《Plant Gene》：Integrative approaches of plant growth-promoting microbes, CRISPR/Cas gene editing, and AI/ML technologies for abiotic stress alleviation and support climate-resilient agriculture: A review
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气候变化与人类活动加剧了干旱、盐渍化等非生物胁迫，威胁全球粮食安全。植物生长促进微生物（PGPMs）通过合成植物激素、积累渗透物质及增强抗氧化活性，帮助作物应对胁迫。CRISPR/Cas技术精准编辑微生物和植物基因，提升抗逆性。人工智能与机器学习结合多组学数据，优化精准农业管理。整合生物学、基因编辑与计算技术，构建系统化解决方案，推动气候适应型农业发展。
阿南德·库马尔（Aanand Kumar）|梅扬克·巴斯卡尔（Mayank Bhaskar）|阿纳米卡·库什瓦哈（Anamika Kushwaha）|阿努帕姆·拉瓦特（Anupam Rawat）|拉达·拉尼（Radha Rani）
印度普拉亚格拉杰莫蒂拉尔·尼赫鲁国家技术学院（Motilal Nehru National Institute of Technology, Prayagraj）生物技术系
摘要
人类活动的大量增加导致了气候变化和环境污染的加剧，严重扰乱了全球生态系统和农业生产力。食物生产的可持续性受到非生物因素的威胁，这些因素在当今农业中越来越普遍，如盐分、干旱、极端温度（高温和低温）、重金属毒性以及合成污染。因此，开发具有抗逆性和生态可持续性的农业方法变得至关重要。促植物生长微生物（Plant Growth Promoting Microbes, PGPMs）通过合成植物激素、调节渗透压物质、增强抗氧化活性以及提高养分吸收能力，为改善土壤健康和提高植物耐逆性提供了有前景的可持续选择。基于CRISPR/Cas的基因组编辑技术的最新发展使得能够精确修改有益微生物和耐逆植物的基因，大大加速了抗逆品种的培育。人工智能（AI）和机器学习（ML）利用环境数据、多组学信息和成像技术，实现了精准农业中的实时胁迫监测、预测建模和资源优化。鉴于气候变化的威胁，PGPMs、CRISPR驱动的基因改良以及AI驱动的分析方法为减轻非生物胁迫、改善土壤、植物和地下微生物之间的复杂关系以及提高农业生产力提供了全面而长期的策略。除了减少生态足迹外，这种综合方法还指明了在气候不确定时代实现具有抗逆性的农业生态系统和全球粮食安全的方向。
引言
人口快速增长、城市化和工业化导致了全球变暖和气候变化，带来了严重的非生物胁迫，如干旱、盐碱化和极端温度，这些因素显著降低了作物产量（Kumar和Rani，2025年）。预计与气候相关的胁迫将使全球产量减少70%，由于预计到2050年全球人口将达到100亿，这将危及粮食安全。这种增长加上尽管可耕地面积减少但仍需将粮食产量提高60-100%的需求（FAO，2024年），构成了重大挑战。城市扩张、土壤侵蚀和沙漠化使可耕地面积从1961年的16亿公顷减少到2022年的14亿公顷，每年损失约1200万公顷（Viana等人，2022年；IPCC，2023年）。
过度使用合成农用化学品（如化学肥料和农药）导致了严重的土壤肥力丧失和环境破坏。全球化肥消耗量，主要是氮（N?）、磷（P）和钾（K），急剧增加：从1965年的4630万吨增加到2021年的1.954亿吨，其中氮肥占化肥总消耗量的一半以上（Adalibieke等人，2023年；FAO，2024年）。同样，2022年全球农药使用量超过了200万吨，其中除草剂占47.5%，杀虫剂占29.5%，杀菌剂占17.5%。中国、美国和印度是这些化学品的主要消费国（Bhaskar等人，2023年；Pappalardo等人，2022年；Sharma等人，2019年）。人口增长、城市化和工业化的加速引发了全球变暖和气候变化，造成了极端非生物胁迫，如水资源短缺、盐分胁迫、高温和低温，这些因素对全球植物产量产生了巨大影响（Kumar和Rani，2025年）。预计与气候相关的胁迫将在未来几年导致全球作物产量减少70%，而在2050年人口达到100亿的世界中，将很难确保粮食安全，因为需要将粮食产量提高60-100%，而可用的农业面积却在减少（FAO，2024年）。此外，由于城市发展、土壤退化和沙漠化，可耕地面积从1961年的16亿公顷减少到2022年的14亿公顷，每年损失约1200万公顷（Viana等人，2022年；IPCC，2023年）。过度使用合成农用化学品导致土壤肥力丧失和环境恶化。
此外，2022年全球农药使用量超过200万吨，其中除草剂占47.5%，杀虫剂占29.5%，杀菌剂占17.5%。中国、美国和印度是农药消费最多的国家（Bhaskar等人，2023年；Pappalardo等人，2022年；Sharma等人，2019年）。这些化学品的过度使用释放了温室气体，导致土壤酸化，减少了有机碳，并扰乱了养分循环，损害了土壤健康和作物产量（Pahalvi等人，2021年）。此外，森林砍伐和化石燃料燃烧预计将在2100年使大气中的二氧化碳浓度达到800 ppm，这可能会加速温度上升并降低主要谷物的产量，从而进一步恶化全球粮食安全（IPCC，2023年；Nunes，2023年）。世界上超过95%的人口依赖大米、小麦和玉米等主食作为主要食物来源。因此，提高产量对于粮食安全、社会和经济稳定至关重要（FAO，2024年；Asma等人，2023年）。然而，全球气候变化、水资源短缺和进一步的环境退化阻碍了作物产量的提高（Waqas等人，2019年；IPCC，2023年）。干旱胁迫、盐分胁迫、高温和低温胁迫扰乱了所有关键的生理和生化过程，包括光合作用和呼吸作用、养分吸收以及抗氧化防御机制，导致植物生长和产量受到抑制（Hasanuzzaman等人，2020年）。
在这种情况下，促植物生长微生物（PGPMs）作为一种高效且环保的替代传统方法（包括化学处理和传统育种）而受到关注。这些生活在根际的有益细菌通过促进养分吸收、控制植物激素产生、生成渗透压物质以及增强抗氧化防御，使植物能够在恶劣条件下茁壮成长。当植物与这些微生物协同作用时，它们更能耐受非生物胁迫并提高产量（Abdelaal等人，2021年；Akhreim等人，2024年；Anas等人，2025年）。除了改善植物健康外，PGPMs还能通过增强土壤的物理和化学性质来恢复土壤肥力。这有助于促进有益微生物群落的形成，使农业系统在气候变化期间更具适应性和可持续性（Vurukonda等人，2024年）。与生物技术相结合，利用CRISPR/Cas9系统进行靶向基因组编辑，可以加速培育抗逆品种（Chavhan等人，2025年）。此外，通过利用多组学、表型组学和环境数据流进行实时评估，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术以及物联网（IoT）和遥感平台在精准农业中的应用变得至关重要（Mansoor等人，2025年）。通过结合使用PGPMs的微生物接种、CRISPR的功能基因组学以及由AI/ML支持的精准系统，提供了一种综合的、协同的方法，以减轻非生物胁迫、增强植物-微生物-土壤相互作用、优化资源利用效率并在多变的气候条件下维持作物产量（Chavhan等人，2025年；Abdelaal等人，2021年）。与仅关注PGPMs进展、CRISPR/Cas基因组编辑或AI/ML应用的现有文献不同（Ansabayeva等人，2025年；Akhreim等人，2024年；Baburao等人，2023年），本综述提出了一个统一的概念框架，整合了生物、遗传和计算策略来应对非生物胁迫。该框架阐明了微生物介导的胁迫调节如何指导基因组编辑目标，CRISPR工程化特征如何为基于AI/ML的预测建模生成高分辨率数据集，以及算法驱动的见解如何指导田间条件下微生物和遗传方法的合理应用。通过整合这些传统上相互独立的方法，将非生物胁迫缓解重新定义为一种系统级、数据驱动的过程，而不仅仅是一系列独立的解决方案。这种综合视角为下一代抗逆农业奠定了基础，这种农业在机制上是有依据的、可扩展的，并能适应环境变化。
部分摘录
促植物生长（PGP）微生物
根际，通常称为根系，是一个充满活力和动态的区域，是许多对植物发育、生存和整体健康至关重要的细菌的家园。这些有益细菌，称为PGPMs，是帮助植物应对干旱、盐分和高温等环境胁迫的天然伙伴（Vurukonda等人，2024年）。主要的属包括Bacillus、Rhizobium、Pseudomonas、Azospirillum以及丛枝菌根真菌（AMF）
盐分胁迫及其对土壤和植物的影响
盐分是一种主要的非生物胁迫，严重损害了全球植物的生长和产量。它既由自然过程引起，也由增加土壤中可溶性盐分（尤其是NaCl）的人类活动引起（El-Ramady等人，2024年）。在全球范围内，有13.81亿公顷（占总土地的10.7%）受到盐分胁迫的影响，由于气候变化导致的降水和蒸散模式的变化，这一数字可能会继续增加（FAO，2024年）。
干旱胁迫对植物的影响
多种因素导致土壤干旱，如灌溉用水不足、降雨量不足、空气温度过高或过低以及盐分含量过高（Bastos等人，2021年）。干旱胁迫会降低植物的形态、生理和生化特性，从而降低作物产量（Wahab等人，2022年）。干旱条件会导致植物细胞膨胀和分化受到抑制。
用于温度胁迫管理和缓解的PGPMs
温度对植物生长和产量有重要影响，极端高温或低温会导致显著的形态、生理和生化紊乱，从而导致全球作物产量下降（图3）。最近的研究估计，在未来二十年里，平均气温每年将上升约0.20°C，威胁到小麦、水稻和玉米等主粮作物的产量，可能导致产量下降24%-52%（Khan等人，2020年）。PGPMs通过增强
利用CRISPR进行的功能基因组学以增强植物适应性和耐逆性
成簇规律间隔短回文重复序列（CRISPR）系统最初是在原核生物中作为一种适应性免疫机制被发现的，现已成为植物精确基因组工程的强大平台（Devi等人，2023年）。在大约一半的细菌和大多数古菌基因组中，CRISPR位点以短重复-间隔序列阵列的形式组织，这些序列作为与外来遗传元素相互作用的历史记录，从而赋予序列特异性免疫利用AI和机器人技术进行气候抗逆农业中的非生物胁迫监测
机器学习和人工智能（ML）通过实现数据驱动、预测性和适应性农业系统，正在改变非生物胁迫的管理方式。将AI模型与物联网传感器、遥感和高通量成像技术相结合，有助于实时监测植物健康、土壤湿度和环境参数，支持精准农业框架（Baburao等人，2023年）。像Precision Agriculture Counselor和Agro-Optimizer这样的先进平台利用物联网和AI的融合来实现当前的局限性和综合挑战
尽管在PGPMs、CRISPR/Cas基因组编辑和AI/ML技术用于减轻非生物胁迫方面取得了显著进展，但它们大多独立发展，限制了这些技术的实际应用效果。因此，对现有瓶颈、机制差异和实际整合进行关键评估对于充分发挥它们在气候抗逆农业中的潜力至关重要。
结论与未来展望
气候变化和人类活动的加剧导致了干旱、盐分胁迫和高温等非生物胁迫的增加，这对农业构成了威胁。这需要向更加抗逆和环保的农业系统转变。计算技术、遗传技术和生物技术的结合满足了这一需求。PGPMs在根际发挥作用，通过促进养分吸收、平衡植物激素水平以及通过调节渗透压物质和增强抗氧化活性来加强植物的抗逆能力。
CRediT作者贡献声明
阿南德·库马尔（Aanand Kumar）：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、验证、方法论、正式分析、数据管理、概念化。梅扬克·巴斯卡尔（Mayank Bhaskar）：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、方法论、概念化。阿纳米卡·库什瓦哈（Anamika Kushwaha）：撰写——审稿与编辑、监督。阿努帕姆·拉瓦特（Anupam Rawat）：撰写——审稿与编辑、正式分析。拉达·拉尼（Radha Rani）：撰写——审稿与编辑、监督、研究、正式分析、概念化。
未引用的参考文献
Ahmar等人，2020年
Chandrasekaran等人，2019年
Chen等人，2022年
Gavrilescu，2021年
Guo等人，2024年
Pasbani等人，2020年
Wang等人，2025年
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。
