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CPHI制藥在線 資訊 Nature綜述:高彩霞/李國(guó)田系統(tǒng)總結(jié)并展望“AI+BT”未來作物育種新范式

Nature綜述:高彩霞/李國(guó)田系統(tǒng)總結(jié)并展望“AI+BT”未來作物育種新范式

來源:生物世界
  2025-07-25
隨著全球人口持續(xù)增長(zhǎng)、氣候變化日益加劇以及耕地資源不斷減少,如何保障糧食安全并實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,已成為當(dāng)今世界面臨的重大挑戰(zhàn)。

       隨著全球人口持續(xù)增長(zhǎng)、氣候變化日益加劇以及耕地資源不斷減少,如何保障糧食安全并實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,已成為當(dāng)今世界面臨的重大挑戰(zhàn)。

       2025 年 7 月 24 日,中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所高彩霞研究員、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)李國(guó)田教授領(lǐng)銜的中外團(tuán)隊(duì)在國(guó)際頂尖學(xué)術(shù)期刊 Nature 上發(fā)表了題為:Integrated biotechnological and AI innovations for crop improvement 的綜述論文。

       該綜述總結(jié)了多組學(xué)、基因組編輯、蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)和高通量表型與人工智能(AI)在作物遺傳改良中的整合應(yīng)用,并提出了一個(gè)由 AI 輔助的優(yōu)異作物種質(zhì)設(shè)計(jì)框架,為未來農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展擘畫了清晰的路線圖。

2025 年 7 月 24 日,中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所高彩霞研究員、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)李國(guó)田教授領(lǐng)銜的中外團(tuán)隊(duì)在國(guó)際頂尖學(xué)術(shù)期刊 Nature 上發(fā)表了題為:Integrated biotechnological and AI innovations for crop improvement 的綜述論文。

       論文首先闡述了現(xiàn)代組學(xué)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)育種范式變革的基礎(chǔ)。基因組學(xué)、代謝組學(xué)以及單細(xì)胞組學(xué)等研究方向的興起,為我們提供了前所未有的能力去深入解析作物的遺傳信息和生命活動(dòng)規(guī)律,從而揭示更多可用于性狀精準(zhǔn)改良的新位點(diǎn)。與此同時(shí),高通量表型鑒定技術(shù)(HTP)利用無人機(jī)、傳感器和自動(dòng)化平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量作物性狀數(shù)據(jù)的快速、精準(zhǔn)評(píng)估,從而高效地連接了基因型與表型,為篩選優(yōu)良變異提供了關(guān)鍵支撐。

       在此基礎(chǔ)上,論文詳細(xì)論述了實(shí)現(xiàn)作物改良的強(qiáng)大工具。以 CRISPR 為代表的基因組編輯技術(shù),已能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)作物基因組開展高效、精準(zhǔn)的定向修飾,其跨尺度、多維度的基因組設(shè)計(jì)能力將顯著縮短育種周期,快速創(chuàng)造和聚合優(yōu)良性狀。不僅如此,AI 驅(qū)動(dòng)的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)技術(shù)正在興起,它能夠從頭創(chuàng)造出自然界中不存在的、具有特定功能的全新蛋白質(zhì)。這為開發(fā)新型抗病蛋白、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物健康的生物傳感器或降解環(huán)境污染物的特制酶提供了可能,從而賦予作物突破性的新功能。

通過整合新技術(shù)促進(jìn)潛在作物改良

       通過整合新技術(shù)促進(jìn)潛在作物改良

作物改良中的基因組編輯技術(shù)

       作物改良中的基因組編輯技術(shù)

作物改良中的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)

       作物改良中的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)

高通量表型鑒定技術(shù)加速作物改良

       高通量表型鑒定技術(shù)加速作物改良

       該綜述的核心亮點(diǎn)在于提出了一個(gè)"AI 輔助作物設(shè)計(jì)"的整合模型。這一前瞻性框架旨在利用 AI 的強(qiáng)大能力,整合并分析來自基因組、表型、環(huán)境和管理措施的多模態(tài)大數(shù)據(jù)。在該模型中,育種家可以設(shè)定具體的改良目標(biāo),例如提升產(chǎn)量、增強(qiáng)抗逆性或改善營(yíng)養(yǎng)品質(zhì),AI 則通過深度學(xué)習(xí)與知識(shí)推理,生成一套最優(yōu)化的、包含具體技術(shù)路徑的綜合性育種方案。這種模式將作物育種從依賴經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)方式,轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)設(shè)計(jì)過程。

人工智能輔助作物設(shè)計(jì)的研究框架

       人工智能輔助作物設(shè)計(jì)的研究框架

       最后,該綜述探討了新技術(shù)應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展方向。作者指出,高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)是訓(xùn)練 AI 模型的基礎(chǔ),同時(shí),新技術(shù)的應(yīng)用也必須嚴(yán)格遵守生物安全和相關(guān)法規(guī)要求。令人鼓舞的是,全球范圍內(nèi)對(duì)基因組編輯作物的監(jiān)管政策正朝著更為科學(xué)和簡(jiǎn)化的方向發(fā)展,這為新技術(shù)的廣泛應(yīng)用創(chuàng)造了有利條件。

       中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所高彩霞研究員和華中農(nóng)業(yè)大學(xué)李國(guó)田教授為該論文的通訊作者。華中農(nóng)業(yè)大學(xué)李國(guó)田教授、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)作物遺傳改良國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室楊萬能教授、華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)研究所 David Baker 實(shí)驗(yàn)室 Linna An 博士、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)微生物資源發(fā)掘與利用全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室楊磊博士為論文共同第一作者。華大生命科學(xué)研究院魏桐研究員、楊萬能教授團(tuán)隊(duì)博士后施家偉、博士研究生王江林、英國(guó)Aberystwyth大學(xué)國(guó)家植物表型組中心主任 John Doonan 教授、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)謝卡斌教授、德國(guó)馬克斯·普朗克分子植物生理研究所 Alisdair R. Fernie 教授、澳大利亞聯(lián)邦科工組織 Evans Lagudah 院士及美國(guó)亞利桑那大學(xué)基因組學(xué)研究所所長(zhǎng)、阿卜杜拉國(guó)王科技大學(xué) Rod A. Wing 教授參與論文撰寫。

       論文鏈接:

       https://www.nature.com/articles/s41586-025-09122-8

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