AI、ML在植物生物学和可持续农业发展中的进步与运用
作者：微信文章AI在可持续农业和粮食安全中的进步与运用
背景介绍
人工智能在植物科学中的应用包括植物识别、疾病诊断、产量预测、表型分析和精准农业。机器学习算法与图像识别技术相结合，可以快速准确地识别植物物种，推动生态研究和生物多样性保护。人工智能驱动的诊断工具使植物病理学家和农学家能够及早发现疾病和害虫，从而及时干预，最大限度地减少作物损失。人工智能在植物育种领域的贡献尤其值得注意，因为它有助于开发具有弹性和高产的作物品种。人工智能模型通过分析大量数据集来加速优良遗传性状的选择，从而加速育种过程。此外，基于人工智能的预测模型正在利用气候和土壤数据，为优化作物管理实践和减轻环境影响提供宝贵见解。这反过来又促进了在应对气候变化和人口压力日益增加的世界中可持续农业和粮食安全 。
在植物表型分析领域，人工智能技术可以自动测量和分析植物特性，帮助科学家更深入地了解植物的生长和适应机制。实时监测植物的健康和生长情况，为创新研究和改进作物管理实践开辟了新途径。
本文参考“人工智能推动的植物科学革命”文章（https://doi.org/10.37349/eff.2024.00045）介绍AI在推动植物科学发展方面的关键作用，强调了其多方面的应用、优势和未来的潜在发展，这种转变为植物物种识别、疾病管理、育种、表型分析和可持续农业提供了前所未有的能力。上篇主要介绍其中大数据分析、区块链技术、3D打印技术的应用。
大数据分析
植物科学中的大数据分析是利用先进的计算技术来分析来自各种来源（包括基因组学、表型组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和环境传感器）的大型复杂数据集。这种综合分析使研究人员能够获得有关植物生长、发育、应激反应、抗病性和产量优化的宝贵见解，如下图 1所示。
基因组毒理学中的区块链。通过合成基因阵列实现数字基因相互作用，并将定量遗传相互作用评分存储在区块链数据库中。从毒素导致的突变体中提取查询基因，以确定与原始基因组中基因的遗传相互作用。用数码相机拍摄阵列图像，然后量化这些图像堆栈并创建原始数据库。根据不同影响对这些原始数据进行校正，可得出遗传相互作用评分，这些评分存储在基因组毒理学的区块链数据库中。（https://doi.org/10.1021/acsomega.3c00596 ）
大数据分析技术在从大规模植物科学数据集中提取有意义的信息方面发挥着重要作用。这些技术涉及应用统计建模、机器学习算法和基于人工智能的方法来识别模式、相关性和预测模型。回归分析、主成分分析（PCA）和聚类算法等统计方法有助于识别不同变量之间的关系并将相似的样本归为一组。
随机森林、支持向量机 (SVM)、深度学习神经网络 (DLNN) 和贝叶斯网络等机器学习算法可用于分类、回归、特征选择和异常检测等任务。大数据分析在植物科学中的应用提供了众多应用，有助于理解和改进植物生物学、农业和作物生产。一些关键应用包括：
（a）基因组学和育种：利用大数据提高农作物杂交育种过程中复杂性状预测的准确性。大数据分析能够识别与植物所需性状相关的遗传变异。
（b）表型组学和作物改良：利用大数据分析技术，可以分析从高通量表型分析平台获得的表型组学数据，以了解基因型和表型之间的复杂关系。这种分析有助于识别在不同环境条件下影响作物性能的关键性状。通过整合表型组学和基因组学数据，研究人员可以开发作物性能预测模型并优化育种。
（c）作物监测和精准农业：利用人工智能技术进行大数据分析，可以使用遥感、卫星图像和传感器网络实时监测作物。这使农民能够根据有关作物健康、生长阶段和产量潜力的准确和最新信息，就灌溉、施肥、病虫害防治和收获做出明智的决策。
（d）植物疾病诊断和管理：大数据分析可以通过分析包含有关疾病症状、环境因素和病原体基因组学信息的大规模数据集，帮助早期发现和诊断植物疾病。
（e）气候变化适应：大数据分析有助于了解气候变化对植物生长、发育和分布的影响。通过分析历史气候数据和植物性能数据，研究人员可以确定对气候变化最敏感的地区或特定作物。
区块链技术
区块链技术是一种去中心化的分布式账本系统，可实现安全透明的交易，如下图 2所示。近年来，由于其在植物科学领域的潜在应用，区块链技术引起了广泛关注。区块链技术与人工智能相结合，可以彻底改变植物科学研究、数据管理以及合作建立的方式。
毒理学中的区块链技术可以帮助分散数据保存，并通过可用的化学数据库评估数据和对消费者的潜在风险。材料安全数据表 (MSDS) 包含有关潜在危害因素及其使用方法的信息。区块链还涉及分销网络中的可追溯性和制造过程中产品条形码的使用。由于区块链的存在，实验室测试和药房的数据收集、分析和评估成为可能。（https://doi.org/10.1021/acsomega.3c00596）
植物科学研究面临的最大挑战之一是数据共享和协作缺乏透明度和信任。研究人员在访问和验证数据时经常遇到困难，这阻碍了进展并减缓了科学发现。区块链技术可以通过提供一个安全且不可变的平台来存储、共享和验证数据，从而解决这些挑战。此外，区块链技术可以通过提供防篡改的来源和真实性记录来帮助打击假冒种子或植物。这在植物育种计划中非常重要，因为维护遗传资源的完整性对于开发新品种至关重要。
3D打印
3D打印又称增材制造，是一项革命性的技术，引起了植物科学等各个领域的广泛关注。在3D打印与植物科学的交叉领域，人工智能在增强该技术的能力和应用方面发挥着关键作用。
组织工程和器官发生：3D打印在植物科学中的关键应用之一是组织工程和器官发生。利用人工智能算法，科学家可以设计和创建模仿植物组织和器官结构的复杂结构（可见图3）。
精准农业：精准农业是 3D 打印与植物科学领域人工智能相交叉的另一个领域 。精准农业的目标是通过使用数据驱动的方法监测和管理农业实践来优化作物生产。通过将人工智能算法与 3D 打印技术相结合，农民可以根据作物的具体要求定制工具和设备。
植物微繁殖：植物微繁殖，也称为组织培养，是一种在受控环境中快速繁殖植物的技术。3D 打印和人工智能的结合可以彻底改变这一过程，因为它可以生产定制的生长介质和植物培养容器。
探索 3D 生物打印在推动植物科学研究中的发展和可能性。（https://doi.org/10.1016/j.tplants.2019.10.014）感兴趣可阅读参考文献或提到研究项目的具体内容
Gupta DK, Pagani A, Zamboni P, Singh AK. AI-powered revolution in plant sciences: advancements, applications, and challenges for sustainable agriculture and food security. Explor Foods Foodomics. 2024;2:443–59. https://doi.org/10.37349/eff.2024.00045
Singh AV, Bansod G, Mahajan M, Dietrich P, Singh SP, Rav K, Thissen A, Bharde AM, Rothenstein D, Kulkarni S, Bill J. Digital Transformation in Toxicology: Improving Communication and Efficiency in Risk Assessment. ACS Omega. 2023 Jun 8;8(24):21377-21390. doi: 10.1021/acsomega.3c00596. PMID: 37360489; PMCID: PMC10286258.
Mehrotra S, Kumar S, Srivastava V, Mishra T, Mishra BN. 3D Bioprinting in Plant Science: An Interdisciplinary Approach. Trends Plant Sci. 2020 Jan;25(1):9-13. doi: 10.1016/j.tplants.2019.10.014. Epub 2019 Dec 5. PMID: 31813708.
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