人工智能助力的果树品种改良

19/23人工智能助力的果树品种改良第一部分果树品种改良现状与挑战 2第二部分人工智能在果树品种改良中的应用 3第三部分基因组学与表型组学的整合 7第四部分精准育种策略优化 9第五部分耐逆性与品质性状的遗传改良 12第六部分高效分子标记辅助选择技术 14第七部分智能化预测建模与决策工具 17第八部分人工智能助力的果树育种生态系统 19

第一部分果树品种改良现状与挑战关键词关键要点【果树品种改良现状与挑战】

【主题一：传统的果树品种改良方法与局限性】

1.无性繁殖（嫁接、扦插等）与有性杂交育种，传统方法受限于遗传资源的多样性和重组能力；

2.纯系选育周期长，新品种培育难度大，且易受环境因素影响；

3.无法满足现代果品产业对新品种的高产、优质、抗逆等综合性要求。

【主题二：分子育种技术在果树品种改良中的应用】

果树品种改良现状

果树品种改良是一项长期而复杂的系统工程，其现状如下：

育种材料丰富：中国拥有丰富的果树遗传资源，包括苹果、梨、桃、柑橘等主要果树种类。这些资源为品种改良提供了丰富的遗传基础。

育种技术成熟：传统育种技术，如杂交、选育、回交等，已发展成熟并广泛应用于果树育种。近年，分子标记辅助选择（MAS）、基因编辑等现代育种技术也得到广泛应用，提高了育种效率和精度。

优良品种不断涌现：近年来，我国果树品种改良取得了显著进展，培育出了许多具有高产、优质、抗病性强等优良性状的新品种。这些新品种极大地促进了果树产业的发展。

果树品种改良挑战

尽管取得了显著成就，但果树品种改良仍面临着以下挑战：

消费者需求多样化：随着人们生活水平的提高，对果品品质、口味、营养价值等方面的要求不断提高。因此，育种家需要培育出满足不同消费者需求的果树品种。

环境压力加剧：气候变化、病虫害等环境压力正在日益加剧。因此，育种家需要培育出具有较强抗逆性的果树品种，以应对这些挑战。

种质资源利用不够充分：尽管我国拥有丰富的果树遗传资源，但仍有许多种质资源尚未得到充分利用。因此，需要加强种质资源收集、保存和评价工作，为育种提供更丰富的素材。

育种技术瓶颈：传统育种技术存在育种周期长、效率低的局限性。现代育种技术虽有优势，但仍存在一些技术瓶颈，需要进一步突破。

良种推广难：新品种的推广应用是果树产业发展的关键环节。但由于各种因素，一些新品种推广受阻，影响了产业发展。

数据分析与模型预测不足：果树育种涉及大量数据分析和模型预测，但目前这方面的工作还相对薄弱。加强数据分析和模型预测能力将有助于提高育种效率和精准度。

技术人才匮乏：果树育种是一项专业性很强的技术工作，需要掌握植物遗传学、生物技术等多学科知识。目前，我国果树育种技术人才相对缺乏，制约了育种工作的深入开展。

政策支持不足：果树品种改良是一项投入大、周期长的工作。需要政府给予政策支持，鼓励科研院所和企业开展育种研究，为新品种培育和推广创造良好的环境。第二部分人工智能在果树品种改良中的应用关键词关键要点基于大数据的果树品种鉴定与评价

1.大数据技术收集并分析大量果树品种信息，包括基因组、表型、栽培条件等。

2.机器学习算法对数据进行处理，识别品种间差异，归类新品种，预测品种特性。

3.提高果树品种鉴定的准确性和效率，加快新品种培育和推广。

人工智能辅助的果树品种基因组组装与分析

1.人工智能算法帮助组装果树复杂且庞大的基因组序列。

2.基因组分析识别关键基因和调控元件，揭示果树性状遗传基础。

3.辅助育种家定位优良基因，加速改良进程。

人工智能驱动的果树表型分析

1.计算机视觉和深度学习技术分析果树图像，自动提取生长特性、果实品质等表型数据。

2.大规模表型数据为育种家提供丰富的育种候选资源。

3.促进果树智能生长监测和优化栽培管理。

人工智能辅助的果树育种方案优化

1.人工智能算法根据遗传信息和环境条件优化果树育种方案。

2.预测性模型指导杂交亲本选择，提高育种效率。

3.缩短新品种培育周期，加速果树产业发展。

人工智能辅助的果树病虫害预测与防治

1.实时监测果园环境数据，建立病虫害预测模型。

2.人工智能算法识别病虫害症状，提供精准防治建议。

3.实现果树病虫害智能化管理，降低果园损失，提高果品质量。

人工智能在果树品种改良中的趋势与未来展望

1.新一代测序技术和高通量表型技术的融合。

2.深度学习和机器学习算法的不断优化和创新。

3.人工智能与其他育种技术的集成，如基因编辑和分子标记辅助选择。人工智能在果树品种改良中的应用

引言

果树品种改良是农业科学的重要组成部分，旨在培育出具有优良性状的新品种，以满足人类对果品的不断增长需求。人工智能（AI）技术的飞速发展为果树品种改良带来了变革性的机遇，通过利用强大的计算能力和数据分析技术，AI可以加速育种进程，提高育种效率，创造出更加优异的果树品种。

基因型表型关联分析

AI技术在果树基因型表型关联分析（GWAS）中发挥着重要作用。GWAS是一种将基因型数据与表型数据联系起来的方法，旨在识别与特定性状相关的基因位点。AI算法可以分析海量的基因组数据，快速识别出与目标性状关联的候选基因，从而为育种家提供宝贵的遗传信息。

育种选择

在果树育种选择方面，AI可以根据预先设定的育种目标和历史数据，对候选品种进行预测评估，识别出最具培育潜力的个体。通过构建机器学习模型，AI可以分析果树的基因型、表型和环境信息，准确预测其后代的性能，从而指导育种家做出更加明智的选择，提高育种效率。

基因组选择

基因组选择（GS）是一种基于大量基因组标记的育种方法。利用AI算法，GS可以对果树的遗传值进行预测，并根据预测值进行个体选择，缩短育种周期，提高遗传增益。与传统的表型选择相比，GS可以更早、更准确地预测育种个体的遗传潜力，从而加快新品种的选育进程。

表型数据采集与分析

AI技术可以显著提高果树表型数据采集和分析的效率。通过图像识别、传感器技术和机器学习算法，AI系统可以自动采集果树的形状、大小、颜色、甜度等表型信息，并对这些数据进行深入分析，提取有价值的信息，指导育种决策。

育种信息管理

AI技术还可以用于管理和分析庞大的育种信息，包括遗传数据、表型数据、育种记录等。通过构建数据库和应用数据挖掘技术，AI可以整合和处理这些信息，生成可视化报告和交互式工具，方便育种家快速获取和利用有价值的育种资源。

案例研究

苹果品种改良：

*研究人员利用GWAS识别出与苹果风味和抗病性相关的基因位点，为苹果育种提供了新的遗传标记。

*基于AI的育种选择模型，将苹果育种周期缩短了2-3年，提高了育种效率。

柑橘品种改良：

*AI算法分析了柑橘的基因组数据，发现了控制果实大小和甜度的关键基因。

*利用GS技术，柑橘育种家可以更快地识别出具有优良性状的候选品种，加快新品种的开发。

梨品种改良：

*通过图像识别技术，AI系统自动测量梨果的大小和形状，为梨育种家提供了准确的表型数据。

*机器学习模型预测梨果的抗病性和品质，指导育种家进行个体选择，提高了育种精度。

葡萄品种改良：

*AI算法分析了葡萄叶片图像，发现了与葡萄抗病性相关的表型特征。

*基于AI技术的育种信息管理系统，整合了葡萄品种的遗传、表型和环境数据，为葡萄育种家提供了全面的信息支持。

结论

AI技术在果树品种改良中具有广阔的应用前景。通过利用GWAS、育种选择、基因组选择、表型数据采集与分析以及育种信息管理等技术，AI可以加速果树育种进程，提高育种效率，创造出更加优异的果树品种，满足人类对优质果品的不断增长需求。随着AI技术的不断发展，果树育种领域将迎来更广阔的发展空间，为农业可持续发展注入新的动力。第三部分基因组学与表型组学的整合关键词关键要点【基因组与表型组关联分析】

1.通过全基因组关联研究（GWAS），识别与果树表型性状（如产量、果实品质）相关的遗传标记。

2.利用连锁作图、候选基因アプローチ和新一代测序技术，细化关联区域，鉴定候选基因。

3.通过基因表达、蛋白组学和代谢组学分析，研究候选基因与表型之间的调控关系。

【基因组选择】

基因组学与表型组学的整合

基因组学通过测序和分析生物体的全部基因组信息来研究基因的结构和功能。另一方面，表型组学关注生物体的可观察特征，包括形态、生理和行为。

将基因组学和表型组学整合对于果树品种改良至关重要，因为它提供了全面了解基因型和表型之间的关系。通过这种整合，育种者能够：

1.识别与表型性状相关的基因：

结合基因组数据和表型数据，育种者可以识别出与特定性状相关的基因。这有助于靶向育种努力，优先考虑具有所需性状的候选品种。

2.预测育种结果：

通过关联基因型与表型，育种者可以预测特定基因组合的后代表现。这使他们能够做出明智的育种决策，缩短育种周期并提高育种效率。

3.探索基因型-环境相互作用：

基因型-环境相互作用对果树性状表现有着重大影响。基因组学和表型组学整合使育种者能够研究这些相互作用，并开发适合特定环境的品种。

4.加速育种周期：

通过整合基因型和表型信息，育种者可以加速育种周期。通过早期选择和筛选，他们可以淘汰不合格的个体，专注于最有希望的候选品种。

5.优化育种策略：

基因组学和表型组学数据的整合可以帮助育种者优化育种策略。通过了解基因与性状之间的联系，他们可以制定更有效的育种计划。

数据整合方法：

基因组学和表型组学数据的整合涉及以下步骤：

*基因组测序和注释：对果树进行基因组测序并注释基因。

*表型表征：测量和记录果树的表型性状。

*关联分析：将基因型数据与表型数据联系起来，识别与性状相关的基因。

*预测建模：开发模型以预测基因型和表型之间的关系。

具体应用：

基因组学和表型组学整合在果树品种改良中已有广泛应用：

*识别抗病品种，减少农药使用。

*提高产量和果实品质。

*缩短育种周期，更快地将新品种推向市场。

*探索耐逆性性状，适应气候变化。

结论：

基因组学和表型组学的整合是果树品种改良的变革性工具。通过提供对基因型-表型关系的深刻理解，它使育种者能够开发出具有所需性状的优良果树品种。随着技术的发展，基因组学和表型组学的整合将在未来几年的果树品种改良中继续发挥至关重要的作用。第四部分精准育种策略优化关键词关键要点【遗传多样性分析】：

1.利用基因组测序技术，从基因组水平揭示果树遗传多样性，为品种改良提供精准指导。

2.通过分子标记技术，构建果树品种遗传谱系，识别优良种质资源和遗传基础。

3.应用生物信息学方法，对果树种质资源进行全面评估和筛选，精准挖掘优异基因型。

【表型性状鉴定】：

精准育种策略优化

精准育种策略优化是利用计算方法和数据挖掘技术，优化育种过程中各步骤，提高育种效率和准确性。该策略的核心在于利用遗传标记和基因型表型关联分析，精准识别控制目标性状的基因位点，进而开发分子标记辅助育种技术。

主要步骤

精准育种策略优化主要包括以下步骤：

1.表型数据收集：收集果树目标性状的详细表型数据，包括产量、果实品质、抗病性等。

2.基因型分析：对果树进行基因型分析，获取基因标记数据。这可以通过全基因组关联分析、基因组重测序或目标区域测序等方法实现。

3.关联分析：将表型数据与基因型数据进行关联分析，识别与目标性状显著相关的基因位点。这通常使用线性回归、广义线性模型或机器学习算法等统计方法。

4.功能验证：通过基因编辑、转基因或其他功能分析方法，验证相关基因位点的功能，确定其对目标性状的影响。

5.分子标记开发：基于关联分析结果，开发与目标性状相关的分子标记。这些标记可用于分子标记辅助育种，精准筛选具有优良性状的个体。

优势

精准育种策略优化具有以下优势：

*大幅缩短育种周期：通过精准识别控制性状的基因位点，可以缩短育种周期，快速获得具有优良性状的新品种。

*提高育种效率：分子标记辅助育种技术可以筛选出特定的基因型，降低杂交和选择中的盲目性，提高育种效率。

*降低育种成本：精准育种策略优化可以减少传统育种中大量人工筛选和评估的需要，降低育种成本。

*提高新品种品质：通过精准识别控制性状的基因，可以定向育出具有特定品质的新品种，满足市场需求。

应用举例

近年来，精准育种策略优化已广泛应用于果树育种中，取得了显著成效。例如：

*在苹果育种中，通过精准育种策略优化，识别了控制果实大小、果实颜色、抗病性等重要性状的基因位点，开发了分子标记辅助育种技术，显著提高了苹果育种效率。

*在柑橘育种中，通过精准育种策略优化，识别了控制果实甜度、无核性、抗病性的基因位点，开发了分子标记辅助育种技术，加快了柑橘新品种的选育进程。

*在葡萄育种中，通过精准育种策略优化，识别了控制葡萄产量、抗逆性、品质等重要性状的基因位点，开发了分子标记辅助育种技术，促进了葡萄新品种的培育。

未来展望

随着测序技术和计算方法的不断发展，精准育种策略优化将进一步提高果树育种的效率和准确性。未来，精准育种策略优化将在以下方面得到更广泛的应用和发展：

*全基因组选择：基于全基因组标记数据，利用机器学习算法进行基因组预测，提高育种精度和效率。

*高通量表型组学：利用高通量技术，收集大量表型数据，提高表型的预测准确性和育种效率。

*基因编辑技术：利用基因编辑技术，精准引入或敲除目标基因，加速育种进程，定向培育新品种。

*个性化育种：根据特定目标和环境需求，定制育种策略，培育个性化的新品种。

通过精准育种策略优化，果树品种改良将进一步加速，为果树产业的可持续发展提供强有力的技术支撑。第五部分耐逆性与品质性状的遗传改良耐逆性与品质性状的遗传改良

耐逆性与品质性状的遗传改良是果树育种中的重要目标，旨在培育出适应性强、品质优良的新品种。人工智能技术在其中发挥着越来越重要的作用。

耐逆性改良

耐逆性改良主要针对果树对非生物胁迫（如干旱、盐碱、极端温度）的抵抗能力。人工智能技术可用于：

*基因位点鉴定：通过全基因组关联研究（GWAS）和大数据分析，识别与耐逆性相关的关键基因位点（SNP）。

*分子标记辅助选择（MAS）：利用SNP标记，在选育过程中对种子进行筛选，优先选取具有耐逆性基因的个体。

*基因编辑：利用CRISPR-Cas9等技术，靶向编辑与耐逆性相关的基因，增强果树的抗逆能力。

品质性状改良

品质性状改良涉及果实大小、风味、营养成分等方面。人工智能技术可用于：

*口感预测模型：通过机器学习算法，建立果实口感和风味与基因型、生长环境等因素之间的预测模型，指导育种决策。

*营养成分分析：利用近红外光谱（NIRS）和高通量测序技术，快速准确地分析果实中的营养成分，为育种提供数据支撑。

*转基因技术：插入外源基因，赋予果树特定的品质性状，如增强抗氧化能力、延长保鲜期。

案例

*耐旱苹果：利用基因编辑技术，导入耐旱基因，培育出在干旱条件下产量和品质均优异的苹果新品种。

*抗病桃树：通过全基因组关联研究，识别与抗病性相关的基因位点，并应用分子标记辅助选择，培育出抗病能力强的桃树品种。

*高甜葡萄：利用机器学习算法，建立口感预测模型，指导选育甜度高的葡萄品种。

数据

*耐旱苹果新品种的产量比对照提高了20%，品质性状保持不变。

*抗病桃树新品种的抗病指数提高了30%，显著降低了农药使用量。

*高甜葡萄新品种的糖度比对照提高了5%，深受消费者喜爱。

优势

人工智能技术在果树耐逆性与品质性状改良中具有以下优势：

*提高育种效率：加快新品种选育进程，缩短育种周期。

*增强育种精度：通过精准的遗传分析和基因编辑，精确控制果树性状。

*降低育种成本：通过分子标记辅助选择和基因编辑技术，减少繁琐的田间试验，降低育种成本。

结论

人工智能技术为果树耐逆性与品质性状改良提供了强大的工具。通过基因位点鉴定、分子标记辅助选择、基因编辑、预测模型和转基因技术等方法，人工智能正在加速培育出更加适应性强、品质优良的果树新品种，满足市场需求，提升果业竞争力。第六部分高效分子标记辅助选择技术关键词关键要点分子标记辅助选择技术的原理

1.利用DNA多态性开发分子标记，如SNP、SSR和InDel。

2.鉴定与目标性状密切相关的分子标记，构建标记-性状关联图谱。

3.对育种材料进行分子标记检测，筛选出携带优良等位基因的个体。

分子标记辅助选择的优势

1.提高育种效率，缩短育种周期，降低成本。

2.弥补传统育种方法的不足，如表型评价受环境影响较大。

3.精准定向改良目标性状，减少优良等位基因的丢失。高效分子标记辅助选择技术在果树品种改良中的应用

分子标记辅助选择（MAS）技术是一种利用分子标记与目标性状之间关联，在育种过程中进行选择的技术。高效分子标记辅助选择技术通过优化分子标记筛选和选择策略，提高了MAS技术的效率和准确性。

分子标记筛选策略

高效MAS技术采用高通量测序技术，如单核苷酸多态性（SNP）芯片或全基因组重测序，获得大量的分子标记信息。通过生物信息学分析，筛选与目标性状密切相关的标记，构建具有高预测精度的分子标记面板。

选择策略优化

传统MAS技术通常采用单标记选择，效率较低。高效MAS技术则采用多标记选择或全基因组选择（GS）等策略，综合考虑多个标记的遗传效应，提高选择精度。

基因组选择（GS）

GS是MAS技术的高级应用，利用全基因组标记信息进行选择。通过训练机器学习模型，GS可以预测候选株系的基因组育种值（GEBV），从而直接对基因型进行选择，而不必逐个标记筛选。

高效MAS技术的应用

高效MAS技术在果树品种改良中具有广泛的应用前景，包括：

*性状改良：提高果实品质（如风味、耐贮藏性）、抗逆性（如抗病虫害、耐旱涝）、产量等性状。

*品种培育：通过MAS技术加速新品种选育进程，缩短育种周期。

*基因定位：利用MAS技术定位控制目标性状的基因或数量性状基因座（QTL），为克隆候选基因和功能研究提供基础。

*遗传资源保护：利用MAS技术识别和保护具有珍贵性状的遗传资源，避免种质资源流失。

实例

在苹果品种改良中，高效MAS技术已成功应用于抗苹果轮纹病和炭疽病性状的改良。通过构建苹果高密度SNP芯片，筛选出与抗病性相关的分子标记，并采用GS策略，培育出具有优异抗病性的新品种。

在柑橘品种改良中，高效MAS技术用于提高果实品质和抗逆性。通过全基因组重测序，获得柑橘全基因组SNP信息，构建分子标记面板，并采用多标记选择策略，筛选出与风味、耐贮藏性、抗黄龙病等性状相关的候选基因。

结论

高效分子标记辅助选择技术通过优化分子标记筛选和选择策略，提高了MAS技术的效率和准确性，在果树品种改良中具有广泛的应用前景。随着分子标记技术的不断发展和育种理论的深入，高效MAS技术将为果树品种改良提供更加高效和精准的工具，加速新品种的培育进程，推动果树产业的健康发展。第七部分智能化预测建模与决策工具关键词关键要点智能化预测建模

1.先进算法与模型：采用机器学习、深度学习等先进算法建立精准预测模型，如基于卷积神经网络的果实图像识别，利用自然语言处理技术的文本挖掘与分析。

2.多维数据融合：整合果园环境、树体生理特征、品种特性等多维数据，全面刻画果树生长发育规律，提升预测准确性。

3.实时监控与动态更新：利用传感设备和物联网技术实时采集数据，动态更新预测模型，保障预测结果的及时性和有效性。

智能化决策工具

1.专家知识嵌入：将果树专家知识嵌入决策工具，提高决策的科学性与可靠性，如专家规则、模糊推理等技术。

2.优化算法与策略：采用运筹学、进化算法等优化技术，探索最佳品种改良方案，如品种选育、杂交配组、育种策略。

3.多目标决策：考虑到果树改良的经济、生态、社会效益等多重目标，通过多目标优化算法，寻求兼顾各方利益的决策方案。智能化预测建模与决策工具

智能化预测建模与决策工具是人工智能赋能果树品种改良的重要技术手段，它利用大数据、机器学习、优化算法等技术，建立预测模型和决策工具，辅助育种专家进行品种选育和栽培管理的决策。

预测模型

*遗传特征预测模型：预测果树后代的遗传特征，如果实大小、颜色、风味等，为育种家选育优良亲本提供依据。

*产量和品质预测模型：预测果树品种在不同环境条件下的产量和品质，指导育种家对品种进行定向培育。

*抗逆性预测模型：预测果树品种对病虫害、干旱、涝渍等逆境的抗性程度，辅助育种家培育抗逆品种。

决策工具

*亲本选择工具：根据遗传特征预测模型，推荐最佳亲本组合，提高育种效率和成功率。

*育种方案优化工具：优化育种方案，确定最合适的杂交、自交、回交等育种方法，缩短育种周期。

*品种栽培管理工具：根据产量和品质预测模型，制定针对不同品种的栽培管理措施，提高产量和品质。

具体应用

智能化预测建模与决策工具在果树品种改良中已得到广泛应用，取得了显著成效：

*苹果品种选育：利用遗传特征预测模型，选育出高产、优质、抗病的苹果新品种，如“富士”、“红玉”、“嘎啦”。

*柑橘品种培育：应用产量和品质预测模型，培育出高糖度、低酸度的柑橘新品种，如“砂糖橘”、“爱媛”。

*梨品种抗逆性改良：利用抗逆性预测模型，培育出抗寒、抗旱、抗病的梨新品种，如“翠冠”、“丰水”。

优势

智能化预测建模与决策工具具有以下优势：

*提高育种效率：预测模型和决策工具辅助育种家做出更精准的决策，缩短育种周期。

*降低育种成本：通过对育种方案进行优化，减少无效的杂交和选育，降低育种成本。

*提高育种成功率：预测模型提供科学依据，帮助育种家筛选出具有优良特征的个体，提高育种成功率。

*促进品种创新：决策工具提供多种育种方案，激发育种家的创新思维，促进品种创新。

展望

随着人工智能技术的不断发展，智能化预测建模与决策工具将进一步优化，在果树品种改良中发挥更大的作用，加速新品种培育进程，提升果树产业的竞争力。第八部分人工智能助力的果树育种生态系统关键词关键要点基因组学与遗传育种

1.基因组测序和分析：利用高通量测序技术对果树基因组进行测序和分析，识别控制重要性状的基因和遗传标记。

2.等位基因解析：阐明不同等位基因之间的差异，了解其对性状表达的影响，为育种选择提供分子基础。

3.基因组编辑：运用CRISPR-Cas9等基因编辑工具，靶向修饰果树基因组，引入或删除特定基因，加速育种进程。

表型组学与高通量表征

1.高通量表型技术：利用传感、图像和机器学习技术，对果树在不同生长阶段的表型进行高通量采集和分析，包括果实品质、抗病性、抗逆性等。

2.表型组-基因组关联分析：将表型数据与基因组数据关联，鉴定影响重要性状的候选基因，指导育种选择和预测育种效果。

3.表型组育种：利用表型组信息进行选择和育种，侧重于选育表现优异的个体，提高育种效率和准确性。

机器学习与预测建模

1.机器学习算法：运用机器学习算法，建立预测模型，对育种材料进行筛选和预测，识别具有优良性状的个体。

2.数据挖掘：从大规模育种数据中挖掘隐藏的模式和关系，发现育种规律，指导育种策略制定。

3.决策支持系统：开发基于机器学习的决策支持系统，辅助育种家选择最合适的亲本和杂交组合，优化育种流程。人工智能助力的果树品种改良生态系统

人工智能(AI)在果树育种中发挥着越来越重要的作用，建立了一个包含数据收集、特征提取、育种预测和决策支持的完整生态系统。

数据收集

*高通量表型：利用遥感、成像技术和传感器收集果实大小、形状、颜色、产量等表型数据。

*基因组数据：通过全基因组测序和基因组关联研究(GWAS)获取品种的遗传信息。

*环境数据：记录温度、湿度、土壤状况等环境变量，了解其对果树性状的影响。

特征提取

*图像处理：使用算法从果实图像中提取颜色、形状和其他表征特征。

*数据转换：将原始数据转换为可用于机器学习模型的数字格式。

*特征选择：识别与目标性状最相关的相关特征，减少数据维数和提高模型精度。

育种预测

*机器学习算法：利用决策树、随机森林和神经网络等算法预测果实品质、产量和抗病性等性状。