农业工作促进了作物产量增加，满足了粮食需求。粮食产量提高主要归功于品种遗传改良和栽培管理方法提升。作物育种技术的发展主要分为四个阶段，目前已进入到第四代的智能育种，但全球育种水平大部分停留在常规育种阶段。面对人口增长的挑战，需要整合现代的最新技术，提升育种技术，进一步加快遗传改良进程。
2023年12月22日，由华中农业大学玉米团队李林教授领衔，联合国内多个研究团队，在Molecular Plant在线发表了题为The CropGPT project: A call for a global, coordinated effort in precision design breeding driven by AI using biological big-data 的文章。该文向全球发起了开放、共享与合作的智能育种倡导——CropGPT，探讨了如何整合现有资源（包括种质、生物大数据）及人工智能方法、升级现有育种技术，并提出了可能的运作流程及潜在理论基础。
作物产量是一个复杂的性状，涉及复杂的基因调控网络和品种差异性。因此，系统分析基因的调控突进，引入平衡多个性状的最佳等位基因，是确保或促进产量提高的有效途径。随着测序技术的发展，多种基因组学数据可以与蛋白质组学及代谢组学数据相结合，系统地研究每个遗传层内或不同遗传层之间功能元件的相互作用，从而产生网络大数据（NBD）。人工智能和基因编辑等多种先进技术被用于NBD 挖掘已有报道。
Generative Pre-trained Transformers（GPT）是一种强大的语言模型，它们利用转换器模型（一种基于自注意力机制的神经网络模型）从广泛的训练数据中学习并生成文本。自然语言处理（NLP）可用于处理多模式输入如基因组学、环境参数、田间管理及其相互作用。GPT/NLP 的繁荣为通过增强生物大数据的分析，进行精准的智能设计育种带来了希望。因此，该研究论文提出CropGPT 新概念，并向全球发起CropGPT 智能设计育种合作倡导。CropGPT 的成功开发将需要两个主要要素，一是合作与整合，二是作物育种的多模式GPT。该项目将坚持开放、合作以及共赢的团队育种模式，需要育种家、生物学家、数学家、计算机学家、育种公司和生物技术公司之间的合作（图1A）。首先育种家提供基础的育种资源，育种公司利用DH 等工程化技术构建育种群体。其次，生物学家利用多组学数据构建基因网络结合AI 技术鉴定基因-性状调控关系，提供大量与特定性状相关的功能基因集合。此外靶向基因分型检测需要提高标记的有效性，高通量基因分型（与特定性状相关的基因）和表型分型（种群）将通过生物技术公司的协同努力进行。然后，数学家整合基因型数据、表型数据和环境因素来开发合适的大数据模型，而计算机学家通过模型预测合适的组配方式并提供建议。最后育种家/生物家根据育种建议进行杂交组合配制和基因编辑，根据性状鉴定优质材料或组合。优质的组配材料可直接进行商业化应用，同时也可以再次加入基础种质，通过迭代优化大数据模型。
图1 CropGPT智能设计育种架构
多模式GPT 将开发用于作物育种，数学家将基于大规模的育种语料库开发合适的育种语言模型，这是CropGPT 成功的关键因素。在此基础上，研究人员的目标是在CropGPT 中开发一种特征融合方法，该方法使用独立的预训练编码器来处理多模态数据，包括表型、环境因素、基因型、多组学数据、基因网络和文本等，从而统一生命语言。理想情况下，神经网络和自监督学习技术将被整合到CropGPT 中，以实现多种模态数据和人类自然语言之间的对齐和翻译。最终期望CropGPT 能够实现自由文本查询、多模态输入，并支持不同的下游任务（图1B）。
综上所述，CropGPT项目旨在协同应用DH技术、人工智能、基因组编辑、多组学等多种前沿技术，对基础种质资源进行分析和丰富，开发最优生物大数据模型（LLMs/GPT），提高育种的精准设计。
—— 原文 ——
Zhu W, Han R, Shang X, et al. The CropGPT project: A call for a global, coordinated effort in precision design breeding driven by AI using biological big-data[J]. Molecular Plant, 2023, 16: 206-231.
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北大荒垦丰种业-尊龙凯时 - 人生就是搏!科技生物技术与表型服务中心是由北大荒垦丰种业股份有限公司和上海尊龙凯时 - 人生就是搏!科技股份有限公司共同建设的开放式高通量植物基因型-表型-育种服务平台。中心建立了基因克隆和载体平台、作物转化系统、基因型分析平台、表型鉴定分析平台、数据分析和利用平台等现代化生物技术和信息支持平台，是定位于为植物科研和作物育种提供植物基因型-表型-育种数据分析的科研服务平台。
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实验室-温室-田间的一体化DH生产服务
单倍体产生：父本诱导系诱导母本材料，孤雌生殖，产生单倍体种子（幼胚）。
剥胚及培养：20-60份/皿。置于人工培养室（带光照层架）或人工培养箱中培养48小时左右。
挑选：将幼胚在体视荧光显微镜下观察或者在日光灯下观察，以自交系所得幼胚为对照。因为杂合二倍体含有父本基因，所以单倍体有微弱荧光或无色。
生苗：将挑选的拟单倍体直接置于含有加倍药剂（秋水仙素）的MS培养基上，暗培养；后转入不含加倍药剂的MS培养基，暗培养后光照培养，待幼苗2叶一心时移至培养瓶中（MS培养基）。
炼苗：将培养瓶中DH系幼苗在4叶一心时移栽至苗钵，在温室中炼苗。
移栽：待幼苗5-6叶期移栽至温室花盆或大田，待散粉时，及时套袋进行自交授粉。
收获：田间收获和鉴别。如果用采用花药离体培养单倍体的方法，则省去观察幼胚的步骤，其余步骤基本相同。
靶向测序服务
靶向测序技术主要分为基于多重PCR的靶向基因捕获技术（GenoPlexs）和基于液相探针杂交的靶向基因捕获技术（GenoBaits）两种。可完成单样品50-5000和3000-40000标记的基因型分析，并达到可设计区域覆盖度高于95%，扩增子均一性高于90%的捕获效率。
高通量表型仪器和服务方案
突变株作为育种的主要载体，筛选与鉴定工作复杂而繁重。高通量表型分析设备和荧光成像系统都可服务于突变株的筛选，具体体现在对一些物理诱变和化学诱变产生的突变群体，定时观察植株形态、颜色等变化，可以获得大量的植物表型参数，构建指纹图谱。此外，还可利用IMAGING-PAM荧光系统对植物幼苗进行光合特性测定，高效筛选突变单株。随着植物生物技术和基因工程的发展，细胞遗传操作与农艺性状改良显得尤为重要。细胞遗传操作之后导致农艺性状例如生育期，株高，叶面积，果实重量等改变，均可以通过中心服务平台高通量表型平台进行分析。目前，平台已针对小麦、水稻、玉米、黄瓜、番茄、辣椒、杨树、丹参、拟南芥、烟草、荞麦等多种植物进行表型服务，服务内容涉及胁迫生理，生长模型构建、生长势评价等领域。
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