《表6 人工智能和大数据支撑的精准育种与精准管理应用举例》

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《深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望》

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作物生产力和生态适应性是粮食作物新品种选育的重要评价指标[55]，基因组学和表型组学的交叉融合为深入探究植物对环境扰动的复杂生物学反应机制提供了新思路，然而，目前的传统算法与应用多集中在解决单组学数据集的明确任务，如何将基因型与表型联系起来仍然是相关研究的瓶颈[68-69]。表6列举了在基于表型大数据和人工智能支撑的精准育种和精准管理方面的代表性工作，在面向现代先进育种和田间管理智能化管理领域，表型大数据与人工智能的融合为应对相关领域内的难点问题提供了方案。