水稻智能育種機器人的研發(fā)范文
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《中國生物工程雜志雜志》2014年第七期
1．1我國已有的水稻育種理論模型基礎(chǔ)
建國以來，我國水稻育種經(jīng)歷了高稈良種的評選利用、矮化育種、雜交優(yōu)勢利用和高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、多抗水稻新品種選育這四個重要的發(fā)展時期［8］。在此期間，基于育種經(jīng)驗和理論的傳承、總結(jié)和創(chuàng)新，我國水稻傳統(tǒng)育種理論體系不斷發(fā)展和完善。在超級稻育種研究計劃實施的過程中，育種家們提出了一系列超級稻育種理論和模型，例如直立大穗型超級稻育種模型、新株型超級稻育種、半矮稈叢生早長超級稻新株型模型、亞種間兩系超級雜交稻模型和亞種間重穗型三系超級雜交稻模型等［9］。這些育種理論模型可以作為構(gòu)建水稻育種機器人表型選擇模型的基礎(chǔ)。
1．2水稻基因組學(xué)和分子育種基礎(chǔ)
由于基因組小(430Mb)，重復(fù)序列少，水稻已成為單子葉植物中遺傳和分子生物學(xué)研究的模式作物［10］。在水稻飽和遺傳圖譜和物理圖譜構(gòu)建成功的基礎(chǔ)上［11］，國際水稻基因組測序計劃(IRGSP)于2002年完成粳稻全基因組測序和水稻基因組草圖的繪制工作［12］，并于2005年公布了水稻基因組“精細(xì)圖”［13］。水稻基因組測序的完成推動了水稻功能基因組學(xué)和水稻分子育種研究的發(fā)展。據(jù)預(yù)測，水稻基因中約有3．2～5．6萬個基因［10］。現(xiàn)在水稻中已經(jīng)定位和標(biāo)記了相當(dāng)數(shù)量的控制重要農(nóng)藝性狀的基因和QTL，分離克隆了其中數(shù)百個基因［14］;并對部分基因的功能進行了分析，對水稻重要農(nóng)藝性狀遺傳調(diào)控網(wǎng)絡(luò)進行了解析。其中一些重要的抗病蟲、產(chǎn)量和品質(zhì)基因已應(yīng)用到分子育種中，并且取得了較好的效果。水稻基因組學(xué)和分子育種方面的積累和進展可以作為構(gòu)建水稻智能育種機器人基因型選擇模型的基礎(chǔ)。
1．3植物基因型自動化分析技術(shù)基礎(chǔ)
基因組學(xué)的發(fā)展和作物分子育種技術(shù)的應(yīng)用需要研究人員檢測、分析和處理海量的遺傳和基因型數(shù)據(jù)。為了滿足基因組學(xué)和分子育種研究的需求，國內(nèi)外儀器分析公司研制了高通量、自動化基因組和分子標(biāo)記分析設(shè)備和技術(shù)平臺，例如第二代DNA測序技術(shù)平臺［15］、高通量核酸自動提取平臺、PCR自動化工作站、美國AdvancedAnalytical公司的FragmentAnalyzerTM高通量SSR標(biāo)記分析系統(tǒng)［16］、美國DouglasScientific公司的高通量分子標(biāo)記平臺等。我國可以利用這些基因組和分子標(biāo)記分析平臺，在此基礎(chǔ)上探索研制水稻智能育種機器人的基因型檢測和分析子系統(tǒng)。國外跨國公司已經(jīng)開展了標(biāo)記自動化分析平臺的研究和應(yīng)用探索。例如在美國孟山都(安克尼)SNP分子標(biāo)記實驗室，從籽粒激光切削取樣、DNA提取、PCR擴增、生物信息讀取到目標(biāo)樣品選擇等過程均實現(xiàn)了全程自動化，每天可完成數(shù)百萬個樣品分子標(biāo)記測試和海量信息采集分析任務(wù)［17］。
1．4表型組學(xué)和表型分析技術(shù)基礎(chǔ)
表型組學(xué)是近十多年間發(fā)展起來的一門在基因組水平上系統(tǒng)研究某一生物或細(xì)胞在各種不同環(huán)境條件下所有表型的學(xué)科。利用表型組學(xué)的表型分析技術(shù)平臺，研究者可以采集植物表型圖像和數(shù)據(jù)，并且進行高通量、自動化分析和評價。表型組學(xué)在作物育種上有廣闊的應(yīng)用前景，國外已有研究機構(gòu)開始探索將表型組學(xué)分析技術(shù)應(yīng)用于作物育種中。例如比利時CropDesign公司已經(jīng)開發(fā)出稱之為“性狀工廠”的技術(shù)平臺，該平臺不僅能實現(xiàn)大規(guī)模、自動化的轉(zhuǎn)基因植物性狀評價，而且還能在植物表型評價的基礎(chǔ)上評價基因和基因組合。基于對水稻生長發(fā)育的特別設(shè)計和相關(guān)農(nóng)藝性狀高精度的測量方法改造，“性狀工廠”平臺已經(jīng)全面應(yīng)用于水稻轉(zhuǎn)基因及其性狀的高通量、自動化選擇評價［18］。“性狀工廠”平臺在水稻育種方面有很大的應(yīng)用潛力。我國可以借鑒和吸收“性狀工廠”的經(jīng)驗，利用表型組學(xué)的高通量、自動化表型分析技術(shù)平臺采集水稻的表型數(shù)據(jù)，并且結(jié)合水稻育種選擇模型，探索研制水稻表型自動化評價選擇技術(shù)。
1．5自動化技術(shù)基礎(chǔ)
自動化技術(shù)是本世紀(jì)以來發(fā)展極為迅速和影響極大的科學(xué)技術(shù)之一，現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用到科研、生產(chǎn)和生活等各個方面。自動化技術(shù)也應(yīng)用于作物基因型分析、植物表型分析和農(nóng)業(yè)機械等領(lǐng)域。在作物基因型分析領(lǐng)域，從樣品采集、DNA提取、PCR擴增、電泳到標(biāo)記分析的各個環(huán)節(jié)，現(xiàn)在都有相應(yīng)的高通量、自動化檢測儀器設(shè)備。借助圖像識別和機械自動化技術(shù)，植物表型分析也可以實現(xiàn)高度自動化。例如荷蘭Keygene生物公司開發(fā)的KeyTrack植物表型自動化、高通量分析平臺，該平臺利用植物自動傳送系統(tǒng)、表型圖像數(shù)字化采集系統(tǒng)和表型數(shù)據(jù)自動分析系統(tǒng)，能在溫室中對單株植物進行表型分析評價。自動化技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械上更是得到了大規(guī)模的應(yīng)用。瑞士先正達公司自行設(shè)計改裝的自動化玉米(ZeamaysL．)田間小區(qū)收獲測產(chǎn)設(shè)備，每臺每小時能收獲500個試驗小區(qū)，并準(zhǔn)確獲取產(chǎn)量等數(shù)據(jù)［17］。自動化技術(shù)為水稻智能育種機器人的研制提供了必要技術(shù)條件，我國可在吸收國內(nèi)外已有自動化技術(shù)的基礎(chǔ)上，加以改進創(chuàng)新，應(yīng)用到水稻智能育種機器人研制工作中。
2水稻智能育種機器人研制的可行性探討
建國以來，我國水稻育種取得了巨大成就，現(xiàn)在已經(jīng)形成了一套成熟的水稻育種理論模型。這是水稻智能育種機器人研制的理論依據(jù)和建立自動化表型選擇模型的基礎(chǔ)。在水稻基因組學(xué)方面，已有相當(dāng)數(shù)量的QTL和基因被定位和標(biāo)記，并且近年來水稻重要農(nóng)藝性狀的遺傳機制和基因調(diào)控模式研究取得了巨大的進展。這為水稻智能育種的基因型選擇提供了理論支撐。現(xiàn)有的植物基因型自動化分析技術(shù)平臺為水稻智能育種的基因型選擇提供了硬件條件。分子育種技術(shù)的應(yīng)用為水稻智能育種的基因型選擇提供了實踐基礎(chǔ)。表型組學(xué)研究方法和分析技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用于作物表型分析和育種中。這為水稻智能育種的表型分析和選擇提供了分析方法和技術(shù)條件。現(xiàn)有的自動化和信息技術(shù)則為水稻智能育種機器人表型和基因型選擇各子系統(tǒng)的有機整合提供了技術(shù)條件。國外已有研究機構(gòu)開展了作物分子標(biāo)記自動化分析系統(tǒng)和玉米自動測產(chǎn)系統(tǒng)研制的探索工作，這為我們提供了寶貴的經(jīng)驗。因此，現(xiàn)在我們已經(jīng)具備了整合育種技術(shù)、基因組學(xué)、表型組學(xué)、自動化和信息技術(shù)等“跨農(nóng)業(yè)”學(xué)科領(lǐng)域的優(yōu)勢，開展水稻智能育種機器人探索研制的可行性和必要條件。
3水稻智能育種機器人研制方案的探索
3．1水稻智能育種機器人研制模式
水稻智能育種機器人是一個跨學(xué)科領(lǐng)域、綜合性、前沿性的復(fù)雜系統(tǒng)。國外已有研究機構(gòu)在作物分子標(biāo)記和表型自動化分析方面進行了一些探索，開發(fā)了相應(yīng)的儀器設(shè)備和技術(shù)平臺。因此，在學(xué)習(xí)和吸收國外先進經(jīng)驗，利用國外已有設(shè)備和技術(shù)平臺的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國水稻育種的優(yōu)勢，采取引進、改進和自主研制創(chuàng)新相結(jié)合的分步實施方案，可能是我國水稻智能育種機器人最行之有效的研制模式。由于水稻智能育種機器人是一個巨大的工程，設(shè)計多個“跨農(nóng)業(yè)”學(xué)科領(lǐng)域，光靠單個研究機構(gòu)和公司的力量恐難以勝任。因此由國家層面以研究專項的形勢組織各相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的領(lǐng)先研究機構(gòu)和公司，總體規(guī)劃、分工協(xié)作、優(yōu)勢互補，采用“跨農(nóng)業(yè)”聯(lián)合攻關(guān)的模式，可能是我國水稻智能育種機器人研制比較有效的管理模式。
3．2水稻智能育種機器人探索研制技術(shù)方案
目前國內(nèi)外育種家多采用創(chuàng)造、選擇可遺傳的變異，以農(nóng)藝經(jīng)驗和表型選擇為核心的常規(guī)育種技術(shù)，其存在選擇效率低、盲目性大、勞動密集、不能直接進行基因型選擇，育種工作很大程度上依賴經(jīng)驗和機遇等不足。在國外玉米田間測產(chǎn)儀的啟發(fā)下，結(jié)合課題組在“種子基因分型儀及水稻SSR指紋圖譜云計算終端”上的聯(lián)合研制工作，我們提出集成育種、分子生物學(xué)、圖像識別與處理、自動化和信息化等高新技術(shù)，探索海量生物信息的高效分析處理及海量組合(材料)自動篩選技術(shù)，研制水稻智能育種機器人的“跨農(nóng)業(yè)”新方案。實現(xiàn)室內(nèi)操作自動化、田間作業(yè)機械化、試驗數(shù)據(jù)電子化、信息分析軟件化，形成資源共享、分段研究、分工合作、高效測試的水稻智能育種新技術(shù)，推動農(nóng)業(yè)育種從“農(nóng)藝”到“科學(xué)”的“跨越。我們設(shè)計的水稻智能育種機器人主要由分子標(biāo)記檢測子系統(tǒng)、分子標(biāo)記數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)、水稻性狀田間自動檢測子系統(tǒng)、水稻測產(chǎn)子系統(tǒng)、水稻田間性狀及產(chǎn)量數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)、水稻基因型表型綜合分析子系統(tǒng)、水稻育種選擇模型數(shù)據(jù)庫和水稻智能育種選擇系統(tǒng)等部分組成(圖1)。
3．2．1分子標(biāo)記檢測子系統(tǒng)分子標(biāo)記檢測子系統(tǒng)包括樣品采集平臺、DNA提取平臺、PCR擴增平臺和分子標(biāo)記檢測分析系統(tǒng)組成。國內(nèi)外公司已經(jīng)研制出上述各個平臺，例如美國BeckmanCoulter公司的高通量核酸自動提取平臺、美國AdvancedAnalytical公司的FragmentAnalyzerTM高通量SSR標(biāo)記分析系統(tǒng)［16］、美國DouglasScientific公司的高通量分子標(biāo)記平臺等。因此可以在購買以上平臺儀器設(shè)備的基礎(chǔ)上，加以整合和改進，研制該子系統(tǒng)。
3．2．2分子標(biāo)記數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)在獲得水稻育種材料分子標(biāo)記和基因型數(shù)據(jù)后，要對材料的基因型數(shù)據(jù)進行分析，對材料進行基因型選擇。現(xiàn)在水稻中已經(jīng)定位和標(biāo)記了相當(dāng)數(shù)量的控制重要農(nóng)藝性狀的基因和QTL，分離克隆了其中數(shù)百個基因［14］，可以根據(jù)這些基因/QTL及其標(biāo)記數(shù)據(jù)，確立水稻基因型選擇標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建水稻基因型選擇模型。在此基礎(chǔ)上研發(fā)自動化、高通量的基因型數(shù)據(jù)分析軟件，建立和完善分子標(biāo)記數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)。目標(biāo)是使該子系統(tǒng)能自動化、高通量地分析水稻材料的基因型數(shù)據(jù)，初步篩選出帶有目標(biāo)基因型的水稻育種材料，以進一步分析評價。
3．2．3水稻性狀田間自動檢測子系統(tǒng)水稻性狀田間自動檢測子系統(tǒng)由三維圖像采集設(shè)備軌道行走平臺，三維圖像采集儀，圖像數(shù)據(jù)存儲設(shè)備，噴墨標(biāo)記器組成。該子系統(tǒng)首期主要通過在水稻育種試驗田坎兩側(cè)鋪設(shè)軌道，三維圖像采集設(shè)備行走平臺在軌道上自動行走(最終目標(biāo)是無軌自行走機器人)，利用三維圖像采集系統(tǒng)自動測量和完成水稻群體和單株重要形態(tài)學(xué)性狀的田間測量和數(shù)據(jù)收集及處理，包括對株高、分蘗數(shù)、分蘗角度、穗數(shù)、穗長等性狀的定量測量，以及對葉色、稻穗的大小等性狀的定性測定。將水稻表型數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)庫，依據(jù)表型選擇模型計算結(jié)果，得出平均統(tǒng)計值，設(shè)定選定值(例如5%)，自動選擇出符合要求的植株，并用噴墨標(biāo)記器在獲選植株上噴灑有機顏料，以方便育種專家做進一步鑒定評估。
3．2．4水稻測產(chǎn)子系統(tǒng)水稻種子產(chǎn)量指標(biāo)包括:總粒數(shù)、實粒數(shù)、結(jié)實率、千粒重和單株產(chǎn)量等指標(biāo)。種子產(chǎn)量自動化測量設(shè)備，目前市場已有種子計數(shù)儀、分選儀、千粒儀、顆粒圖像統(tǒng)計儀和電子天平。但這些設(shè)備沒有整合在一起，仍然需要人工操作，耗時耗力。水稻測產(chǎn)子系統(tǒng)可以以這些現(xiàn)有的儀器設(shè)備為基礎(chǔ)，借鑒比利時CropDesign公司的水稻測產(chǎn)儀的經(jīng)驗，整合現(xiàn)有的小型測量設(shè)備，實現(xiàn)水稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)的電子化和自動分析。
3．2．5水稻田間性狀及產(chǎn)量數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)在獲得水稻各種性狀后，要對大量的表型數(shù)據(jù)進行快速自動化分析，這部分工作由水稻田間性狀及產(chǎn)量數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)完成。首先根據(jù)我國已有的水稻育種經(jīng)驗和理論，確立水稻性狀分析標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建水稻表型選擇模型。在此基礎(chǔ)上研發(fā)水稻性狀數(shù)據(jù)自動分析軟件，建立和完善水稻田間性狀及產(chǎn)量數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)。目標(biāo)是使該系統(tǒng)能自動、高效地分析獲得的水稻田間性狀和產(chǎn)量數(shù)據(jù)，并對水稻材料進行表型評價，并初步篩選出合乎表型要求的植株，以進一步分析評價。
3．2．6水稻基因型表型綜合分析子系統(tǒng)水稻基因型和表型綜合分析子系統(tǒng)對水稻基因型和表型分析結(jié)果進行進一步的綜合分析評價。首先以構(gòu)建的水稻基因型選擇模型和水稻表型選擇模型為基礎(chǔ)，結(jié)合基因型選擇與表型選擇有機結(jié)合、綜合權(quán)重的原則，構(gòu)建水稻基因型和表型選擇模型。在此基礎(chǔ)上研發(fā)水稻基因型和表型數(shù)據(jù)綜合分析軟件，建立和完善水稻基因型和表型綜合分析子系統(tǒng)。目標(biāo)是使該子系統(tǒng)能結(jié)合分子標(biāo)記數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)獲得的水稻基因型分析結(jié)果以及水稻田間性狀及產(chǎn)量數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)獲得的水稻表型分析結(jié)果，根據(jù)水稻基因型和表型選擇模型，對水稻材料進行基因型和表型綜合分析評價。
3．2．7水稻育種選擇模型數(shù)據(jù)庫根據(jù)我國水稻傳統(tǒng)育種的經(jīng)驗優(yōu)勢、成熟的水稻育種理論和選擇模型以及水稻基因組和分子育種的最新數(shù)據(jù)，今后再結(jié)合水稻智能育種機器人的實踐經(jīng)驗，建立和不斷完善全國聯(lián)網(wǎng)共享的水稻育種選擇模型數(shù)據(jù)庫。水稻育種選擇模型數(shù)據(jù)庫一方面能促進水稻智能育種機器人系統(tǒng)的不斷完善，同時也能實現(xiàn)育種信息化資源共享，避免我國農(nóng)業(yè)育種相關(guān)科研機構(gòu)的低水平重復(fù)研究，減少由此所造成的人力、物力和財力資源的巨大浪費。
3．2．8水稻智能育種選擇系統(tǒng)根據(jù)水稻基因型表型綜合分析子系統(tǒng)對水稻材料進行的綜合分析評價結(jié)果，水稻智能育種選擇系統(tǒng)對水稻材料自動做出最終評價與選擇，給出推薦的優(yōu)良材料(組合)和單株的田間編號，供育種者進一步選擇驗證、篩選和利用。
4水稻智能育種機器人研制和應(yīng)用展望
近20年來，水稻育種理論和技術(shù)、水稻基因組學(xué)、表型組學(xué)、圖像識別與處理技術(shù)、自動化技術(shù)和信息技術(shù)的快速發(fā)展和我國作物育種技術(shù)創(chuàng)新的需求為我國整合這些“跨農(nóng)業(yè)”學(xué)科領(lǐng)域的優(yōu)勢，探索研制和應(yīng)用水稻智能育種機器人帶來了巨大時代機遇。首先，作物育種技術(shù)方法創(chuàng)新是實現(xiàn)作物新品種選育重大突破的關(guān)鍵，因此“跨農(nóng)業(yè)”研制水稻智能育種機器人符合我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和解決我國糧食安全的需求。其次，“跨農(nóng)業(yè)”相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的快速發(fā)展為水稻智能育種機器人的研制提供了必要的技術(shù)條件。第三，潛在的市場需求和應(yīng)用前景將會推動水稻育種機器人的研制。據(jù)統(tǒng)計，我國現(xiàn)有1000多個農(nóng)業(yè)科研機構(gòu)［19］和6200多家種業(yè)企業(yè)。2012年中央一號文件明確提出“要逐步建立以企業(yè)為主體的商業(yè)化育種新機制”，落實“農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新”的重點是推動科研院所、高等院校和種子企業(yè)真正實現(xiàn)資源、技術(shù)和力量整合，進一步實現(xiàn)培育一批“育繁推一體化”大型種子企業(yè)的目標(biāo)。在此背景下，水稻智能育種機器人有廣闊的市場需求和應(yīng)用前景。第四，我國還能以探索研制水稻智能育種機器人為基礎(chǔ)和突破口，向小麥(TriticumaestivumL．)、玉米和棉花(ssypiumhirsutumL．)等重要作物擴展，研制小麥、玉米、棉花等重要作物智能育種機器人。另外一方面，我國也面臨著如何消化和吸收已有經(jīng)驗，揚長避短，分步研制具有我國自主知識產(chǎn)權(quán)的水稻智能育種機器人的挑戰(zhàn)。因此我國只有把握機遇、迎接挑戰(zhàn)、整合“跨農(nóng)業(yè)”學(xué)科領(lǐng)域的優(yōu)勢力量，開展聯(lián)合攻關(guān)與集成創(chuàng)新，才能在水稻智能機器人研制上取得進展，更好地應(yīng)對當(dāng)今全球氣候變化、資源短缺和糧食安全問題的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，引領(lǐng)生物育種科技的發(fā)展，提升我國農(nóng)業(yè)科技的核心競爭力。
作者：李輝左欽月羅科莫邦輝張國林文興澈楊瓊余懋群汪松虎陳斌陳麗陳名財涂升斌單位：中國科學(xué)院成都生物研究所中科院成都信息技術(shù)股份有限公司仁懷市中等職業(yè)學(xué)校中共四川省委黨校
