Frontiers in Sustainable Food Systems · 2026-09·9月1日 · 周二论文农业人工智能与决策模型阅读 2
【综述】多组学与人工智能赋能气候适应型和营养强化作物：进展、应用与未来展望
论文解读
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综述AI与多组学、基因编辑、精准农业结合，提升作物抗逆与营养性状改良效率。
方法
综述AI驱动的多组学、基因编辑与精准农业技术，包括机器学习基因组选择、无人机遥感
发现
AI增强基因组选择、表型分析和基因编辑，可加速气候适应与营养强化作物育种。
机会点
可探索AI与多组学整合在特定作物（如小麦、大豆）营养强化中的实际应用与模型优化。
影响力22
信息增量22
专业深度19
信源权威13
时效性7
综述整合AI与多组学在作物育种中的应用，提出2050年路线图，具有产业前瞻性。
原文摘要
综述整合 AI 驱动的多组学、基因编辑与精准农业进展。机器学习增强的基因组选择（如 CNN、Transformer）提高复杂抗逆与营养性状预测准确度；AI+无人机遥感实现高通量表型；AI+CRISPR-Cas9 加速生物强化目标筛选（小麦铁锌生物有效性、大豆植酸降低、木薯/玉米维生素提升）；为 2050 年粮食安全提出路线图。