粮育：作物智能育种与资源筛选平台构建

项目目前设想通过建立作物智能育种平台，即育种中将表型与基因型同时选择，通过对目标性状与相关性状的遗传相关系数、DNA标记辅助选择和基因组选择等技术传入技术平台，真正实现分子标记辅助育种的功能。根据不同作物品种基因表达情况分析和预测该基因的相关功能，同时进行系谱构建和亲缘关系分析，筛选获得配合力高的骨干亲本，改良作物品种；平台开发后可以基于遗传算法，整合不同作物品种的农艺性状、产量性状及抗性等不同指标，通过建模优化作物品种高产、优质、稳产和适应机械化的水平；平台开发后可通过基因编辑技术，根据基因分析结果有针对性地修饰或删除目标基因，改变作物遗传特征；平台开发后能够根据不同作物品种的往年产量、气象数据、小气候条件预测当年水稻产量，为农民在选种时提供依据。

目前，本项目已成熟把控作物的非生物逆境抗性鉴定，已完成了普通菜豆种质芽期、苗期和成株期抗旱性鉴定，从644份材料中鉴定出小饭豆和六十日早等芽期抗旱种质以及四季豆、家雀蛋和白芸豆等苗期抗旱种质，从210份材料中鉴定出奶花芸豆、白菜豆和ISB-82-865等成株期高抗旱种质;，对3 761份谷子进行全生育期田间抗旱鉴定，结果鉴定出晋谷20号、狼尾巴、朱砂红、东方亮、94-33和鹅羊谷等抗旱性强的种质资源；通过对346份绿豆种质资源进行胁迫处理后，通过对地上部鲜重、根鲜重和根长等指标的分析，鉴定出苗期高耐盐种质1份。通过作物的表型鉴定评价，筛选出抗旱、耐盐碱和耐冷的作物种质资源，可为提高作物抗逆能力奠定基础。

一）建立作物智能育种平台

互联网传感器：根据作物生长的需求，选择合适的传感器，传感器的安装位置应该能够准确反作物生长过程中的环境参数。

物联网云计算:安装物联网网关，用于收集传感器数据，并将数据传输到云端。为关键设备安装智能控制模块，以便根据云端指令进行自动调节;选择一个可靠的云计算服务提供商，如阿里云、腾讯云、华为云等。在云平台上搭建数据存储服务，用于存储传感器收集的海量数据。部署数据处理和分析服务，如大数据处理平台、机器学习模型等，用于对收集到的数据进行分析和挖掘。

生长性状：选择关键性状并进行数据采集处理以及性状评估。

抗性表型：确定作物在特定生长环境中面临的主要生物和非生物胁迫因子。选择与这些胁迫因子相关的抗性表型，评价不同作物品种的抗性能力，筛选出具有优良抗性的品种。结合分子标记技术，关联分析抗性表型与基因型，定位抗性相关基因。

（二）作物种质资源筛选平台构建

资源筛选：确定筛选目标，包括作物的产量、品质、抗性、适应性等性状。收集广泛的作物种质资源，包括地方品种、野生种、近缘种等。确保收集的材料具有足够的遗传多样性。进行栽培与监测及数据分析

优化配套方案：根据作物的生长特性和筛选目标，制定出一套完整的、相互配合的措施和方法，以提高筛选效率和准确性。

导向性推进：根据作物产业的需求，确定育种目标，如提高产量、改善品质、增强抗性、适应特定环境等。根据育种目标，制定详细的筛选标准，包括性状的阈值、优先级、权重等。确保筛选标准具有可操作性和适应性，能够根据实际情况进行调整。根据筛选标准，选择合适的筛选方法和技术。在种质资源库中，根据筛选标准，有针对性地选择候选材料进行评价。收集候选材料的表型、基因型和环境数据，进行整合和分析。

社会效益

项目实施后可促进地方经济发展、增多就业机会、为学校人才培养提供渠道，同时，最大限度地利用有限的资源满足农户对目标作物品种的信息提供与优质种质资源的提供。作物智能育种平台以将“点对点”信息进行联合分析，使不可见的信息形成体系，助力政府部门实现以市、县、乡、村、场为基础的信息统一管理与分析，为政府部门宏观决策提供数据支持。通过作物智能育种与资源筛选鉴定平台构建，能够对现存的作物种质资源进行精细鉴定，精细鉴定作物种质资源有利于优质种质资源的保护、开发和利用。

经济效益

作物智能育种研究数字化平台与种质资源筛选平台投入使用后，可减少农民管理上的过度施用农药和肥料，提升作物产量和品质，实现双减和作物单产提升，使农民经济效益显著提高。