什么是植物星球计划？听院士们讲一讲→

原标题：中国牵头的植物星球计划吸引40多家国际科研机构参与

为“植物生命之树”绘制全景图（院士讲科普）

图①：植物星球计划标识图。

图②：多彩的被子植物。

以上图片均为中国农业科学院提供

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图①：植物星球计划标识图。图②：多彩的被子植物。

（以上图片均为中国农业科学院提供）

广东省深圳市大鹏新区，中国农业科学院深圳农业基因组研究所的科研人员正紧锣密鼓地推进一项工作——重建“陆地植物生命之树”。支撑这项任务的，是我国科学家领衔的植物星球计划。今年2月，该计划正式启动，吸引了全球40多家科研机构的科学家参与。

为什么要开展植物星球计划？这个计划有何科学价值和应用价值？对植物学研究又意味着什么？让我们跟随参与发起计划的院士、专家们，一起了解植物生命演化背后的奥秘。

——编 者

目标：填补认知空白，推动植物科学“系统性解码”

植物占地球生物总量80%以上，然而，我们对它们所知甚少——全球陆地植物大约有45万种，当前，超过99%的陆地植物缺乏高质量的参考基因组。截至2024年底，95%的属、70%的科、51%的目缺乏参考基因组数据，限制了人类对植物多样性、适应性及功能潜力的深入认知与应用开发。科学家研究比较深入的，集中在水稻、小麦等农作物和拟南芥等少数模式植物上；然而，他们对广袤野生植物的认知几乎一片空白。

科学家希望，通过对缺乏参考基因组的目、科、属进行采样，再借助系统发育基因组学方法，构建一个高分辨率、时间校准的完整陆地植物系统发育树，以此厘清主要植物类群之间的亲缘关系与分化时间，从而绘制完整的“植物生命之树”。

【专家看点】

黄三文（中国农业科学院院长、中国科学院院士）：

绘制“植物生命之树”为何重要？我们可以试想，翻开一本数百页的大书，如果仅仅熟悉其中几页，能读懂这本书吗？同样，仅仅凭借对植物基因组数据的碎片化认知，科学家无法从整体上把握植物生命演化全貌，进而解开许多关键的科学难题。

为此，全球科学家一直期望打破植物研究困在少数模式物种的“孤岛”现状，把碎片化的认知串联成完整的知识体系，推动植物科学从“零散的知识”到“系统性解码”，进而给全球植物学界搭建一套开放共享、标准化的科学基础数据库。

研究背后还有很强的现实考量。以保障全球粮食安全为例，通过解码陆地植物的遗传密码，我们能挖掘出野生物种丰富的遗传宝库，弥补作物品种中丢失的抗逆、高产性状等优异基因，从而培育出高质高产的作物。

物种保护的现实诉求，让这项研究更加紧迫。过去100年，每年至少有3个植物物种永久灭绝，这是自然灭绝速度的500倍以上。有很多植物，我们还没来得及搞清楚它是什么、有什么价值以及其所蕴含的独有遗传信息，就永远消失了。通过对濒危物种进行测序，永久保存它们的遗传信息，科学家有望打造一艘植物的“数字诺亚方舟”。

根据计划，未来3年，科学家将集中攻克系统发育上的关键缺口，优先为所有缺乏参考基因组的目、科进行基因组解码。之后10—12年，研究将拓展到90%的被子植物的属和90%非开花植物的科，并利用这些数据回答一系列科学问题。

革新：人工智能推动植物学研究向数据驱动转型

植物基因组数据十分庞大，读懂基因组这本“大书”，需要做海量基础工作，单靠人力难以完成。如今，AI（人工智能）与大数据技术的深度融合，让科学家有了一把解读的“钥匙”，推动植物学研究从经验主导向数据驱动转型，这一范式革新将为科学发展注入新活力。

【专家看点】

鄂维南（北京大学教授、中国科学院院士）：

科学家计划携手绘制“植物生命之树”，并非心血来潮。首先是基因组测序技术成本的大幅下降。2000年发布的首个植物基因组——拟南芥基因组，由多国团队历时4年、耗费约7000万美元才完成。今天，我们完成一个高质量的植物基因组测序，成本不及当年的万分之一，且最快1个月便能交付。

一个关键支撑，是AI与大数据技术对植物研究的革新。总体来说，我们可以把AI看作是植物基因组研究的“超级加速器”和“智能解码器”。

“超级加速器”，即加快植物基因组解码速度。过去，一个中等复杂度的植物基因组，从结构注释到功能推断，往往需要科研团队连续工作3—6个月，且高度依赖人工经验判断。面对数万甚至数十万个植物基因组，这种模式显然难以持续。AI能实现跨物种的高通量、标准化、自动化基因注释，原本需要数月才能完成的工作缩短到几天完成，且整体准确率可稳定在较高水平。通过AI对跨物种全谱系植物基因组的学习，科学家还能读懂植物基因组的“共同语言”，打破过去每个物种独立研究的局限，把“知识孤岛”连成“完整大陆”，推动研究从“零散拼图”走向“完整图景”。

“智能解码器”，即更精准地找到优异基因，实现优异基因发现从“经验筛选”走向“精准导航”。传统作物育种，从野生植物里找到抗旱、耐盐、抗病的优质基因，犹如大海捞针。一个创新型品种从筛选到落地，往往要十几年甚至几十年。AI能结合高质量的植物基因组数据，用系统发育信息的“望远镜”锁定亿万年进化中高度保守的功能位点，再用群体基因组的“显微镜”精准定位育种的关键靶点，可以把“大海捞针”变成“精准导航”。

前景：为全球粮食安全与人类健康研究提供新引擎

绘制“植物生命之树”科学意义重大，应用前景广阔。根据设想，植物星球计划希望发现100种潜在的经济作物，以及1000种具有活性的天然产物用于药物开发，为全球粮食安全与人类健康研究提供新引擎。

【专家看点】

德特勒夫·魏格尔（德国马克斯·普朗克生物学研究所研究员、美国科学院院士、德国科学院院士）：

我们发起植物星球计划不仅仅是为了填补数据库的空白，更是因为这些基因组将改变我们对植物演化的理解，指导受威胁物种的保护，推动下一代作物育种。我相信，二三十年后，当我们行走在森林中，用一种类似《星际迷航》中“三录仪”的设备，可以当场读取周围任何物种的基因组，并理解是什么让那株植物独一无二，它能提供什么，以及如何保护它。

邓兴旺（北京大学现代农业研究院院长）：

作物育种有两个痛点，一是长期定向驯化带来的遗传多样性严重收缩，二是难以挖掘到野生优异基因。

以小麦为例，小麦是三大主粮之一，也是我国保障粮食安全的重要作物。但过去100多年，小麦育种沿用的是传统杂交选育模式，育成一个稳定的品种要8—12年，且品种遗传基础狭窄，抗病、抗逆能力持续退化。这一问题的根源在于，经过数千年的人工选育，我们筛掉了不符合人类需求的性状，同时也丢弃了大量小麦野生近缘种里的优异基因。数据显示，现代栽培小麦的遗传多样性，不到野生近缘种的30%，大量抗锈病、抗赤霉病、抗旱、耐盐碱的基因都藏在野生种里。但过去没有这些野生种的完整基因组，想要找到一个可用的抗病基因，往往要花5—8年甚至更久。借助“植物生命之树”全景图，科学家既能锁定目标优异基因，还能打开野生植物的遗传宝库，从而充分挖掘小麦基因潜力，做到高效育种。

随着植物星球计划的推进，未来我们将拥有一个理解、保护和利用植物生命的基础性操作平台。它将把植物从“熟悉的陌生人”变成我们真正理解的“生命伙伴”。