9月7日，中國農業科學院作物科學研究所作物分子育種技術和應用創新團隊，提出和倡導了大數據和人工智能驅動下的智能育種新策略——基因組-環境組集成預測。這一新策略的提出，將改變過去主要利用基因型和表型進行選擇的育種模式，使未來育種能夠在基因型-表型-環境型全方位信息支撐下，準確預測特定基因型在特定環境下的表現，實現真正意義上的適應氣候變化、適應特定環境的定向育種。相關成果在線發表于《分子植物（Molecular Plant）》。   　　植物表型是其基因型與環境共同作用的結果。目前育種中所采用的基因組選擇技術大多是根據個體的基因型來預測表型，很少考慮個體所處環境對表型預測的影響。把一個基因型完全了解的個體置于環境因素已知的條件下，理論上就可以對其表型進行精準預測。   　　該文章全面介紹了引入不同時空的環境型變異及其與基因型和表型的數據集成所產生的大數據對人工智能的挑戰，討論了基因組-環境組集成預測有關的概念及其模型的構建、優化與實施。有關基因、代謝途徑和網絡的信息可以轉化成為新一維的基因型數據，并集成到預測模型之中。基于預測的作物重新設計可以在微觀水平上針對基因、代謝和網絡，在宏觀水平上針對個體、群體和物種。文章展望了如何利用智能育種提升植物改良的遺傳增益，包括集成和利用各種育種技術和方法，通過平臺、技術、設施、群體、數據、模型、甚至育種材料的共享，實現資源利用和育種效率的最大化，在開源育種和服務平臺的支持下，有效地開展智能育種。基因組-環境組集成預測新策略將推動智能育種和作物栽培生理等領域的重大變革。   　　該文章由中國農科院作科所牽頭，北京大學現代農業研究院、佛山科學技術學院、上海市農業科學院、石家莊博瑞迪生物技術股份有限公司、國際玉米小麥改良中心以及澳大利亞莫道克大學聯合參與。   　　原文鏈接：https://www.cell.com/molecular-plant/fulltext/S1674-2052（22）00295-7