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基于深度学习的作物基因组学和遗传改良

辛志奇, 赵航, 汪海, 路铁刚

2021, 11 (4): 483-488.

摘要（2989）

HTML （16）

PDF （582KB）（294）

随着世界人口的不断增长、食物需求量的不断增加，以及气候的不断变化，如何提高农作物产量已成为人类面临的一个巨大挑战。传统设计育种耗时长、效率低，已经不能满足新时代的育种需求。随着基因型和表型数据成本的不断降低，以及各种组学数据的爆炸式增长，人工智能技术作为能够在大数据中高效率挖掘信息的工具，在生物学领域受到了广泛关注。人工智能指导的设计育种将大大加快育种的效率，给育种带来革命性的变化。介绍了人工智能特别是深度学习在作物基因组学和遗传改良中的应用，并进行了总结与展望，以期为智能设计育种提供新的思路。

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转基因耐除草剂大豆的食用安全评价研究进展

张凤, 贺晓云, 黄昆仑, 汪其怀

2021, 11 (4): 489-495.

摘要（269）

HTML （15）

PDF （499KB）（346）

转基因大豆是目前种植最广泛的转基因作物之一，其中具有耐除草剂特性的转基因大豆占比最高。公众对转基因食品一直争议不断，因此，其批准商业化种植前的食用安全性评价显得尤为重要。已有研究显示，转基因耐除草剂大豆已经商业化种植了二十多年，迄今为止还没有观察到任何不良反应。目前已经批准的转基因耐除草剂大豆均进行了严格的毒理学评价、过敏性评价和营养学评价，经过严格评价后上市的转基因大豆可以放心食用。综述了转基因耐除草剂大豆的主要类型，分析了可能存在的安全性问题，对转基因耐除草剂大豆的食用安全性评价方法进行了总结，以期为后续相关转基因食品安全性评价工作的开展提供借鉴。