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Next-generation translational genomics for developing future crops
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AI
DOI：10.1007/s10142-025-01704-z.png)
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摘要
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转化基因组学的进步已经彻底改变了作物育种，推动我们从传统育种方法转向下一代策略，这些策略整合基因组、转录组和表型数据以加速作物改良。已从单一基因组转向泛基因组，后者能更好地捕捉种内多样性，并从整体转录组分析转向单细胞转录组学，从而实现针对基因调控和功能基因组学的细胞特异性见解。由于转化基因组学领域的快速技术进步，高通量基因型和表型分析均已成为可能。多环境田间试验的大规模表型数据现在可以通过人工智能赋能的数字扫描和基于无人机的方式进行采集。在人工智能和机器学习时代，我们已开发出灵活的模型，利用各种工具和方法来处理性状调控的复杂遗传架构。这些遗传和基因组资源是创制新颖、适应性强的优质高产品种的基础，可加速性状发现和定位。本综述探讨了现代转化基因组学的全面图景，强调了提升我们应对农业挑战能力的关键转变与创新。整合这些下一代方法的综合流程有望促进更快、更精确且可持续的作物改良，最终满足未来对适应性作物的需求。
Keyword:
Artificial intelligence
Genome editing
Mapping population
Pangenome
QTL/eQTL
Speed breeding
期刊
F
IF:
3.1
论文数:
1.7K
被引数:
3.5K
机构
引用论文
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