《Omics Big Data for Crop Improvement: Opportunities and Challenges》是由Naresh Vasupalli、Javaid Akhter Bhat、Priyanka Jain等来自中国、印度、美国等多国研究机构的学者合作撰写的一篇综述论文，发表于2024年的《The Crop Journal》期刊。该论文系统探讨了组学大数据（Omics Big Data）在作物改良中的应用现状、技术挑战及未来前景，重点分析了基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表观遗传学和表型组学等多维数据的整合策略及其对作物育种的推动作用。
论文详细阐述了高通量测序技术（如下一代测序技术NGS、PacBio、Nanopore等）如何推动作物基因组学研究。例如，全基因组重测序（Whole-Genome Resequencing, WGRS）项目（如3K水稻基因组计划、1K大豆重测序计划）为作物遗传多样性分析和功能基因挖掘提供了海量数据。作者列举了多项案例，如通过WGRS在1511份大豆种质中鉴定出调控含油量的FAD2-1B单倍型，以及通过MutMap方法在水稻、小麦中快速定位突变基因。此外，论文强调了组学数据整合的重要性，例如将基因组关联分析（GWAS）与表达数量性状位点（eQTL）或转录组关联分析（TWAS）结合，可更精准地识别调控农艺性状的候选基因。
作者指出，传统统计模型难以处理组学大数据的复杂性和非线性特征（如基因-环境互作）。机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）通过整合多组学数据（如基因组、表观组、表型组），显著提升了性状预测的准确性。例如，随机森林算法（Random Forest）在马铃薯品质性状基因挖掘中的应用，以及卷积神经网络（CNN）在作物病虫害图像识别中的表现（如检测油菜蚜虫的准确率达56.9%）。论文特别提到，非线性模型（如LightGBM）在基因组选择（Genomic Selection, GS）中优于传统线性模型，可更高效地处理大规模育种群体数据。
论文探讨了CRISPR/Cas9技术如何与组学大数据结合实现精准育种。例如，碱基编辑器（Base Editor）和引物编辑（Prime Editing）技术可定点修改作物基因（如水稻抗病基因OsBLS6.2），而基于dCas9-SunTag系统的表观遗传编辑工具（如靶向甲基化的NTDRMcd或去甲基化的TET1cd）能调控开花时间相关基因（如拟南芥FWA基因）。作者强调，这些技术为逆向驯化（Reverse Domestication）和设计作物（Designer Crops）提供了新思路。
论文指出，尽管多组学数据（如基因组-转录组-代谢组联合分析）能系统性解析作物性状的分子机制，但数据异质性、噪声和高维度仍是主要瓶颈。例如，代谢组全关联分析（MWAS）在水稻中鉴定了25个与生长发育相关的代谢物，但此类研究在植物中仍较少。作者建议开发标准化工具（如AI驱动的可视化平台）以简化数据分析流程，并建立动态表观遗传数据库以追踪环境响应下的修饰变化。
论文批评了当前组学数据利用率低的问题，归因于存储能力不足、注释不一致和共享壁垒。例如，全球仅少数机构（如美国NIH、中国BGI）具备处理PB级数据的能力。作者推荐采用开源数据库（如小麦多组学数据库WheatOmics、水稻变异图谱RiceVarMap）促进协作，并呼吁制定数据安全协议以解决隐私和误用风险。
该综述不仅总结了组学大数据的技术进展，还提出了未来研究方向：
1. 技术层面：开发可解释人工智能（XAI）模型以增强生物学意义解析；
2. 应用层面：通过跨学科合作实现从数据挖掘到田间育种的闭环；
3. 伦理层面：平衡数据开放与知识产权保护。
论文的亮点在于系统性梳理了从数据生成到应用的完整链条，并指出组学大数据与智能育种的结合将是应对气候变化和粮食安全的关键。例如，作者预测未来十年内，基于多组学数据的“设计作物”将显著缩短育种周期（如黄金水稻的开发时间可从15年大幅缩减）。