前瞻創新—創新農業 大數據導向之精準育種 邁向精準數位農業 中央研究院 本計畫成功將新世代定序及生物資訊分析導入農學研究，建立不同作物研究基因體 學、轉錄體學及蛋白質體學之方法及體學資料庫；而精準育種之重點除了作物對於生物 性及非生物性之韌性外，尚須考量實際影響農民栽種意願之品質及產量，也是影響民生 及經濟之要項；除了研究基因型與表型間之關係，針對不同植物生長型態之表型影像擷 取方式及影像分析方法等，並加以驗證資料判斷之準確度，以利未來透過模型運算結果 之正確性。所建立之模型可以瞭解不同基因型品系之商品特性及在逆境環境之產量，表 型體及基因體資料將有助於本國種苗產業及育種單位能以預測模型瞭解育種結果，選擇 最佳育種材料，於最短時間內達成育種目的。 建立目標作物各品系及模式物種的基因型(genotype) 及轉錄體資料庫， 量化基因遺傳與表現的歧異度 本計畫目標作物遴選是以作物產值、國際競爭力及糧食安全相關性為考量，將蒐集 並彙整目標作物之種原，包含各式商用栽培種與野生種，除建構目標作物代表性品系之 全基因體序列，另以RNAseq 建構目標作物之不同組織，以及不同生長環境下的轉錄體 資料庫。轉錄體資料庫的數據可用於表達數量性狀基因座(eQTL) 分析，以鑑定特定候 選基因之遺傳性狀特徵；亦可用於全轉錄體關聯研究( TWAS)，能更有效地鑑定與特定性 狀相關之基因。 建構數位化聯結基因遺傳與表型特徵的高端演算法，開發多維分析平台， 加速作物性狀設計 整合中研院生物資訊、電腦工程、人工智慧、深度學習與電腦視覺專家，針對作物 精準育種與高品質加值生產的需求，進行跨領域的合作研究。利用其他子計畫產生的體 學與表型體巨量資料，發展高效率由影像與光譜資料擷取重要作物性狀演算法，建立能 夠結合異質資料型態( 土壤、微氣候、基因表現、基因型、作物光譜) 的數據探勘，與預 測需要的統計模型。蓄積高價值農業生產需要的數值分析能量，提供各區域氣候與土壤 差異需要的精準管理。 155
RkJQdWJsaXNoZXIy MTI2NzAzOA==