许俊杰,闫文亮,赵团结,姜海燕*

(1.南京农业大学人工智能学院,江苏 南京 210095;2.南京农业大学国家大豆改良中心,江苏 南京 210095)

基于过程的作物生长模拟模型(简称作物生长模拟模型)是以作物生长发育的生理规律为基础,综合作物遗传特性、环境因素和田间管理措施三者相互作用关系的基础上,利用数学方法定量模拟光合生产、阶段发育、器官建成和产量形成等生理过程的机制模型[1]。作物生长模拟模型通过量化作物每一生理过程中对环境(例如温度、光照等)变量的非线性响应,将复杂表型性状分解为受单一或复合环境变量和基因型互作影响的品种参数(cultivar parameter,CP),并以此反映环境对作物品种造成的影响[2]。作物生长模拟模型着重于量化环境效应对目标表型性状造成的影响(过程层面),通过品种参数体现基因型与环境互作[3]。因此,生长模拟模型的品种参数应当包含影响对应表型性状的遗传学基础特性。例如,品种参数可以与数量性状基因座[4]或与候选基因的等位基因信息直接相关[5-6]。单个品种参数应处于简单且独立的遗传控制之下,并且一组不同的品种参数可以描述某一特定基因型材料的基因特性[7]。但是,目前作物模型品种参数是根据观测到的表型数据变异获得,而不是根据群体遗传变异而获得,造成品种参数与遗传学基础特性之间的联系不够密切[8],限制了作物生长模型对基因型与环境互作的表达能力。

自1996年,White等[5]将作物模型品种参数定义为“遗传系数”以来,越来越多的研究者开展了模型品种参数的遗传学可解释性研究[9-12]。……