遍不再需要传统的埋土防寒措施,既节省劳动力又有利于土壤保护。

科学家用AI破解葡萄品质下降难题

冬天不需要埋土越冬的葡萄 图片来源:作者拍摄

随着分子设计育种逐渐成为现代农业的新常态,这种融合基因芯片与 AI 表型组技术的“精准+高效”模式,正在以前所未有的速度培育出更优质、更抗逆的作物新品种。葡萄育种不仅效率实现飞跃,其风味、抗寒性等关键性状也得以精准优化,为产业注入了新的活力。

科学家用AI破解葡萄品质下降难题

整合高密度芯片与高通量表型实现对葡萄关键农艺性状的遗传结构精准解析 图片来源:作者制作

更重要的是,这类模式的应用可以广泛推广到草莓、苹果、柑橘等其它果树的育种中,帮助培育在干旱、盐碱、贫瘠等不利环境中依然健康生长的新品种。这为开发利用边际土地提供了可能,让原本难以耕种的土地也能焕发生机,拓展了农业生产的新空间。

利用该项成果,有望通过精准定制作物的抗逆性状,让每一寸土地都发挥价值,让每一棵果树都承载希望,推动农业逐步从“靠天吃饭”迈向“科学定制”,为构建多元、可持续的食物供给体系提供坚实支撑。

参考文献

[1]Zhang Y, Wang Y, Henke M, Carbonell‐Bejerano P, Wang Z, Bert P, Wang Y, Li H, Kong J, Fan P, Dai Z, Liang Z, 2025. Integrating dense genotyping with high‐throughput phenotyping empowers the genetic dissection of berry quality and resilience traits in grapevine. Advanced Science, 2412587.

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