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著眼未來(lái)發(fā)展，鄂維南提醒，要把資源真正配置到一線科研人員手中。AI for Science時(shí)代，更需構(gòu)建垂直整合的人才團(tuán)隊(duì)，以重點(diǎn)問(wèn)題為牽引，真正讓人工智能的研究人員與基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域如材料、能源等領(lǐng)域的研究人員一起工作，進(jìn)行高頻的學(xué)術(shù)交流和思想碰撞。

　　“AI for Science的潛力正在不斷釋放，但也面臨‘點(diǎn)’上研究較多、追逐‘熱點(diǎn)領(lǐng)域’研究較多，而系統(tǒng)布局較少的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題?！毙觳ㄕf(shuō)，為此，科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項(xiàng)目將在第二個(gè)五年實(shí)施階段(2023—2027年)持續(xù)加強(qiáng)體系化布局和支持力度，擬研究AI for Science的新理論、新模型、新算法，研發(fā)跨尺度建模、高精度仿真、微分方程智能解算等共性研發(fā)工具和平臺(tái)，發(fā)展一批針對(duì)典型科研領(lǐng)域的AI for Science專(zhuān)用平臺(tái)，推進(jìn)軟硬件計(jì)算技術(shù)升級(jí)，打造智能化科研的開(kāi)源開(kāi)放創(chuàng)新生態(tài)。眾所周知，種子中必需礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)元素和有毒重金屬元素的含量、空間分布和化學(xué)形態(tài)對(duì)人體健康有著重要的影響。為了解析作物元素吸收、轉(zhuǎn)運(yùn)和儲(chǔ)存的分子機(jī)制，需要識(shí)別元素積累或空間分布的極端種質(zhì)。然而，當(dāng)前仍缺少一種能夠高通量快速篩選種子突變體庫(kù)和自然變異群體的方法。

近期，南農(nóng)資環(huán)學(xué)院汪鵬教授課題組基于X-射線熒光顯微成像技術(shù)平臺(tái)，建立了種子元素表型高通量分析平臺(tái)。該平臺(tái)能直接對(duì)種子中存在元素的含量和空間分布等表型進(jìn)行無(wú)損分析，采集完整種子或種子不同部位的形狀、相對(duì)應(yīng)元素含量等多種表型數(shù)據(jù)。用戶(hù)能在短時(shí)間內(nèi)高通量獲取植物組織中元素的濃度和空間分布信息，例如，掃描4190株突變體庫(kù)種子，僅需39個(gè)小時(shí)。本研究基于該平臺(tái)，高通量掃描了4190株乙基甲酸鹽誘變的突變體庫(kù)和533份水稻自然變異品種，為研究控制植物種子中礦質(zhì)元素的積累及其空間變異的遺傳和分子機(jī)制提供了重要材料。

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