近日，来自于中国农业科学院生物技术研究所三个科研组团队（分别为作物耐逆性调控与改良团队、玉米功能基因组团队、微生物蛋白设计与智造团队）通过共同研究并多次尝试，构建了植物表观遗传修饰智能预测在线工具SMEP。那这款工具作用于什么呢？据介绍，该研究所科研人员采用AI人工智能的方法，模拟植物组蛋白修饰等序列信息，在程序上实现了水稻、玉米、大豆等农业物种表观修饰位点的预测，为作物功能基因组研究以及智能设计育种提供工具和数据支持。
颜色、株高、叶形的不同，都和表观修饰有关/资料图片/新京报记者|周怀宗 摄
结合地方农业经济发展特点，表观遗传学机制主要体现农作物进化和驯化的作用，以模式植物和重要农作物为研究对象，探究表观遗传调控和无序蛋白对植物生长发育和胁迫应答的作用机理，探讨表观遗传变异在多倍体农作物驯化过程中受人工选择的情况。此外，利用小RNA和基因编辑技术改良农作物性状，为现代农业分子育种和种质创新提供重要理论支持。表观遗传是特定的基因型与环境相互作用的结果。包括个体形态、功能等各方面的表现，在植物领域，表现为株高、颜色、抗逆性不同等。表观遗传修饰包括DNA/RNA甲基化和组蛋白修饰，是调控真核生物基因转录、RNA代谢以及其他生物过程的主要驱动因素。近年来，检测技术和高通量测序的发展推动了作物表观组学的研究。然而，由于受到检测技术、实验成本、取材组织以及表观修饰动态可逆的调控特性，仍有大量表观修饰位点没有得到发掘和研究。因此，如何利用现有表观组学数据深入探索潜在的表观修饰位点是当前表观遗传研究面临的关键问题。
目前，AI人工智能技术在表观组学大数据分析和预测上展现广阔的应用潜力。该研究基于卷积神经网络方法，利用课题组前期绘制粳稻日本晴的多种表观修饰图谱，构建得到了具有高准确度的智能预测模型。该模型经过参数优化、交叉验证以及实验验证，在预测DNA甲基化、RNA甲基化和组蛋白修饰等表观遗传修饰位点中具有高可信度。同时，该研究所研究人员还成功地将该模型应用于籼稻代表品种93-11及玉米品系B73中表观修饰位点的预测。而科研人员在线构建的智能预测工具SMEP，给人们提供了检索表观遗传修饰位点和基因表达数据的可视化界面，在水稻、玉米、大豆等物种的重要农艺性状智能设计中提供挖掘工具和数据支撑，为改良农作物性状与智能育种不断参考与改变。
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