多样化和多年化种植制度可以提高生产力，同时支持生态系统服务，如土壤保护、养分保持和温室气体减排。新作物可以帮助实现这些目标，先进的计算工具使植物育种者能够快速驯化新作物，并选择许多既支持生态系统服务又支持盈利生产的性状。中间小麦草[Thinopyrum intermedium (Host.) Barkworth. & D.R. Dewey; IWG]是一种冷季多年生禾本科植物，作为多年生粮食作物进行驯化。关键的地上驯化性状已经改善，以支持经济上可行的产量利用基因组选择。然而，很少有研究量化地下性状，尽管它们在赋予生态系统服务方面具有潜在作用。本文提出了一个使用微型根状芽相机和机器学习软件来分析根状芽图像的平台，以纳入基因组选择模型。性状间两两相关的强度和方向各不相同，相关系数(r)在- 0.27 ~ 0.99之间。籽粒产量与总根长、面积和体积呈微弱正相关(r分别为0.21、0.21和0.19)。所有性状的狭义遗传力估计范围为0.41 ~ 0.76，根性状的狭义遗传力估计范围为0.46 ~ 0.66。使用基因组预测模型的根性状预测，通过模型预测值和现场观察值的相关性来衡量，范围从0.08到0.23。地上性状预测效果较好(0.17 < r < 0.33)。简单地选择地上性状可能会产生具有理想根系性状的种群，但研究结果表明，基因组选择可能有助于提高具有对生态系统服务重要的特定根系性状的种群。

图1  明尼苏达大学第6周期中间小麦草育种群体的地上性状数据和地下根系数据的分布。

图2  预测能力值，即田间观测值与基因组估计育种值之间的相关性，在第6周期中间小麦草育种群体的一个子集中，若干根性状(白色框)和地上性状(灰色框)。