计算育种-背景篇

随着人们对农作物性状的遗传规律、调控基因功能及发育规律等方面的深入研究，以及生物、信息、新材料、自动化等科学技术的快速发展农作物育种技术正在发生着巨大变革，已经从单一的生物学领域向多领域多学科渗透和发展。截至目前，育种模式的发展已经历了三个阶段，并且逐渐进入第四阶段。

育种1.0时代或者农家育种阶段，主要是先民们根据主观经验判断选种的作物驯化育种阶段；
育种2.0时代或者杂交育种阶段，主要是职业育种家利用遗传学知识，设计杂交方案有针对性地筛选目标性状育种材料的遗传育种阶段；
育种3.0时代利用分子标记、转基因、基因编辑辅助选择育种的分子育种阶段；
育种4.0时代也被称为智能设计育种阶段。

四个育种阶段的比较

阶段	育种1.0时代	育种2.0时代	育种3.0时代	育种4.0时代
名称	作物驯化育种阶段	遗传育种阶段	分子育种阶段	智能设计育种阶段
时期	距今约1万年-	1865年-	20世纪70年代-	2018年-
技术	人工选择	人工杂交，诱变育种	分子标记，转基因，基因编辑技术	大数据收集技术，高通量测序技术
特点	周期长，偶然性大，效率低	育种时间长，技术复杂，操作难度大，可控性差	定向、较精准、需要大田育种、周期较长	省时、省力、精准
育种周期	数十年或数百年	6-10年	4-6年	2-4年

预期在不久的将来，随着高通量的多组学数据的积累，人工智能、快速育种平台等技术的发展，智能设计育种将会成为各国开展前沿育种研发的主战场。

1.1 作物驯化育种阶段

最早的育种可以追溯到人类从狩猎采集者转变为农耕者的时期。这个时期的人类育种主要是作物驯化，也是第一代育种技术，主要依赖于对作物表型变异的肉眼观察和长期积累的经验，选择更符合人们需求的育种材料，并将其保留下来，经过长期大量的积累，将野生物种培育成为如今的作物。在过去上万年的育种过程中，人们在世界各地培育了近 7000种可供食用的植物。

水稻的驯化起源于1万年前。目前大多数证据表明，水稻起源于中国。人工驯化野生稻，是远古文明的重要发端。野生稻分蘖多，匍匐生长，易落粒，种子带着长长的芒，籽粒小，产量低，这些性状都不利于农业生产。分蘖多影响营养的分配，有效分蘖减少，严重阻碍产量提升;易落粒不利于人类收集种子，显著降低产量;长长的芒影响种子收获及储存:匍匐生长更是严重限制了水稻产量的提升。随着近万年的驯化改良，野生稻逐渐直立起来了，种子不易脱落，共变短，籽粒变大，有效分增加从而演变成如今我们熟知的水稻。

栽培大豆是由野生大豆经过 6000~9000 年驯化来的，起源地点在中国的黄河流域。野生大豆具有蔓生、种子小，含油量低、产量低等特征经过长期的驯化，逐渐成为直立生长、种子大、油分产量大幅升高的作物品种这些依靠人工选择和驯化获得的原始地方品种，为现代栽培品种奠定丰富的种质资源基础。但是这种育种技术进程非常缓慢，作物改良效率极低。

1.2 遗传育种阶段

第二代育种技术是遗传育种。随着人类对生物遗传规律认识的加深，以及田间统计学、数量遗传学在育种中的应用，以双亲杂交为核心的遗传育种技术逐渐成熟。职业育种家预先设计杂交育种试验，通过人工杂交的手段，有目的地选配不同的亲本进行杂交、自交、回交等，从而结合双亲的优良性状，培育改良作物品种。这一阶段的育种技术主要利用经典遗传学、统计学和田间试验设计等理论与方法，人类定向选择起到主要作用，育种结果具有一定的预见性。经过不断选育后，古老的原始地方品种发展为优秀的现代栽培品种。

杂交可以将双亲控制的不同性状的优良等位基因结合于一体，或将双亲中控制同一性状的不同微效基因积累起来，产生杂种优势，获得比亲本品种表现更好的新品种。在过去近 100 年时间里，遗传育种技术极大地提高了水稻、小麦、玉米等作物的产量，缓解了世界范围的粮食紧缺压力。然而，杂交育种和诱变育种等常规育种技术存在育种时间长、技术复杂、操作难度大、可控性差、改良效果不佳等缺点。

1.3 分子育种阶段

第三代育种技术即分子育种。近 40 多年来，随着分子生物学和基因组学等新兴学科的飞速发展，育种家可对基因型进行直接选择，作物分子育种因此应运而生。分子育种是把表型和基因型选择结合起来的一种作物遗传改良理论和方法体系。它将分子生物学技术应用于育种中，在分子水平上进行育种，通常包括分子标记辅助育种和转基因育种，可实现基因的直接选择和有效聚合，大幅度提高育种效率，缩短育种年限，在提高产量、改善品质、增强抗性等方面已显示出巨大潜力。

基因测序技术是分子育种得以发展的关键，实现了育种后代性状由表型向基因型的根本改变。20 世纪 70 年代末发表的 Maxam-Gilbert（马克萨姆-吉尔伯特）测序方法首次提出分子辅助育种可以直接采用优良变异的核背酸序列信息（即分子标记）。随着 20 世纪 80 年代 DNA 标记技术兴起，以RFLP（restriction ragment length polymorphisms，限制性片段长度多态性）、SSR（simple sequence repeat，简单重复序列）、STS （sequenctagged site，序列标签位点）、AFLP（amplified fragment length polymorphism，扩增片段长度多态性）、RAPD（randomly amplified polymorphic DNA，随机扩增多态性 DNA）CAPS（cleaved amplified polymorphic sequence，酶切扩增多态性序列）、SCAR（sequence characterized amplified region，序列特异性扩增区）、SNP（single nucleotide polymorphism，单核昔酸多态性）等分子标记技术为基础，利用标记开发、遗传图谱、功能与比较基因组连锁分析及基因组测序等进行育种，标志着作物育种正式进入分子标记辅助选择育种阶段。在这一阶段，育种学家主要利用与目标基因紧密连锁或表现共分离的分子标记选择个体，从而减少连锁累赘，获得目标个体。随后诞生的第一代测序技术Sanger（桑格）测序，第二代测序技术（又称下一代测序技术（NGS））和第三代测序技术（单分子测序技术），也对植物育种技术的发展产生了重大影响。

从理论上讲，植物基因组中 SNP 数量是无限的，这促成了分子标记辅助选择（marker assisted selection，MAS）和分子设计育种技术的发展。同时，育种者们找到了分子标记-性状关联（marker-trait association，MTA），利用分子标记覆盖整个群体的基因分型，并分析表型变异与基因型多态性之间的关系。因此，研究人员可以将传统 MAS 技术的应用扩展到大数据应用，随即产生了全基因组选择育种。全基因组选择育种是分子标记辅助选择育种的延伸，是近年来动植物分子育种的全新策略，已成为分子技术育种的热点和趋势。全基因组选择育种以连锁不平衡理论为基础。相比于分子标记辅助选择育种依赖于 QTL（quantitative trait locus，数量性状基因座）定位的准确性及其附近标记，全基因组选择育种选用少量分子标记预测少量的 QTL 效应，用覆盖整个基因组的分子标记来捕获整个基因组上的变异，对育种值进行有效预测。其扩大的甄选方案能够形成更精确的基因组解剖，以减少连锁阻力和假阳性标记等问题。

目前，转基因技术培育的作物已经在美国、巴西等 70 多个国家被泛种植，全球每年的种植面积近 30 亿亩。转基因技术通过对目标功能基因的定向转移，有目标地整合优良性状。该技术不受生物体间亲缘关系的限制，可以打破不同物种间天然杂交的屏障，拓宽可利用基因的来源，目前，被广泛应用的转基因作物主要是具有抗虫和抗除草剂功能的作物种质资源。比如，将苏云金杆菌中的杀虫蛋白基因转移到棉花中，获得的抗虫转基因棉花具有抵抗棉铃虫的特性，从而减少了农药的使用；带有抗除草剂草甘滕基因序列的抗除草剂类作物具有抵抗除草剂的功能，当在相应农田中使用草甘滕类除草剂时，该转基因作物得以幸免，这不仅降低了除草成本，也提高了种植效益。目前，随着与作物产量、抗虫、抗病、养分高效、抵御非生物胁迫、提高作物品质等相关的大量功能基因的发现越来越多具有相关优异性状的转基因作物应运而生，对提升育种的效率具有重要的价值。

2013 年，三个独立的研究团队分别建立了基于规律间隔成簇短回文重复列（clustered regularly intersaced short palindromic repeatsCRISPR）/CRISPR 关联蛋白 9（CRISPR-associated proteins system 9，Cas 9）基因编辑系统的水稻、小麦、烟草和拟南芥基因编辑植株。从此之后作物育种专家开始广泛地采用基因编辑手段进行有针对性的序列编辑从而快速进行农作物改良育种。近年来，CRISPR/Cas 系统不断被改进使得基因组编辑成为一种广泛采用、低成本、易于使用的靶向基因技术目前，已被基因组编辑修饰的性状包括产量、品质、生物胁迫和非生物胁迫抗性等。这种技术也能够同时敲除一些与有益性状位点高度连锁的不利基因，可以精准地进行作物性状改良。因此，以 CRISPR/Cas 为基础的基因编辑技术育种方式具有增强全球粮食安全和农业可持续发展的潜力。

随着各种农作物基因组测序的完成和测序技术的快速发展，不同作物的基因组学、转录组学、代谢组学研究得到了迅猛发展，提高了作物农艺性状基因位点的发掘效率，也促进了高通量筛选作物优良性状的基因芯片在育种上的应用。

1.4 智能设计育种阶段

目前，国际上育种技术正进入第四阶段，即智能设计育种阶段。2018年，美国科学院院士、康奈尔大学玉米遗传育种学家 Edwards Buckler(爱德华兹·巴克勒)教授提出了“育种 4.0”的理念，这标志着智能设计育种阶段的开始。智能设计育种的特征是生物技术、人工智能技术和大数据技术在育种中的结合应用，是未来育种技术发展的趋势。

针对我国粮食安全的“卡脖子”问题，2021 年之江实验室联合中国科学院东北地理与农业生态研究所、中国水稻研究所等单位，共同启动了智能计算“数字反应堆”一智能计算育种项目，建立以计算育种学为核心的新一代作物育种理论和技术体系，推动作物育种研发范式的变革，促进作物育种理论创新与技术进步，为作物新品种的培育和生产提供核心技术和科技平台，服务作物育种的科学研究和种业发展，实现我国育种 4.0 时代跨越式发展。

“计算育种学”是之江实验室和中国科学院东北地理与农业生态研究所及中国水稻研究所提出的一门新学科。计算育种学属于作物育种学与计算机科学的新兴交叉学科，是研究作物品种选育的数据分析、数学建模和计算机仿真等相关的理论与方法，指导作物优良品种选育及繁殖的一门学科。计算育种学运用计算机和数学逻辑，构建与模拟作物从育种到收获的全过程为作物育种生产实践提供最佳的实施方案，实现作物育种从“试验选优”向“计算选优”的根本转变，提高作物育种的效率和准确性该学科以作物分子精准育种技术为基础，以育种大数据为熔炉底料，将大数据挖掘与分析、人工智能、高性能计算等先进技术方法高效融合，通过基因、环境和表型等多模态多尺度海量数据集，建立高精度育种预测模型，研发全流程智能化作物育种和栽培技术，增强我国种业核心技术竞争力，保障我国粮食安全和产业安全。