北京
近日，南京农业大学张绍铃院士、吴巨友教授团队在《科学通报》生物与信息技术赋能现代农业绿色发展专辑发表了题为“生物与信息技术赋能果树种质创新及育种”的综述文章，系统总结了生物技术与信息技术在果树种质创新和新品种选育中的应用进展。文章围绕分子及生物技术、信息技术，以及二者融合推动果树智能育种三个方面展开阐述，指出多技术协同将加速果树育种由传统经验育种向精准化、智能化和高效化转型。
果树是我国重要经济作物，新品种选育是提升果实品质、增强抗性和推动果业高质量发展的关键。然而，果树多年生、童期长、遗传背景复杂，传统杂交育种周期长、效率低，难以快速满足产业需求。近年来，生物技术和信息技术快速发展，为破解果树育种瓶颈提供了新路径。
在分子及生物技术方面，文章重点梳理了基因组学、分子标记、基因编辑、组织培养与细胞工程等技术进展。随着测序技术和组装算法不断升级，苹果、梨、桃、葡萄、柑橘等主要果树基因组相继解析，部分已达到染色体级甚至端粒到端粒水平，为重要农艺性状遗传基础解析和关键基因挖掘提供了基础。SNP、InDel和结构变异等分子标记广泛应用于种质评价、QTL定位、亲本选择和苗期辅助选择，有助于提高育种效率。CRISPR/Cas9、碱基编辑和先导编辑等基因编辑技术则为果实品质、抗病性和生长习性等性状的定向改良提供了新工具。同时，组织培养、胚挽救、原生质体融合和细胞悬浮培养等技术，为快速繁殖、脱毒复壮、远缘杂交和遗传转化奠定了重要基础。
图1 果树分子育种核心技术体系
在信息技术方面，文章总结了生物信息学、表型组学、人工智能和数字育种平台在果树育种中的作用。生物信息学能够高效处理基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和表观组等多组学数据，帮助研究人员挖掘功能基因、调控元件和基因调控网络。表型组学依托无人机光谱成像、植株图像采集、组织显微成像等技术，实现果树表型的高通量、快速、精准获取。人工智能与机器学习算法可用于构建基因型—表型关联模型，并在复杂性状预测、病虫害识别、产量预测和育种决策中发挥重要作用。BreedBase等数字育种平台也为多组学数据整合、管理和分析提供了支撑。
图2 果树智能数字育种技术体系
在生物与信息技术融合应用方面，文章指出，未来果树育种的核心趋势是从“单一技术应用”走向“多技术协同集成”。通过整合高质量基因组、泛基因组、多组学数据、高通量表型数据和人工智能模型，可实现从功能基因挖掘、分子标记开发、基因编辑改良到品种选育的完整技术闭环。基因组选择、深度学习和基因调控网络分析等方法，将进一步提高复杂数量性状预测的准确性和新品种选育的可预见性。
图3生物技术与信息技术协同赋能果树种质创新的路径
该综述系统展示了生物技术与信息技术赋能果树育种的广阔前景。相关研究不仅为果树种质资源深度挖掘和高效利用提供了理论参考，也为培育优质、高产、抗逆、绿色的果树新品种，以及推动我国果业高质量发展提供了重要科技支撑。
南京农业大学园艺学院张绍铃院士和吴巨友教授为本文的通讯作者，谷超研究员和王鹏教授为本文共同第一作者，乔鑫、汤超和齐开杰老师为论文写作、构思、修改和校对等提供了帮助。相关研究得到了生物育种钟山实验室项目（ZSBBL-KY2024-03）和国家梨产业技术体系专项（CARS-28）的资助。
文章信息
谷超，王鹏，乔鑫，等.生物与信息技术赋能果树种质创新及育种. 科学通报, 2026, 71 (20): 4769-4781.
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