综述：人工智能与基因组编辑的融合：分子植物育种的新纪元

本综述深入探讨了人工智能（AI）与基因组编辑（如CRISPR-Cas系统）的协同作用，如何通过数据整合、模式识别和预测分析提升作物育种的精准性与效率。文章系统总结了AI在靶点识别、gRNA优化、脱靶效应预测及多组学数据分析中的应用，并展望了其在开发抗逆、高产作物品种中的潜力，为农业可持续发展与粮食安全提供新范式。

Artificial Intelligence (AI) Meets Genome Editing in Plant Breeding

人工智能（AI）与基因组编辑的交叉正通过引入前所未有的精准性、速度和效率，彻底改变植物育种领域。传统育种方法虽然基础，但通常耗时且难以预测复杂性状。以澳大利亚种子公司InterGrain与美国合作伙伴的案例为例，AI整合的基因组编辑技术通过机器学习模型分析海量基因组数据，精准预测最佳基因编辑靶点，显著缩短了小麦抗病品种的开发周期，较传统方法效率提升数倍。

Role of Artificial Intelligence (AI) in Molecular Plant Breeding

AI通过机器学习（ML）和深度学习（DL）算法，在分子植物育种中发挥多重作用：

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  基因组选择与预测：随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和梯度提升模型（如XGBoost）用于性状预测，例如在玉米育种中DL模型对谷物产量的预测准确度高达0.547（SVM为0.497，RF为0.483）。

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  基因功能预测：通过整合基因组、转录组和表型数据，AI模型（如CNN和RNN）识别与抗逆性、产量相关的候选基因。

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  基因组编辑优化：AI工具（如DeepCRISPR和DeepHF）设计高效gRNA并最小化脱靶效应，提升CRISPR-Cas系统的可靠性。

Specific AI Models and Tools in Real-World Programs

实际育种项目中应用的AI工具包括：

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  DeepGS：用于基因组选择的DL框架，在14种植物数据集上平均准确度超越传统方法。

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  CNNPheno：基于卷积神经网络的图像识别工具，实现高通量表型分析（如叶片形态与胁迫响应）。

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  CRISPR-Net：预测CRISPR编辑效率的模型，Spearman相关系数达0.7以上。

Advanced Methodologies

AI驱动的新方法包括：

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  多组学数据整合：结合基因组、表观组和环境数据，解析基因-性状-环境互作（如干旱响应基因的挖掘）。

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  自动化表型平台：结合无人机遥感与AI图像分析，实现大规模田间性状监测。

Challenges of AI in Genome Editing

主要挑战涵盖：

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  数据质量与可用性：缺乏标准化、跨物种数据集导致模型泛化能力受限。

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  算法可解释性：DL模型的黑箱特性阻碍其在严格监管领域的应用。

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  计算资源需求：大型模型（如Transformer）依赖高性能计算设施，限制资源匮乏地区的使用。

Benchmarking and Case Studies

需系统评估的指标包括：

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  on-target预测准确度（Spearman’s ρ）。

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  off-target判别能力（ROC-AUC与PR-AUC）。

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  跨物种鲁棒性与计算效率。

  案例显示，AI辅助的CRISPR编辑在水稻中成功提高谷物大小与抗逆性，验证其实际效益。

Role in Biotic and Abiotic Stress Resistance

AI与基因组编辑协同增强作物抗性：

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  生物胁迫：通过图像识别早期病害（如真菌感染），并设计gRNA编辑抗病基因（如NLR家族）。

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  非生物胁迫：整合气候模型与基因组数据，开发耐旱、耐盐品种（如小麦HKT1基因编辑）。

AI in Pathogen-Related Genome Editing

AI在病原体管理中的应用包括：

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  gRNA设计：DeepCRISPR优化病原体抗性基因（如水稻BLB1基因）的编辑策略。

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  诊断与监测：基于AI的传感器数据实时预测病害爆发。

Practical Implementation

实际应用需关注：

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  数据标准化与模型可重复性。

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  资源可及性：确保全球范围内技术公平推广。

Ethical Considerations

伦理问题涉及：

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  公平性与访问权：技术集中于富裕机构，可能边缘化小农户。

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  数据隐私：土著植物遗传资源的使用需符合惠益分享原则。

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  监管框架：需建立适应AI快速发展的政策指南。

Future Perspectives

未来方向包括：

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  气候智能农业：结合气候模型与AI编辑培育适应未来环境的作物。

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  合成生物学整合：AI设计人工基因回路以调控复杂性状。

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  伦理与监管导航：开发透明、可审计的AI工具以符合全球标准。

Conclusion

AI与基因组编辑的融合正开启分子植物育种的新纪元，通过精准、高效的作物改良策略，为应对全球粮食安全与气候变化挑战提供可持续解决方案。这一协同技术有望重塑农业未来，实现作物的抗逆、高产与资源高效利用。