“秋眠性是影響紫花苜蓿秋季再生性和產量的重要性狀，對紫花苜蓿育種具有重要價值。 ”
如今，機器學習算法正應用在越來越多的領域。記者近日從中國農科院獲悉，該院科研人員通過機器學習算法，構建了基于紫花苜蓿秋眠性狀基因組的最佳預測模型，準確預測了紫花苜蓿的秋眠性，為利用基因組預測方法開展紫花苜蓿分子育種提供了重要參考，相關研究成果發表在《園藝研究（Horticulture Research）》上。
紫花苜蓿。中國農科院供圖
該研究由中國農業科學院北京畜牧獸醫研究所飼草育種與栽培科技創新團隊完成。團隊科研人員介紹，紫花苜蓿被譽為“牧草之王”，是草食動物的重要蛋白牧草。秋眠性是影響紫花苜蓿秋季再生性和產量的重要性狀，對紫花苜蓿育種具有重要價值。
為準確預測紫花苜蓿的秋眠性，科研人員探索了機器學習算法應用的可行性，研究以全基因組關聯分析鑒定到的分子標記為依據，利用候選SNP位點進行秋眠性表型預測，同時結合機器學習算法獲得類似于基于表型選擇的預測準確率。
在研究中，科研人員對5種預測模型進行了分析比較和交叉驗證，發現SVM linear預測模型具有高準確率和最佳回歸系數。進一步利用單株個體秋眠性表型預測品種內平均表型，結合單株個體秋眠性GWAS關聯SNP標記和SVM linear模型進行平均表型預測，結果表明預測準確率可達64.1%。
該研究得到國家自然科學基金、國家牧草產業技術體系、內蒙古科技重大專項和國家公派留學等項目的資助。
