甘蓝型油菜是全球重要的油料作物。记者30日从西南大学获悉，面向甘蓝型油菜的基因组选择分析综合平台——BIGS在《植物通讯》正式发布。该平台就像是为油菜育种装上了一个“智能导航系统”，不仅预测得准，还能把背后的生物学原理解释清楚，真正让复杂的“设计育种”变得触手可及。
基因组选择通过全基因组标记提前预测育种值，可在植株进入田间或完成表型鉴定前筛选潜力材料，是复杂数量性状改良的关键技术路线。然而，当前该领域仍面临三大瓶颈：一是基因型和表型数据分散在各个实验室，难以标准化共享；二是面对海量的基因标记数据，传统预测模型常常“力不从心”；三是即使是最前沿的深度学习模型，往往也像个“黑盒子”，只给结果不给解释，育种家们很难知道到底是哪些基因在起关键作用。
针对上述问题，西南大学农学与生物科技学院卢坤教授、宋佳明研究员团队构建了BIGS平台。平台整合了2874份芸薹属种质资源，涵盖白菜型油菜、甘蓝型油菜的多个自然群体及双单倍体遗传群体，并汇集生育期、株型、产量、品质和抗性等多类农艺性状数据，为基因组预测提供了统一的数据基础。
在核心算法上，团队开发了DeepVAE模型，以开花期这一复杂性状进行验证，DeepVAE在两个油菜自然群体中的最佳预测准确率分别达到0.834和0.868。模型解释结果成功聚焦多个已知基因，并与传统全基因组关联研究（GWAS）结果形成互补，为候选基因挖掘提供了新证据。
甘蓝型油菜是全球重要的油料作物。记者30日从西南大学获悉，面向甘蓝型油菜的基因组选择分析综合平台——BIGS在《植物通讯》正式发布。该平台就像是为油菜育种装上了一个“智能导航系统”，不仅预测得准，还能把背后的生物学原理解释清楚，真正让复杂的“设计育种”变得触手可及。
基因组选择通过全基因组标记提前预测育种值，可在植株进入田间或完成表型鉴定前筛选潜力材料，是复杂数量性状改良的关键技术路线。然而，当前该领域仍面临三大瓶颈：一是基因型和表型数据分散在各个实验室，难以标准化共享；二是面对海量的基因标记数据，传统预测模型常常“力不从心”；三是即使是最前沿的深度学习模型，往往也像个“黑盒子”，只给结果不给解释，育种家们很难知道到底是哪些基因在起关键作用。
针对上述问题，西南大学农学与生物科技学院卢坤教授、宋佳明研究员团队构建了BIGS平台。平台整合了2874份芸薹属种质资源，涵盖白菜型油菜、甘蓝型油菜的多个自然群体及双单倍体遗传群体，并汇集生育期、株型、产量、品质和抗性等多类农艺性状数据，为基因组预测提供了统一的数据基础。
在核心算法上，团队开发了DeepVAE模型，以开花期这一复杂性状进行验证，DeepVAE在两个油菜自然群体中的最佳预测准确率分别达到0.834和0.868。模型解释结果成功聚焦多个已知基因，并与传统全基因组关联研究（GWAS）结果形成互补，为候选基因挖掘提供了新证据。
