育种4.0时代到来，如何化解大群体规模的育种成本高、育种大数据计算、人工智能与分子育种整合的难题？

随着育种技术的进步、种业政策的推动及科企联动的育种体系建设完善，中国育种发展阶段将加速向“生物技术+息技术+人工智能+大数据技术”的育种4.0智能育种时代迈进。在这个过程中，同时也面临着大群体规模的育种成本高、育种数据快速增长带来的计算难等问题，包括人工智能与分子育种生物技术能否有效结合等，都是当前遗传育种专家和企业亟待解决的问题。

01 Hyper-seq技术

极低成本、高效、灵活、高通量的DNA测序文库制备和基因分型方法

为解决育种过程中大群体规模中的高育种成本，海南大学三亚南繁研究院和热带作物学院的夏志强团队开发了一种极低成本、高效、灵活、高通量的DNA测序文库制备和基因分型方法——Hyper-seq。该技术具广泛的适用性和可扩展性，且具有一定的基因区域富集效应。根据不同的物种和项目的需求，通过使用不同的Hyper-seq引物，灵活地调节标记密度，通过特殊的PCR方式，不需要额外酶切和连接接头等，即可实现大量样品同时建库，产出海量基因型大数据，以低成本满足不同物种大规模分型测序的需求。

02 HIBLUP

基因组育种大数据时代的高性能计算新工具

随着基因组育种时代的来临，育种数据规模快速增长，评估算法的计算速度已成为育种中的关键限制因素。华中农业大学刘小磊教授团队开发的高性能计算新工具HIBLUP，更适合基因组育种大数据时代，与现有工具相比，HIBLUP计算速度最快且消耗内存最少，而且基因分型个体在群体中占比越大，优势愈明显。目前，HIBLUP已在扬翔、中粮、海大、金旭等多个大型农牧企业应用，为我国种猪基因组高效选育，以及三元商品猪生产精准选配提供了国产化新工具。

03 AI育种

基于AI视觉的低成本生猪性状采集与育种用超高维度AI大模型设计

随着基因组学、表型组学和人工智能的快速发展，国家对种质资源的战略部署，利用人工智能技术帮助育种家育种材料筛选的进程加快，如基因型和表型大数据的分析、预测，使育种工作从经验化走向精准化。天津大学四川创新研究院分子育种与中药资源挖掘平台，以生猪为模式生物，设计了174项AI模型，基于POS+POC的去中心化云边协调AI算力网络实现低成本生猪性能性状全覆盖采集。通过多组学分析及算法设计，为下一代基于AI算法的全仿真模拟分子育种提供理论基础。

华大智造作为生命科技核心工具缔造者，积极参与并推动分子育种行业的技术发展。3月22日（周三）下午14:00-16:00，华大智造开展第六期「农业基因组学应用」网络研讨会——创新育种技术专题，海南大学夏志强教授将带来基因分型Hyper-seq技术的分享，华中农业大学刘小磊教授将聚焦基因组育种新工具HIBLUP，天津大学四川创新研究院李国良研究员将共话AI与分子育种等创新育种技术，诚邀您的参与！