通过系统生物学解码植物生理学:为下一代作物设计提供整合性多态学和计算视角

科学领域:

• 植物生理学 植物生理学
• 计算系统生物学 计算机系统生物学
• 基因组学就是基因组学.
• 表观基因组学是指表观基因组学.

背景情况:

• 高分辨率的多omics技术正在彻底改变植物生理学.
• 计算系统生物学能够提供预测性,机械性和与现场相关的见解.
• 了解作物表现,适应性和弹性至关重要.

研究的目的:

• 为植物科学综合多组学和计算生物学方面的进展.
• 概述综合性分析框架,以了解植物的功能.
• 提出一个路线图,将奥米克学发现转化为农业应用.

主要方法:

• 基因组学,转录组学,蛋白质组学,代谢组学,表观组学,现象组学,单细胞和空间组学的综合合成.
• 计算框架的应用,包括基因调控网络推断,机器学习和可解释AI (XAI).
• 分析从模型生物到作物改进的案例研究.

主要成果:

• 奥米克数据的计算统一使得细胞类型解析和组织特异的植物功能理解成为可能.
• 整合性框架加速了关键调节者的发现,并改善了基因型与环境相互作用的建模.
• 多omics集成桥梁实验室发现与作物改进的现场验证.

结论:

• 系统层面的植物生物学,将分子机制与生态系统性能相结合,是预测性,设计驱动性和气候适应性农业的关键.
• 解决数据异质性和时空分辨率等瓶至关重要.
• 公平的数据基础设施,先进的omics,混合人工智能和数字双胞胎是拟议的解决方案.