科学通报 | 多组学与AI融合：邱丽娟团队系统阐述大豆智能设计育种的进展与展望

近日，中国农业科学院作物科学研究所邱丽娟研究员团队在《科学通报》2026年第71卷第20期“生物与信息技术赋能现代农业绿色发展专辑”发表了题为“多组学融合与人工智能驱动的大豆智能设计育种的进展与展望”的评述文章。该文章紧扣“多组学性状解析→种质工程化创制→G×E智能预测→良种+良法+智慧装备落地”的全链条主线，系统综述了大豆BT+IT+AI融合的前沿进展，为大豆精准育种与绿色产能提升提供了系统的理论与技术支撑。

一、基因密码的精准破译：多维组学与表型组学的深度交汇

文章指出，大豆研究现已迈入多组学融合与AI挖掘的新阶段。2014年构建并解析的植物领域首个“野生大豆泛基因组”,阐析了大豆种内/种间结构变异和基因组演变特征,被Nature评为“近20年基因组领域的里程碑事件”,开启了真核生物泛基因组学研究的新篇章,推动植物基因组学从单一参考基因组研究,迈入群体水平的泛基因组学研究新阶段。近年来,随着图形化泛基因组、端粒到端粒(telomere-to-telomere, T2T)无间隙基因组组装技术的日趋成熟,作物基因组学研究正式进入多元参考基因组时代,实现了全物种遗传多样性的精准、全面挖掘。

泛基因组与调控网络解析：借助图形化泛基因组技术，研究人员成功鉴定出4.7万个高质量结构变异，挖掘出90%以上传统研究难以捕获的稀有功能基因。依托大豆多组学集成数据库（SoyOmics），复杂性状的多效基因挖掘取得显著突破。例如，GmSWEET10a被证实可协同调控籽粒大小、油脂与蛋白质积累；GmSop20基因则通过直接激活糖转运蛋白调控碳源分配，有效平衡了高油与高蛋白间的遗传负相关壁垒。

“空-地-室”一体化表型监测：为实现基因型与表型的精准关联，高通量传感技术与AI算法深度融合，构建了专用的三维立体表型监测网络。“空”—无人机平台获取大范围冠层动态，“地”—物联网与机器人穿透冠层追踪微气候与植株结构，“室”—依托高通量数字设备实现细胞生理与特定性状的精准量化。这一体系极大消除了人工鉴定误差，为复杂调控网络的系统解析提供了海量数据支撑。

二、种质资源的定向创制：AI赋能与底层递送技术的革新

在系统解析农艺性状调控网络的基础上，依托“设计-构建-测试-学习”（DBTL）闭环实现种质资源的定制化创制，是现代大豆育种的核心目标。

合成生物学与多重编辑系统：深度学习大模型能够处理海量多组学数据，预测非天然代谢途径的通量分配，辅助大豆光合固碳酶的理性设计及通路重构。在创制手段上，多重基因组编辑系统展现出巨大潜力。例如，利用自主知识产权的Cas12i3-5M系统，成功创制出无豆腥味、高油酸突变体；靶向敲除GmCKX3基因可同步提升大豆产量与含油量。

无组培转化与双单倍体技术：针对大豆转化严重依赖基因型且周期漫长的难题，基于RUBY可视化的大豆原位无组培遗传转化系统（ROTIS），利用萌发种子直接侵染，将转基因植株的获取周期大幅缩短至40-80天。此外，结合GmDMP1和GmDMP2等单倍体诱导基因的双单倍体技术，未来有望将大豆纯系的创制周期极限压缩至1-2年，实现优异靶点的高效纯合固定。

三、智能预测与智慧大田：G×E×M全要素协同优化

大豆对光温极为敏感，如何实现跨环境稳定性预测，是智能设计育种面临的关键挑战。

高精度表型预测：依托“中豆芯”系列等高通量分型平台和环境型鉴定（Envirotyping）技术，全基因组智能选配（WPICP）模型能够高效淘汰80%-90%的无效杂交组合。通过引入卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），模型有效捕捉了气象时序累积效应与非线性关联，大幅提升了跨生态区的预测精度。

数字孪生与智慧农艺闭环：优异种质潜力的挖掘与利用，依赖于“基因型-环境-管理措施（G×E×M）”的协同优化。文章描绘了未来智慧大田的蓝图：通过耦合DSSAT等生长模型构建大豆数字孪生系统，实时生成管理方案；在云端决策系统的指导下，智能农机装备实现变量施肥、绿色防控与高效作业，全面构建“良种+良法+智慧装备”的现代农业生产新范式。

四、总结与展望

全球大豆生物育种正处于范式重构的关键期。我国在大豆耐逆、共生固氮及智能工厂化育种领域已形成特色技术积累。面向未来气候变化与提升大豆产能的迫切需求，文章强调，未来大豆科研需重点突破生命科学大模型驱动的生成式智能设计、合成生物学对复杂代谢网络的系统重构，以及G×E×M的全要素协同优化，为我国大豆产业向绿色、智能、高效的高质量转型提供坚实的科学依据与技术支撑。

本文第一作者为在站博士后苏鑫，通讯作者为中国农业科学院作物科学研究所邱丽娟研究员。该项研究工作获得了中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（Y2026CG02）的资助。

文章信息

苏鑫，朱志锋，谷晓峰，等.多组学融合与人工智能驱动的大豆智能设计育种: 进展与展望. 科学通报, 2026, 71 (20): 4710-4722.

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