周永鋒團隊自2015年開始聚焦葡萄育種工作，2023年繪制了葡萄端粒到端粒的參考基因組，又進一步對包括野生和栽培在內的9個二倍體葡萄品種進行測序、組裝，得到了18個端粒到端粒的單倍型基因組，并整合已有的基因組數據，構建了全面、準確的葡萄泛基因組。

在此基礎上，周永鋒團隊引入機器學習算法，解析了葡萄基因數據與葡萄性狀數據之間的復雜網絡關系，構建了葡萄全基因組選擇模型。通過這一模型，科研人員可以快速地預測葡萄成熟后的性狀，經數據分析驗證，預測準確率達到了85%，有助于更好地選擇優(yōu)良品種。

周永鋒說，與雜交育種需要根據葡萄成熟后的表型作出判斷相比，基于這種選擇模型的全基因組選擇育種技術，在葡萄幼苗時期就可以預測其成熟后的性狀，可以盡早剔除掉不符合條件的幼苗，減少了不必要的人工成本和投入，在葡萄育種應用中有很大的應用潛力。目前，相關研究成果已獲批國家發(fā)明專利6項，已申請國際專利1項。

此研究由中國農業(yè)科學院深圳農業(yè)基因組研究所、南京農業(yè)大學、中國農業(yè)科學院鄭州果樹研究所、新疆農業(yè)科學院園藝作物研究所等機構的科研人員共同完成。（記者陳宇軒 毛思倩）

責任編輯：張鵬輝