让中国粮装上“中国芯”！这本“天书”正被破译

◎  采写丨科技日报记者 马爱平 都芃

◎  策划 丨 刘恕 李坤

四月的三亚，日光灼热。位于崖州区的试验田里，科研人员正在与时间赛跑。

为加快获取足量的种子样本，他们紧锣密鼓推进水稻、小麦、玉米、大豆四大主粮作物的扩繁工作。未来几个月内，这些扩繁的种子会被播种到全国四大主粮主产区试验点，“天书计划”大规模田间数据收集工作也将由此启动。

作物种质资源“天书计划”通过筛选核心种质、高深度测序、标准化田间农艺性状以及环境数据采集等手段， 打造四大主粮作物“基因型—表型—环境型”三型合一的作物种质高质量数据集， 旨在解决智能育种标准化数据供给不足的瓶颈问题。

种业是国家战略性、基础性核心产业。 目前，我国已建成国际一流的农作物、畜禽、海洋渔业三大国家种质资源库，资源保存总量居世界第一。 今年政府工作报告明确提出深入实施种业振兴行动。“天书计划”的实施，对实现种源自主可控意义深远。

近日，科技日报记者专访了“天书计划”核心团队，深入探访这一“种质解码工程”要破解的核心命题。

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高深度测序突破解码难题

作物种质资源承载着作物的遗传密码，是携带作物遗传信息、具有实际或潜在利用价值的珍贵遗传材料。

“这些种质资源就像一本记录了农作物生长奥秘的‘天书’，字里行间藏着作物高产、抗逆、优质的关键密码，但因缺乏深入解码而难以被高效利用。”中国科学院院士钱前颇为遗憾。

联合国粮农组织的数据显示，截至2024年底，全球保存的农作物种质资源超过600万份， 但利用率不到10%。

为提升种质资源的利用率，2023年2月，由中国农业科学院作物科学研究所联合腾讯公司等共同发起“天书计划”1.0，搭建了服务精准育种的种质资源遗传信息数字化平台。

2025年5月，“天书计划”2.0正式启动，主要面向水稻、小麦、玉米和大豆四大粮食作物，构建种质资源标准数据集，为智能辅助育种提供关键支撑。

“‘天书计划’的目标不仅是要获取种质资源的基因信息，还要深度挖掘三型对齐的标准数据集，弄清楚这些基因信息背后的深层次关联。”“天书计划”负责人、中国农业科学院作物科学研究所所长周文彬告诉记者，“可以说， 我们既要读懂种质基因信息这本‘天书’，又要知道‘天书’为什么这样写。 不仅知其然，还要知其所以然。”

计划启动之初，团队被一个看似简单却极具挑战的问题困扰：面对众多种质资源及遗传信息，究竟要挑选哪些种质进行解码？

经过数次讨论，团队达成共识：首先以目前已有精准鉴定项目获得的基因型信息为基础， 从20多万份粮食作物种质资源中，筛选出1万余份有代表性的核心种质。

“这样既降低了测序和表型调查的成本，又能最大限度保留遗传多样性。”负责技术核心工作的中国农业科学院作物科学研究所研究员贺强介绍，筛选并非简单的“抽样”。核心种质的筛选有着严格的科学标准—— 需覆盖该作物95%的遗传多样性，同时兼顾地理分布、特异性状等因素。 这些种质将成为后续开展深度研究的“代表队”。

筛选出核心种质后，团队再采用高深度全基因组重测序技术对其进行解码。

“若将基因组比作一部图书，传统的低密度测序如同快速翻阅目录与章节概要，重在梳理整体脉络、掌握全貌；高深度测序则是深度精读，对关键片段逐段解析、细致比对，精准捕捉字里行间的细微差异与隐秘信息。”钱前解释。

“目前，小麦全基因组高深度测序能获取最高达15G的遗传信息，数据信息较此前提升约25万倍。” 贺强表示，这相当于从“看清长相”迈向“看清每一个细节”，将有助于精准锁定遗传变异的关键线索。

目前，“天书计划”已完成核心种质的测序方案制定，预计将产生数百TB的基因型数据。“这些数据不仅能深度评估我国主粮作物种质资源的遗传多样性，更能为后续的高效基因挖掘和智能辅助育种打下坚实基础。”周文彬表示，未来随着资金量和技术水平的提升，解码将逐步扩展到全部的粮食作物种质资源。

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打造高质量育种数据集

解码基因信息，只是破译“天书”的第一步。

每一份种质特点的形成，既与基因信息有关，也和其生长环境密不可分。 “什么基因型背景、在什么环境下产生什么表型，这是育种研究中最难以回答的问题。”周文彬说，这有点像“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”。

“前些年，我们研发了一个表现突出的玉米种质资源，它在育种前期的小区试验中展现了高产、稳产、抗病等优异特性，具备较强的应用潜力。但当其进入后期区试阶段，被种植到不同地点、不同气候和土壤条件下时，却出现了产量表现不稳定、结实率波动较大的问题，最终未能实现大面积推广。”玉米育种专家、中国农业科学院作物科学研究所研究员黎亮表示，“如果在早期就能利用相关数据进行预测，或许可以更好地规避这类问题。”

为破解这一长期困扰科研人员的育种难题，“天书计划”团队把目光聚焦到“三型数据对齐”上。

“‘天书计划’的核心就是要构建大规模‘基因型—表型—环境型’三型合一的标准化数据集。” 贺强说，他们的目标是让每一份核心种质的遗传信息、生长表现和生长环境都能精准对齐，形成可追溯、可复用的标准化数据集，为精准育种提供数据支撑。

这是一项仅在实验室无法完成的工作。表型数据和环境数据的动态采集， 需要科研团队与土地、气候和时间打交道。

在收集表型数据的田间试验环节，团队在全国四大主粮主产区布局了4个试验点，覆盖东北、华北、华南等不同生态区，计划用2年时间完成核心种质的表型鉴定。表型鉴定的内容涵盖生育期、株高、抗病、耐逆、产量、品质等几十个关键性状，每个性状的数据采集都有严格的标准化流程。

如今，收集表型数据有了更多自动化技术的加持。 在河南新乡的试验点，科研人员利用高通量表型采集平台，包括无人机多光谱成像和地面激光雷达，对数千份小麦材料进行全天候监测。例如，在遭遇突发干热风天气时，系统自动记录不同品种的叶片萎蔫程度和冠层温度变化。将这些数据与传统人工记录相结合，研究人员可精准锁定作物的细微变化。这是过去单纯靠肉眼观察难以发现的。

主题：“天书计划”