近日，我室张积森教授团队以广西大学为主要完成单位，在 Plant Communications 发表题为 “Leveraging AI and integrated genomic-environmic prediction for intelligent sugarcane breeding” 的综述文章。该研究围绕甘蔗育种中的关键瓶颈问题，系统提出了以人工智能（AI）和集成基因组—环境组预测（iGEP）为核心的智能育种路线图，为甘蔗以及其他复杂基因组作物的高效改良提供了新的理论框架和方法参考。

研究背景

甘蔗是我国重要的糖料和生物质能源作物，在保障食糖安全、服务绿色生物经济发展方面具有重要意义。然而，传统甘蔗育种长期面临多重挑战：一是甘蔗基因组高度复杂，具有多倍体、非整倍体等特征，给遗传解析和精准选择带来较大困难；二是甘蔗对生态环境高度敏感，基因型与环境互作显著，不同品种在不同区域和不同年份间的表现差异明显；三是甘蔗以无性繁殖和宿根栽培为主，育种周期长、评价维度多，传统依赖表型观察的选择方式已难以满足现代育种提速增效需求。

研究内容

针对上述难题，论文首次面向甘蔗这一复杂克隆作物，系统梳理并拓展了 iGEP（集成基因组—环境组预测）框架 的应用路径，提出了适配甘蔗生物学特性的 “三模型”技术架构，即遗传模型、环境模型和表型模型协同构建。该框架强调将基因组、多组学、环境监测、表型观测以及多环境试验数据进行深度整合，通过人工智能和机器学习方法，提高复杂性状预测精度，从而加快优良基因型筛选和新品种培育进程。

文章指出，甘蔗智能育种的关键，不只是“看基因”，更要同时“看环境、看表型、看时序变化”。研究特别强调了环境组学在甘蔗育种中的重要作用，提出通过高分辨率气象、土壤、遥感和微生物群落监测，构建环境关系矩阵和关键环境指数，从“记录环境”走向“解析环境”，进而提升对基因型×环境互作的解释与预测能力。针对甘蔗宿根性和多年生特点，文章还提出了“等环境（isoenvironment）”设计思路，为多环境试验优化和区域适应性评价提供了新的方法学支撑。

在应用层面，论文提出了甘蔗智能育种的分阶段实施路线图：短期聚焦数字化基础建设、标准化数据治理和高通量表型平台搭建；中期推进国家级甘蔗智能育种云平台建设，实现亲本选择、组合设计、早代筛选、品种测试和区域推荐的一体化决策支持；长期则面向“数字设计育种”，推动甘蔗育种由经验驱动逐步走向预测驱动、由表型选择走向智能设计。

作者简介

张积森团队长期围绕甘蔗种质创新、基因组学和分子育种开展研究。近年，广西大学在甘蔗生物育种与智慧农业交叉领域的持续积累，为服务国家糖业安全和广西特色农业高质量发展提供科技支撑。

研究团队

广西大学农学院的博士生王栋栋为第一作者，张积森教授为论文通讯作者。参与该综述还有广西大学农学院商贺阳博士，山东农业大学刘建宁博士，海南大学高立志教授、中科院微生物研究所叶健研究员等。研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、广西重大专项等项目的支持。

转载自 | MPlant植物科学

编辑 | 韦星璇

一审一校 | 黄婧

二审二校 | 王邕

三审三校 | 张积森