傳統育種方法周期長、成本高，難以滿足人們對作物產量增長的需求。合成生物學和人工智能技術結合，通過基因網絡重組和大數據優化，能精準高效地改良作物的關鍵性狀和環境適應能力，顯著提升育種效率和作物生產力。研究系統總結了基因編輯、遺傳模塊重組、多組學優化等技術在復雜遺傳模塊改造中的應用，闡述了合成生物學在促進作物高產、優化代謝途徑、提升環境適應性及表觀遺傳調控中的作用，提出“智慧作物”理念。此外，研究還探討了人工智能驅動的合成生物學在蛋白質定向進化中的應用前景及作物改良面臨的挑戰，為作物性狀改良和環境適應性提升提供了新策略。

 

　　該研究得到農業生物育種重大專項、中國農業科學院科技創新工程等項目的資助。（通訊員：崔艷）

 

　　原文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.xplc.2024.101220