Multi-omics integration and AI-driven intelligent design for soybean breeding: progress and prospects

作者：Xin Su, Zhi-Feng Zhu, Xiaofeng Gu, Li-Juan Qiu · 发表于：Chinese Science Bulletin (Chinese Version) · 年份：2026 · DOI：10.1360/csb-2026-0608 · 研究领域：Nutrition, Genetics, and Disease、Genetically Modified Organisms Research、CRISPR and Genetic Engineering

农业生物育种正加速从经验育种转向生物技术（BT）与信息技术（IT）深度融合的智能（AI）设计新阶段，是我国保障粮食安全与推进农业绿色转型的重要抓手。大豆作为关键的粮油饲兼用作物，其单产与广适性提升长期受制于产量、品质、抗逆等性状的多基因基础与强烈的基因型-环境互作（G×E），以及水土肥药等资源高效利用约束，使得传统育种难以在稳产前提下实现多性状协同突破。本文重点围绕“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”全链条主线，系统综述大豆BT+IT融合的前沿进展：在BT方面，梳理了泛基因组与多维组学对核心调控网络的解析价值，以及基因编辑、免组培转化、合成生物学通路重构等技术突破；和人工智能、高通量表型组、环境型鉴定、智慧农业等IT技术赋能路径，阐述BT+IT融合在大豆复杂农艺性状解析、种质智能创制、G×E高效预测与“良种+良法+智慧装备”协同应用中的核心作用。梳理了基于AI的G×E预测模型、全基因组智能选配（Whole-genome Intelligent Cross-pairing，WPICP）及数字孪生系统的技术演进，总结了绿色防控、养分高效利用与智慧农艺装备的融合创新范式。文章指出，我国在大豆耐逆、固氮、智能工厂化育种方向已形成特色积累；未来需要突破的关键路径包括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系统重构，以及基因型-环境-管理措施（G×E×M）协同优化，为大豆精准育种与绿色产能提升提供理论与技术支撑。