智慧化與基因科技在加速育種的應用：從分子設計到精準選育 - 農業知識入口網

摘　要

　　因應氣候變遷的挑戰，作物育種必須朝向具備氣候韌性的特性發展，例如耐熱、耐旱與耐澇等逆境能力。同時，邁向淨零排放與減碳的農業生產模式，亦使得低甲烷排放與高氮效率品種成為新的育種目標。此外，水稻與雜糧在加工與加值應用上的需求不斷增加，也使得育種目標更為多元化。

　　在此背景下，如何善用最新科技，以精準方式產生變異與進行選拔，成為提升育種效率、 加速新品種育成的關鍵課題。近年來分子標誌輔助選拔技術日趨成熟，基因體選拔、基因編輯以及人工智慧(AI)亦快速發展，這些先進工具能有效提高基因變異創造與目標性狀選拔的精準度，協助育種者在更短的時間內獲得優異品系。表型性狀受到基因與環境共同影響，而遺傳力的解析是育種的核心問題之一。過去數十年的研究累積了大量基因功能與調控資訊，可藉助如 ChatGPT 等大型語言模型快速搜尋與彙整相關知識，再利用 Notebook LLM 閱讀研究論文，選定候選基因後，進一步以基因編輯或分子標誌輔助選育驗證與應用。然而，在氣候劇變與環境壓力日益不確 定下，仍需積極從種原中探勘新基因，特別是近緣野生種所蘊藏的抗逆境遺傳資源。若能結合基因體、轉錄體、代謝體與表型體等全方位的體學資料，將能更有效且快速地發掘新品質與抗逆 基因。多數重要農藝性狀，如成熟期、株高、耐非生物逆境、品質與產量等，皆屬典型複雜量性狀，受多基因調控，並受到基因交互作用與基因 × 環境交互作用影響，遺傳力往往偏低。在此情況下，若能整合多體學資料，以統計回歸模型、深度學習或機器學習方法進行基因體選拔與數位育種，將大幅提升選拔效率與精準度。

　　綜上所述，當代育種已不再僅是傳統農學的延伸，而是結合農園藝、基礎植物科學、生物資訊與資料科學等多領域的跨學科工作。唯有跨領域人才的培育與跨團隊合作的深化，方能充分提升作物育種的潛能，因應未來農業面臨的全球性挑戰。

關鍵字：種原、基因編輯、分子標誌輔助選育、多體學、數位育種、基因體選拔、人工智慧、影像資料分析

臺中區農業改良場特刊第161號