人工智能识别康健和发病泥土
人工智能识别康健和发病泥土
土传枯萎病对农作物的危害 南京农大供图
以镰刀菌枯萎病为代表的土传病害对全世界农业出产造成庞大损失，有作物“癌症”之恶名。
7月17日，《国际微生物生态学会会刊》在线颁发南京农业大学传授沈其荣团队最新研究成就。他们整合了全世界各地1500多个镰刀菌枯萎病相关泥土测序样本，在表明群落特征的基本上，利用呆板进修别离构建了细菌和真菌模子。这两种模子在区分康健和发病泥土方面精确度高达85%以上。
论文第一作者、南京农业大学副传授袁军先容，枯萎病暴发与泥土中病原菌的品貌息息相关，但并不存在一个可以明晰指征发病的病原菌品貌的阈值。这是因为泥土是一个理化构成巨大、生物成果多样的体系，其如何影响镰刀菌的存活及致病本领是一个很难办理的科学问题。
该团队从分子生态学角度出发，以整合阐明的要领来理会发病泥土微生物群落的普遍性特征，为预测病害产生提供了大概。
“这项事情不只展现了枯萎病发病泥土中微生物的群落特征，还可以精缺诊断泥土是否康健。”袁军说，同时，微生物群落特征的展现可觉得寻找要害微生物、生物防控土传枯萎病提供理论支持。
论文作者文涛说，后基因组学时代是共享数据的时代，对海量数据的再操作是宽大科研事情者配合面对的课题。这项事情可以对大数据的再操作提供参考。
“枯萎病一旦产生，损失已经注定，根基无法挽回。假如有一项技能可以或许汇报农夫泥土的康健状况，农夫便可以提前采纳法子可能种植其他作物，从而制止经济损失。” 论文通讯作者沈其荣说，这项事情将数据整合和呆板进修很好的团结起来，用于精确判定泥土的康健状况，是泥土微生物大数据研究应用于农业出产实践的一个有益实验。
该项成就已开放在线比对处事，供其他研究者以测序数据用于康健和发病泥土的区分。
相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41396-020-0720-5
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