爱荷华州立大学农学教授余建明团队在《植物、细胞与环境》杂志发表突破性研究，通过整合基因组分析与环境数据，成功构建高粱开花时间与株高的高精度预测模型，为农业预测与智能育种开辟新路径。

研究基于高粱协会小组全球400个高粱变种的基因测序数据，结合14个生长季的气候信息，筛选出影响开花时间与株高的关键环境因子：开花时间与生长第二个月积累的热量强相关，株高则受第25-31天昼夜温差(日最高温与最低温差值)影响显著。通过“全基因组关联研究”，团队锁定7个开花时间相关基因组和69个株高相关基因组，并利用“基因组预测”方法建立动态模型。盲测结果显示，开花时间预测准确率达74%，株高预测准确率高达96%。

研究创新性地引入“环境指数”，量化基因相同植物对不同生长条件的差异化反应(即表型可塑性)。余建明教授指出，该框架突破传统模型仅依赖平均值的局限，可跨环境比对大型数据集，显著提升模型鲁棒性。“加入环境指数后，基因组预测更动态、更精准，能深入挖掘数据规律。”他表示。

该模型可扩展至玉米、小麦等作物，预测产量等复杂性状，加速育种进程并扩大地理适应性，助力农作物抵御气候变化。余教授透露，团队正开发流程工具，帮助育种者直接应用表型可塑性框架。同时，模型为农民提供当季可靠预测，辅助制定田间管理与营销策略，未来结合无人机田间数据等新技术，预测能力将进一步提升。

农业领域专家认为，此研究标志着农业预测从“经验驱动”向“数据智能”转型，其动态建模思路与跨学科融合方法，为全球智慧农业发展提供了中国视角的参考方案。余建明教授团队计划未来三年将模型覆盖作物种类扩展至10种以上，并推动技术商业化落地。

更多信息： Jialu Wei 等，《高粱开花时间和株高表型可塑性的遗传和环境模式》，《植物、细胞与环境》(2024)。