科学家根据幼苗数据提高产量预测准确性

密歇根州立大学（Michigan State University）的科学家利用仅生长了两周的玉米幼苗RNA数据，对成年作物性状进行预测，其准确性可与目前使用DNA（即遗传数据）的方法相媲美。该成果发表在“The Plant Cell”上。

该研究在揭示DNA、RNA及潜在性状三者关系上更进了一步。生物学上公认的一大挑战是如何将DNA或基因型中的信息与性状或表型联系起来。研究人员认为解决这个谜题对于了解任一物种的遗传信息如何转化为该物种的外在性状至关重要。

由于RNA是DNA的产物，比DNA更接近相关性状，因此RNA蓝图可能会提供更好的预测结果。研究人员使用机器学习方法，在研究DNA、RNA及潜在性状三者关系上更进了一步。

成果将有助于发明新的育种方法和基因检测方式。研究人员发现RNA测量提供了仅依靠DNA无法获得的其他信息。例如，在繁殖方面，甚至可以在植物发育出种子或花朵之前就做出準确的开花和产量预测。

使用基于遗传标记模型的传统方法，在与开花时间相关的14个已知基因中，只确定出一个重要基因。但是该研究团队创立的基因表达模型确定了五个重要基因。

尽管准确性有所提高，但新方法并不能取代旧方法。这项发现是对基于遗传标记的传统预测方法的补充，识别了遗传标记无法解释的基因表达与性状之间的关联。这不仅有助于选择具有理想性状的育种系，而且还增强了研究人员对这些过程所涉及机制的理解。

未来的研究将致力于改善模型的准确性、效率和成本。

来源：Agropages