原标题：本草基因组学研究取得系列成果

科技日报讯 （记者朱虹 通讯员胡彦波）全球中草药年产值已突破万亿元，但长期以来依赖经验的药用植物资源开发模式正面临种质退化、品质不稳等发展瓶颈。记者12月1日获悉，中国工程院院士陈士林团队提出的本草基因组学研究体系取得了关键突破，产出了一系列标志性创新研究成果，明确了药用植物资源挖掘与创新利用的未来方向，为产业高质量发展提供了核心技术指引。相关论文日前发表于期刊《植物研究》。

“药材好，药才好”这一行业共识的背后，存在长期困扰行业发展的技术难题。数据显示，药用植物资源以野生资源为主，全球已收录的2.8万种药用植物中，仅400余种实现驯化栽培。而且人工种植的药用植物普遍存在种源混杂、种质退化、活性物质含量低等问题。传统育种主要依据表型筛选优良性状，选育周期长、效率低，难以满足需求。

基于此，陈士林团队提出本草基因组学并发起千种本草基因组计划，系统揭示药用植物活性物质生物合成、调控及运输机制，指导药用植物分子育种及品质提升。

陈士林介绍，道地药材形成的分子基础等科学问题的阐释，是中药材产业高质量发展的重要基础。通过本草基因组学研究策略揭示药用植物品质形成的分子机制，整合群体遗传变异图谱，将为全基因组选择育种技术提供关键数据支撑，推动药用植物育种效率的提升。尽管药用植物全基因组测序已实现从“草图”到“染色体水平”的跨越，但相较于模式物种及作物等，药用植物基因组学研究仍需在群体遗传多样性解析和多组学关联分析等维度实现突破。

陈士林团队创新性地构建了全球首个亿量级草药基因编码天然多样性成分库，融合深度学习算法推演活性物质生物合成途径及其中间体结构，显著加速了创新药物发现进程。此外，通过整合深度学习技术与群体基因组学数据，团队开发出精准高效的药用植物全基因组选择育种平台，可智能筛选优良药用植物新种质，推动药用植物资源开发模式从传统的经验依赖型向数据智能驱动转型升级。（朱虹）

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