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深度学习在作物基因编辑技术的应用与研究进展

Application of Deep Learning in Crop Gene Editing Technology and Research Progress

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【作者】 赵晓燕周焕斌周国民张建华

【Author】 ZHAO XiaoYan;ZHOU HuanBin;ZHOU GuoMin;ZHANG JianHua;Agricultural Information Institute of CAAS/Key Laboratory of Agricultural Big Data,Ministry of Agriculture and Rural Affairs;Nation Nanfan Research Institute of CAAS;National Agricultural Science Data Center;Institute of Plant Protection,Chinese Academy of Agricultural Sciences;Nanjing Institute of Agricultural Mechanization,Ministry of Agriculture and Rural Affairs;Institute of Western Agriculture,Chinese Academy of Agricultural Sciences;

【通讯作者】 周国民;张建华;

【机构】 中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业大数据重点实验室中国农业科学院国家南繁研究院国家农业科学数据中心中国农业科学院植物保护研究所农业农村部南京农业机械化研究所中国农业科学院西部农业研究中心

【摘要】 近年来,基因编辑技术发展迅猛,已成为基础基因功能研究与生物育种的核心工具。并且随着计算机和大数据的增长推动了深度学习在基因编辑中的应用,深度学习技术在优化基因编辑过程,特别是在提升作物改良效率方面,正发挥着日益显著的作用。本文综述了深度学习在基因编辑优化方面的研究进展,重点介绍了深度学习在基因编辑效率和特异性增强方面的应用。此外,文章深入探讨了深度学习与基因编辑深度融合所面临的技术挑战,并展望了其未来发展前景。通过将先进的基因编辑技术与深度学习相结合,未来将进一步加快作物育种的进展。

【Abstract】 In recent years, gene editing technology has developed rapidly and has become a core tool for basic gene function research and biological breeding. And with the growth of computers and big data driving the application of deep learning in gene editing, deep learning technology is playing an increasingly significant role in optimizing the gene editing process, especially in enhancing the efficiency of crop improvement. This article reviews the research progress of deep learning in gene editing optimization, focusing on the application of deep learning in gene editing efficiency and specificity enhancement. In addition, the article delves into the technical challenges facing the deep integration of deep learning and gene editing, and looks forward to its future development prospects. By combining advanced gene editing technology with deep learning, the progress of crop breeding will be further accelerated in the future.

【关键词】 深度学习语言模型基因编辑
【Key words】 deep learninglanguage modelsgene editing
【基金】 国家重点研发计划(2022YFF0711805、2022YFF0711801);海南省自然科学基金(325MS155);三亚崖州湾科技城科技专项资助(SCKJ-JYRC-2023-45);三亚中国农业科学院国家南繁研究院南繁专项(YBXM2409、YBXM2410、YBXM2508、YBXM2509);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(JBYW-AII-2024-05、JBYW-AII-2025-05、Y2025YC90);中国农业科学院科技创新工程(CAAS-ASTIP-2024-AII)
  • 【文献出处】 农业大数据学报 ,Journal of Agricultural Big Data , 编辑部邮箱 ,2026年01期
  • 【分类号】S188;TP18
  • 【下载频次】87
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