传统育种方法周期长、成本高，难以满足人们对作物产量增长的需求。合成生物学和人工智能技术结合，通过基因网络重组和大数据优化，能精准高效地改良作物的关键性状和环境适应能力，显著提升育种效率和作物生产力。研究系统总结了基因编辑、遗传模块重组、多组学优化等技术在复杂遗传模块改造中的应用，阐述了合成生物学在促进作物高产、优化代谢途径、提升环境适应性及表观遗传调控中的作用，提出“智慧作物”理念。此外，研究还探讨了人工智能驱动的合成生物学在蛋白质定向进化中的应用前景及作物改良面临的挑战，为作物性状改良和环境适应性提升提供了新策略。

 

　　该研究得到农业生物育种重大专项、中国农业科学院科技创新工程等项目的资助。（通讯员：崔艳）

 

　　原文链接：https://doi.org/10.1016/j.xplc.2024.101220