加速育种参数空间优化的过程工程框架研究

《Plant Communications》：A process engineering framework for parameter space optimization in speed breeding

本研究针对传统育种周期长、效率低的问题，开发了一套过程工程框架，通过系统优化光温参数空间，显著提升了作物育种速度。该研究建立了可量化的环境调控模型，为智能育种提供了新范式。

　　

随着全球人口持续增长和气候变化加剧，对作物育种效率提出了更高要求。传统育种方法周期长、成本高，难以满足粮食安全需求。加速育种（speed breeding）技术通过优化生长环境参数，可显著缩短作物世代间隔，但其参数空间优化仍缺乏系统性框架。

本研究开发了一个创新的过程工程框架，通过整合多维度环境参数，建立了光温耦合调控模型。研究人员采用响应面分析法，系统探索了不同光周期、光强和温度组合对生长速率的影响。结果表明，优化后的参数空间可使模式作物的生育期缩短40%，同时保持理想的农艺性状。

关键技术方法包括：环境可控型生长舱系统设计、高通量表型采集平台、多变量响应面建模、机器学习算法优化参数组合。研究选取了具有代表性的禾本科作物样本队列进行验证。

【光周期优化】通过延长光周期至20小时，显著促进了开花相关基因表达

【温度梯度实验】发现25℃条件下光合效率最佳，生物量积累速率提高35%

【光强参数筛选】确定400μmol/m²/s光强为最适光合作用强度

【参数耦合效应】揭示光温互作对开花时间具有协同调控作用

研究结论表明，该框架实现了育种参数的系统化优化，为作物改良提供了可量化、可推广的工程化方案。讨论部分强调，这种过程工程方法可扩展到不同作物体系，对应对粮食安全挑战具有重要意义。论文发表于《Plant Communications》，为智能育种领域提供了创新方法论。