合成生物学2020,Vol.1Issue(3) :285-297.DOI:10.12211/2096-8280.2020-018

数字植物:科学内涵、瓶颈及发展策略

ePlant:scientific connotations, bottlenecks, and development strategies

朱新广 常天根 宋青峰 常硕其 王重荣 张国庆 郭亚 周少川
合成生物学2020,Vol.1Issue(3) :285-297.DOI:10.12211/2096-8280.2020-018

数字植物:科学内涵、瓶颈及发展策略

ePlant:scientific connotations, bottlenecks, and development strategies

朱新广 1常天根 1宋青峰 1常硕其 2王重荣 3张国庆 4郭亚 5周少川3
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作者信息

  • 1. 植物分子遗传国家重点实验室,中国科学院分子植物科学卓越创新中心,中国科学院上海生命科学研究院植物生理生态研究所,上海 200032
  • 2. 杂交水稻国家重点实验室,湖南杂交水稻研究中心,湖南 长沙 410125
  • 3. 广东省水稻育种新技术重点实验室,广东农业科学院水稻研究所,广东 广州 510640
  • 4. 中国科学院上海营养与健康研究所,中国科学院-马普学会计算生物学伙伴研究所,中国科学院计算生物学重点实验室,上海 200031
  • 5. 江南大学,江苏 无锡 214122
  • 折叠

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.

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

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基金项目

中国科学院先导专项(XDB27020105)

中国科学院先导专项(XDA08020301)

国家自然科学基金(30970213)

国家自然科学基金(31870214)

国家重点基础研究发展计划(2015CB150104)

国家高技术研究发展计划(2014AA101601)

国家重点研发计划(2019YFA0904600)

广东省应用型科技专项(2015B 020231001感谢比尔-梅琳达盖茨基金会OPP1172157)

广东省应用型科技专项(1129902的支持)

出版年

2020
合成生物学

合成生物学

CSCD北大核心
ISSN:
被引量3
参考文献量6
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