植物从萌发第一片新芽，到扬花、抽穗、结果，不同成长时期表现出不同的性状特征。如何采集植物生长的这些性状数据？是否可以运用人工智能对数据进行深度分析？10月23日，由南京农业大学、国际植物表型组织（IPPN）主办的第六届国际植物表型大会在南京开幕。来自22个国家的院士、专家、企业代表300多人前来参会。大会围绕植物表型测量技术、大数据分析及应用等主题展开交流讨论，并为中国筹建“作物表型组学重大科技基础设施”献计献策。现场还展示了来自全球科研机构最新研发的植物表型数据采集设备，其中多通道光合作用测量仪、叶绿素荧光遥测仪等，都是首次亮相，让参会者眼前一亮。

  通讯员 许天颖 姜爱良

  实习生 陈志豪

  现代快报+/ZAKER南京记者

  仲茜/文 赵杰/摄

  现状

  对照基因组，植物表型组研究数据欠缺

  “作物表型组学是跨学科的新领域，需要多学科的科学家进行深入交流与协同创新。”大会开幕式上，南京农业大学校长陈发棣教授代表主办方致辞，“希望作物表型组学重大设施平台继续加强与世界各国科学家的交流与合作，加速推动作物表型研究取得新成果，共同促进全球作物可持续安全生产。”

  中国工程院院士、南京农业大学盖钧镒教授介绍说，植物的株型株高、叶片的大小颜色、扬花抽穗时的形态，都是植物的表型。“对于作物的研究，最终还是要落到作物的表型上，包括抗病性、抗虫性、品质等。但表型是不容易看见的。目前人们对基因测序等有了一定的认知了，但是对于作物的表型，研究手段、研究数据还比较欠缺。”盖钧镒院士表示，表型组和基因组是配套的，表型组是基因组的反映，这次大会的目的，就是要推动高通量、运用各类新技术来研究表型。

  要为植物体检，需要智能的体检设备。当下如何快速测定多种作物的表型，也成了新的科研问题。“传统方法需要人工到田间测量，靠经验判断。但现在可用无人机、光波仪、红外探测等，通过成像计算株高、面积、反射光波量等，马上就能得出结果。产量、抗病性怎么样，百亩地可能几小时就能计算出结果。”盖钧镒院士说，通过这些高通量、高精度的采集设备，结合表型组学的研究，可找到表型、基因、环境三者间更多的关联和规律，从而优化农业生产过程，使得未来农业育种更精准、管理更精确，对环境更友好。

  调查

  南农大筹建作物表型重大科技基础设施

  大会还举行了“教育部与江苏省共建作物表型组学研究设施”揭牌仪式。教育部科学技术司副司长李楠指出，作物表型组学研究将极大地促进功能基因组学、作物分子育种与高效栽培的进程，为农业插上科技的翅膀。“教育部将和江苏省一起，支持南京农业大学早日建成世界一流的作物表型组学重大科技基础设施研究平台，力争在农业科技原始创新能力方面取得更大突破。”

  据悉，美国、法国、德国等多国在植物表型组学研究上已取得不少成果，南京农业大学则从2015年开始，由科学家个人研究，转向规模化的合作研究。南农大副校长丁艳锋教授介绍说，在国内植物表型组学研究方面，南京农业大学先行一步，目前已依据国际标准，构建成立了国内高校首个作物表型组交叉研究中心。

  此外，南京农业大学也正在积极筹建作物表型组学国家重大科技基础设施项目。“目标是‘全要素、高兼容、高性能、高效率’，也就是通过单一、多元、复合环境精准控制，兼容稻麦棉豆油玉米等主要农作物，利用高通量、高分辨、多尺度表型的实时动态精准分析，构建从基因组至表型组的作物多组学大数据高效解译。”丁艳锋表示，目前，南农大已经与英、法、德等国家的研究机构合作共建了多个国际联合研究中心；与《Science》合作创办《Plant Phenomics植物表型组学》英文期刊；2018年还获批新设人工智能专业（农业领域），构建了从本科生到研究生的培养体系，在学科发展、人才团队建设、国际化交流等方面，调度资源，全力以赴。