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Trends in Biotechnology | 中国农科院作科所提出整合理想株型和最佳生理型的下一次作物绿色革命实现策略

发布时间：

2025-04-30

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20世纪中叶，以半矮秆作物为代表的第一次绿色革命极大地提升了全球粮食生产能力，解决了数十亿人的饥饿问题，缓解了粮食短缺危机。然而，近年来日益加剧的气候变化、资源短缺及农业生产管理滞后等因素，全球主要粮食产区单产增速已呈现系统性放缓态势，部分地区作物产量增长趋于停滞，甚至出现下降。此外，传统绿色革命依赖的高投入农业模式，特别是氮肥的过量施用，也带来了土壤退化、环境污染等一系列生态问题。因此，如何在不增加资源投入的前提下，进一步大幅提高作物产量及资源利用效率，已成为实现全球粮食安全和生态安全战略目标的重大挑战。

近日，中国农业科学院作物科学研究所周文彬研究团队应邀在Cell Press旗下重要学术期刊Trends in Biotechnology发表题为The next Green Revolution: integrating ideal architectype and physiotype的前瞻性综述文章，首次提出了整合作物理想株型（Architectype）和最佳生理型（Physiotype）协同优化的全新策略，旨在通过多学科交叉融合与精准育种技术，打造新一代高产、高效、广适的作物品种，开启下一次绿色革命。

理想株型最早由C.M. Donald于1968年提出，指作物在特定生态环境与种植条件下实现最高产量所需的最优植株形态。文章围绕水稻、小麦、玉米和大豆四大主粮作物，系统阐述了适应现代高密度种植与资源限制条件下的理想株型特征（图1）。例如，水稻的理想株型应具备适中株高（90–110 cm）、8–10个有效分蘖、粗壮茎杆、“直、立、深绿”叶片、紧凑株型、穗粒数多且快速灌浆能力、高收获指数（>0.65），同时配合发达的根系以增强抗逆性和养分获取能力。小麦则需具备70–80 cm的株高、强壮的短粗节间茎秆、旗叶“短、宽、厚、深绿”、少量无效分蘖、紧凑株型、大穗多粒与高收获指数（>0.62），以及良好的抗倒伏能力。玉米的理想株型强调“智慧冠层”结构，即穗上部叶片直立、中部叶片较长且舒展、下部叶片水平以优化光能利用，同时具有较低株高（2.2-2.5 m）、适中穗位、粗茎、紧凑雄穗等特征，配合“深、陡、省”的根系结构及发达的气生根，以适应密植和提升抗逆性。大豆因其固氮特性与荚果发育特点，其理想株型包括80-110 cm株高、茎秆粗壮、短节间、少而短的分枝、塔型叶片结构（下部叶片大、上部叶片小）、叶柄短直及适中叶柄角、多荚多粒，以及发达的根系和根瘤，以提高密植条件下的光能利用和固氮效率。

图1 四大作物的理想株型

尽管优化株型对提升产量具有重要作用，然而单一的结构改良尚不足以支撑未来农业的高产与可持续发展。因此，文章进一步提出了“最佳生理型（Optimal physiotype）”这一概念，即通过调控关键代谢通路及生理过程，实现光合作用效率、资源利用效率与胁迫韧性等生理功能的协同系统提升。通过改良冠层结构、优化光合电子传递、改造卡尔文循环关键酶等手段，可增强光能转化与碳固定能力，显著提升光合效率。在养分利用方面，通过改良根系结构、调控转运蛋白的表达及相关代谢酶活性，有助于提升氮磷等营养元素的吸收、利用与再分配。调控气孔开闭、激素响应与提高土壤及根际微生物的多样性，是增强作物对干旱高温等逆境适应能力的有效策略。文章特别指出，未来的理想作物不仅应具备更高的光合效率、养分利用效率与抗逆能力，还能够在高密度等复杂环境下稳定高产。此外，文章还强调了作物“可塑性”的重要性，即根据环境变化动态调整分蘖、分枝和根系发育等生长能力。尤为重要的是，多个生理过程之间的协同调控，如碳氮代谢、源库关系及逆境信号的整合，是未来培育“高产—高效—稳产”作物的关键突破口。

随着组学技术、人工智能（AI）和系统生物学的迅猛发展，作物育种正在步入“智能化时代”。文章指出，基于高通量表型组、基因组等多组学数据，结合机器学习和神经网络等计算工具，可高效实现基因型与表型的精准关联，加速优良基因位点的挖掘；CRISPR-Cas等新一代基因编辑工具则为关键性状的精准调控提供了有力手段。此外，文中还提出了“生理聚合（Physiological pyramiding）”策略，即通过叠加多个优良基因模块，协同提升多个生理性状，实现对作物形态结构与生理功能的全面优化。同时，文章还强调未来育种不应局限于单株设计，而需延伸至大田群体尺度，并集成轮作、间作、精准灌溉等现代农业管理措施，构建高产高效、适应性强的作物育种新体系。

文章首次提出的整合“理想株型”和“最佳生理型”的协同优化理念，为开启下一次作物绿色革命奠定了坚实的理论基础，并指明了未来育种的方向。文章最后倡导启动“作物种质资源泛基因组解码计划（Crop Pan-genome Decoding Project）”和“作物表型组计划（Crop Phenome Project）”，建立大数据平台，支撑AI驱动的作物设计与精准育种。同时，通过整合系统生物学、人工智能辅助设计与基因编辑等前沿技术，并结合精准农业管理措施，推动作物育种迈向系统化与智能化，有望在不增加资源投入的前提下，实现作物产量增加30%和资源利用效率增加20%的双重提升，为未来全球粮食安全与农业可持续发展奠定坚实基础（图2）。

图2 实现下一次绿色革命的关键因素

作者介绍

中国农业科学院作物科学研究所李霞副研究员、研究生解晨和程琳为该论文的共同第一作者，周文彬研究员为通讯作者。中国农业科学院作物科学研究所的钱前研究员和童红宁研究员、德国马普分子植物生理研究所的Ralph Bock教授也参与了该项工作。该工作得到国家自然科学基金重点项目、“科技创新2030”—农业生物育种重大项目、中国农业科学院创新工程等项目的资助。

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