Zhongke Quanyin de China obtiene patente nacional de invención para método de mejoramiento genético basado en inteligencia artificial

es.wedoany.com Noticia: Zhongke Quanyin, filial de China Seed Corporation, ha obtenido una patente nacional de invención titulada "Método de análisis de datos QTN para mejoramiento genético inteligente basado en grandes modelos". Esta patente se ha integrado en el sistema técnico de mejoramiento genético inteligente por diseño de arroz de Zhongke Quanyin y se ha aplicado ampliamente en trabajos prácticos de mejoramiento.

El valor agrícola de esta patente se concentra en la etapa de toma de decisiones en el mejoramiento del arroz. El mejoramiento tradicional requiere una selección repetida entre una gran cantidad de materiales parentales, combinaciones híbridas, rendimiento en campo y materiales de generaciones múltiples, lo que implica ciclos largos, grandes volúmenes de ensayos y una alta dependencia de la experiencia de los mejoradores. El método de análisis de datos QTN integra loci de rasgos cuantitativos, manifestaciones fenotípicas, efectos genéticos, entornos de cultivo e información de verificación bibliográfica en una misma cadena de análisis, permitiendo que el equipo de mejoramiento evalúe posibles manifestaciones de rasgos y resultados de adaptabilidad antes de seleccionar parentales, diseñar combinaciones y seleccionar materiales de generaciones posteriores.

La clave para el desarrollo de nuevas variedades de arroz no solo radica en encontrar un rasgo superior, sino en combinar múltiples características como rendimiento, calidad, resistencia a enfermedades, tolerancia al estrés, tipo de planta, período de crecimiento y adaptabilidad regional en materiales estables. Este método, mediante el aprendizaje y análisis de datos de mejoramiento y literatura, proporciona apoyo en la toma de decisiones para la selección de parentales, predicción de combinaciones híbridas, selección de materiales de generaciones posteriores y evaluación de adaptabilidad varietal, ayudando a los mejoradores a reducir combinaciones ineficaces y aumentar la probabilidad de que materiales superiores ingresen a ensayos de campo y procesos posteriores de selección.

El sistema técnico de agente inteligente RiceNavi desarrollado por Zhongke Quanyin ha pasado del modelo teórico a la etapa de aplicación en el mejoramiento inteligente por diseño del arroz. Su función no es reemplazar los ensayos de campo, sino realizar un análisis de asociación entre loci genéticos, materiales parentales, rasgos objetivo y entornos de cultivo adecuados antes de los ensayos, haciendo que la ruta de mejoramiento sea más clara. El cultivo en campo, la evaluación de rasgos, la identificación de líneas y los ensayos regionales siguen siendo pasos necesarios para la formación de variedades, mientras que el método de análisis de datos cumple principalmente funciones de navegación inicial y apoyo en la toma de decisiones durante el proceso.

Actualmente, esta patente ya ha beneficiado a múltiples equipos de investigación en mejoramiento genético en China. Para las unidades de investigación en mejoramiento, los datos de mejoramiento del arroz han estado dispersos durante mucho tiempo en bancos de materiales, registros de ensayos, documentos de investigación, bases de datos de loci genéticos y datos fenotípicos de campo. La dificultad radica en cómo transformar esta información en planes de mejoramiento ejecutables. Tras la incorporación del método de análisis de datos QTN en el sistema práctico de mejoramiento, es posible convertir la acumulación de datos en configuraciones parentales, evaluaciones de combinaciones, selección de generaciones posteriores y juicios de adaptabilidad regional.

La concesión de esta patente a Zhongke Quanyin se centra en la aplicación productiva del mejoramiento inteligente por diseño del arroz. Su cadena técnica gira en torno a loci QTN, datos fenotípicos, valores de efectos genéticos, materiales parentales, combinaciones híbridas, selección de generaciones posteriores y adaptabilidad varietal, con el objetivo final de apoyar un desarrollo más eficiente de nuevas variedades de arroz y la toma de decisiones de los equipos de investigación en mejoramiento.