11月11日，國際知名期刊Plant Biotechnology Journal（中科院生物學一區TOP，IF=10.5）在線發表了環藝所研究團隊的研究成果“OrchidMD: An Integrated and User-Interactive Orchid Multi-Omics Database for Mining Genes and Biological Research”。該研究構建了全球首個整合五大組學的綜合可視化蘭科數據庫，為蘭科植物的遺傳機製解析、功能基因挖掘及分子設計育種提供了關鍵的數據支撐與分析平台，標誌著我國在蘭科功能基因組學與傳統蘭花智能育種領域的研究走在國際前沿。環藝所魏永路副研究員、林增裕博士、謝琦博士為論文共同第一作者，環藝所楊鳳璽研究員、朱根發研究員，院水稻所劉琦研究員，大理大學楊鄧奇教授為論文通訊作者。

　　五大組學深度融合，打造綜合性蘭科植物數據交互平台

　　OrchidMD（訪問地址：www.orchidcomics.com）整合了基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組和表型組五大組學數據，涵蓋213種蘭科植物，總數據量達329.4 GB。平台內置23個功能模塊，包括基因瀏覽、表達分析、共表達網絡、GWAS關聯分析、CRISPR靶點設計、基因家族分析等，為科研工作者提供一站式多組學數據查詢與可視化分析服務。

　　數據庫彙集了22個高質量蘭科植物基因組、767個轉錄組樣本、26個蛋白質組數據集和51個代謝組數據集，同時整合了69,224,698個遺傳變異位點及84個關鍵表型性狀，為蘭科植物分子標記開發、功能基因挖掘及育種研究奠定了堅實的基礎。

　　人工智能技術助力我國傳統蘭花識別與基因編輯研究

　　針對蘭科植物種類繁多、形態複雜等問題，研究團隊基於卷積神經網絡與特征增強算法，開發了品種識別模塊，實現了蘭屬植物的自動識別，識別準確率達86.5%。用戶僅需上傳蘭科植物圖像，係統即可快速識別並返回最相近的品種信息，顯著提升了品種鑒定效率。

　　為驗證OrchidMD平台的實際應用價值，研究團隊以ARF轉錄因子家族為對象，發現CsiARF04在花芽及根莖發育過程中高表達。通過轉基因實驗證實，CsiARF04的過表達能顯著促進根狀莖分化與新芽萌發，為解析蘭科植物生長發育調控機製提供了新依據。此外，數據庫還集成了專為蘭科植物優化的CRISPR基因編輯靶點設計工具。以墨蘭為例，研究團隊成功預測並驗證了CsiPDS基因的編輯靶點，實現了我國傳統國蘭的精準編輯，填補了該領域的研究空白，為後續功能驗證與分子育種提供了新路徑。

　　本研究獲得了國家重點研發計劃、廣東省科技計劃項目、廣東省現代農業產業技術體係創新團隊項目、廣東省基礎與應用基礎研究基金等多個項目的資助。

　　論文鏈接：https://doi.org/10.1111/pbi.70445