湖北日报讯（记者韩晓玲、通讯员晏华华）北京时间7月23日晚，《自然》杂志在线发表了华中农业大学农业微生物资源发掘与利用全国重点实验室李国田教授、中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞研究员联合国内外多家单位撰写的文章，系统阐述了组学、基因编辑、蛋白质设计与高通量表型等多技术协同的作物改良新范式，提出利用蛋白质设计按需打造功能元件的新途径，并描绘了AI辅助的优异种质设计蓝图，希望引领新一轮作物改良革命。

面对全球人口增长、气候变化加剧与耕地资源萎缩等严峻挑战，保障粮食安全与实现农业可持续发展迫在眉睫。学者们撰写的这篇文章，提出了新范式、新途径——

传统育种受限于表型观察和种质资源，已逼近遗传资源极限。组学技术（基因组、代谢组、单细胞组学和空间组学）能够“高清呈现”作物的遗传全貌，显著加速性状解析与品种选育。

以CRISPR为核心的基因编辑技术，可以大幅缩短育种周期，破解抗病性与产量间的平衡难题，实现对野生种质的快速定向驯化及优异性状精准导入。此外，人工智能赋能的基因编辑工具将深入揭示复杂性状背后的多基因协同作用机制，并精准预测编辑结果，降低对大规模筛选的依赖。

AI驱动的蛋白质设计为作物改良提供了新策略，为跨越遗传与环境壁垒提供范式级解决方案，有望引领作物育种进入“按需设计”的分子智能育种新时代。

组学、基因编辑和蛋白质设计技术发掘和创造了大量遗传变异，对表型数据的精度与效率提出了更高要求。未来，AI驱动的多学科融合解决方案将助力海量数据高效处理，实现对微观生理响应的原位捕获，推动高通量表型组的规模化应用。

文章还前瞻性提出了人工智能驱动的作物改良框架，即通过AI驱动的多模态模型，整合基因型、表型、环境与田间管理多模态数据，在“设计—构建—测试—学习”闭环中，实现从传统重组到编辑介导的定向导入。结合微生物组育种等新兴策略，突破基因互作及基因—环境互作限制，加速现有品种优化、再驯化乃至从头驯化。

这一前瞻性框架，可通过育种家设定目标（如增产、抗逆、优品质），AI深度学习与知识推理生成最优综合育种方案，将育种从经验依赖转变为数据驱动的精准设计过程。

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