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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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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