数字植物：科学内涵、瓶颈及发展策略

文献类型： 中文期刊

第一作者： 朱新广

作者： 朱新广;常天根;宋青峰;常硕其;王重荣;张国庆;郭亚;周少川

作者机构：

关键词： 数字植物;合成生物学;产量潜力;理想株型;水稻;系统模型

期刊名称： 合成生物学

ISSN： 2096-8280

年卷期： 2020 年 03 期

页码： 285-297

摘要： 当前,各类组学技术、基因组编辑技术及超性能计算能力的飞速发展正使得植物科学从描述性、定性研究向精细定量研究乃至理性设计的转变。在这个过程中,数字植物的研究应运而生。数字植物通过对植物生长发育过程多尺度、多生理生化现象的系统定量模拟,以实现植物整个生命周期的"数字化"。数字植物将为定量植物科学研究、植物设计及改造提供理论工具。数字植物的发展将支持新代谢通路、基因调控网络的设计,乃至植物理想基因系统的设计,从而为以提升作物产量和优化作物品质为目标的植物合成生物学提供设计工具。本文在分析当前构建数字植物遇到的瓶颈的基础上,提出发展数字植物所需要的关键措施,即:构建植物生长发育基本模型;获得同化物在各器官间分配的代谢数据;创建模块模型耦联方法;建立数字植物研究公共平台;发展表型数据与机理模型相结合的方法;以水稻为模式植物,开展数字植物指导的分子设计育种;建立支持数字植物的人才培养及储备策略。利用数字植物定量模拟和设计植物是未来植物合成生物学发展的趋势,数字植物指导下的作物栽培和育种也是精准农业和智慧农业的必然要求。

分类号： Q94-332

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