综述：利用多组学和基因组编辑技术实现气候韧性农业：人工智能驱动见解与可持续作物改良的桥梁

《Plant Molecular Biology》：Harnessing multi-omics and genome-editing technologies for climate-resilient agriculture: bridging AI-driven insights with sustainable crop improvement

　　本综述系统阐述了如何整合多组学（基因组学、代谢组学、蛋白质组学等）与基因组编辑技术，通过人工智能（AI）驱动建模，培育抗逆作物。文章重点探讨了应对干旱、盐碱等环境胁迫的分子机制，提出了多组学数据整合、精准育种等策略，并指出当前在技术成本、数据分析等方面面临的挑战，为实现可持续粮食安全提供了前沿视角。

　　

Abstract

环境挑战如干旱、盐度、重金属污染和营养缺乏威胁着全球农业生产力和粮食安全。这些胁迫因素显著降低作物产量，亟需创新解决方案。基于组学的研究进展——涵盖基因组学（Genomics）、代谢组学（Metabolomics）、蛋白质组学（Proteomics）、转录组学（Transcriptomics）、表观基因组学（Epigenomics）和表型组学（Phenomics）——已经改变了我们在分子水平上对植物胁迫响应的理解。高通量测序、质谱和计算生物学促进了对于增强植物韧性至关重要的胁迫响应基因、蛋白质和代谢物的鉴定。本综述评估了基于组学的策略，以改善作物在环境胁迫下的表现。它强调了多组学数据整合、精准育种、作物建模中的人工智能（AI）以及基因组编辑技术。值得注意的是，机器学习和人工智能的突破完善了预测建模，使得能够精确选择耐胁迫性状并优化育种策略。尽管取得了这些进展，挑战依然存在，包括多组学数据分析的复杂性、高技术成本和监管障碍。弥合研究与实际应用之间的差距需要开发成本效益高的平台、增强人工智能驱动模型以及进行大规模田间验证。本综述强调了组学技术开发气候韧性作物的变革潜力。通过整合这些先进方法，农业可以实现可持续粮食生产，并在气候变化和环境胁迫面前加强全球粮食安全。

多组学技术揭示植物抗逆分子机制

近年来，组学技术的飞速发展为在系统层面解析植物应对非生物胁迫（如干旱、盐碱、重金属和营养缺乏）的分子网络提供了强大工具。基因组学（Genomics）有助于鉴定关键的胁迫响应基因；转录组学（Transcriptomics）揭示了基因表达的动态变化；蛋白质组学（Proteomics）则直接反映了功能执行者的丰度和修饰状态；代谢组学（Metabolomics）展示了代谢途径的最终产物和中间体，是表型的直接体现。此外，表观基因组学（Epigenomics）从DNA甲基化、组蛋白修饰等角度阐释了基因表达调控的可遗传变化，而表型组学（Phenomics）则通过高通量成像技术将宏观表型与微观分子事件联系起来。这些多组学（Multi-omics）数据的整合，借助于生物信息学和计算生物学工具，能够构建从基因到表型的完整调控通路，系统阐明植物的抗逆机理，为作物改良提供海量的候选靶点。

人工智能与机器学习驱动精准育种

面对海量、高维、异质的多组学数据，传统分析方法显得力不从心。人工智能（AI），特别是机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）技术，在挖掘这些复杂数据集中展现出巨大优势。AI模型能够整合基因组、转录组、蛋白质组等多层次信息，建立预测模型，准确预测作物在特定环境胁迫下的表现（即表型）。这使得育种家能够实现“精准育种”（Precision Breeding），在育种早期阶段就精确筛选出具有优良抗逆性状的基因型，大幅缩短育种周期，提高育种效率。AI驱动的作物模型（Crop Modeling）可以模拟不同环境场景下作物的生长和产量，为优化田间管理策略、评估气候变化影响提供决策支持。

基因组编辑技术的精准赋能

在获得关键抗逆基因或调控元件的基础上，基因组编辑技术（Genome-editing technologies），尤其是CRISPR/Cas9系统，为实现作物的精准遗传改良提供了革命性工具。该技术能够对特定基因进行敲除、敲入或定点修饰，从而直接优化作物的抗逆性、品质和产量等性状。例如，通过编辑胁迫响应转录因子、离子通道蛋白或激素信号通路关键元件的基因，可以显著增强作物对干旱、盐渍或重金属胁迫的耐受能力。将基因组编辑与多组学分析相结合，能够更高效地鉴定出有价值的编辑靶点，并精准评估编辑效果，避免非预期效应，加速气候韧性作物（Climate-resilient Crops）的培育进程。

挑战与未来展望

尽管多组学、AI和基因组编辑技术的融合前景广阔，但其走向广泛应用仍面临诸多挑战。首先，多组学数据的生成、存储、整合与分析技术复杂且成本高昂，需要开发更用户友好、成本效益高的分析平台。其次，AI模型的可靠性高度依赖于数据质量和数量，需要更多高质量、标准化的组学数据和表型数据用于模型训练和验证。再者，基因组编辑作物的监管政策和社会接受度在不同国家和地区存在差异，这在一定程度上限制了其商业化推广。未来，需要加强跨学科合作，推动技术创新以降低成本，开展大规模田间试验（Large-scale Field Validations）以验证实验室成果，并积极与监管机构和社会沟通，共同推动这些前沿技术转化为实际生产力，最终为保障全球粮食安全（Global Food Security）和实现农业可持续发展（Sustainable Agriculture）做出实质性贡献。