应用生物育种技术 释放作物生物潜能
Applying biological breeding techniques to unleash the biological potential of crops
关于未米
Advanced Science丨未米生物联合上海交大陆钰明/王德泉团队打造AI驱动增强子设计平台，为精准育种提供高效基因激活元件库
2026-01-21
2026年1月5日，未米生物联合上海交通大学农业与生物学院陆钰明团队与计算机科学学院王德泉团队在国际权威期刊 Advanced Science 在线发表了题为 “From Natural Discovery to AI-Guided Design: A Curated Collection of Compact Enhancers for Crop Engineering” 的研究论文，该研究通过融合高通量筛选与人工智能算法，建立了覆盖玉米、小麦、番茄和大豆的跨物种增强子资源库，并首次实现增强子从“自然发现”到“理性设计”， 成功设计出比天然增强子更高效、更简洁的合成增强子。为作物精准育种提供了可预测（BaseSearch算法评估活性）、可定制（活性1-64.5倍）、多物种（玉米、小麦、大豆、番茄）的基因精准设计元件库。
上海交通大学博士后姚琦、博士生郜今、博士生王轲麟、博士生刘玉枫博士为共同第一作者，农业与生物学院陆钰明教授和计算机科学与工程系王德泉长聘教轨助理教授为本文通讯作者。未米生物工程师潘弘、杨晓凤、殷倩兰，韩沛津博士、博士生钟达庭、博士生叶璐、硕士生邓琪、高琳琳博士、涂晓雨副教授也参与了该研究。该研究得到了上海市科技兴农技术创新项目、科技部重点研发计划青年项目、博士后科学基金会国家资助博士后研究人员计划B档资助、国家自然科学基金青年项目(C类)及上海市自然科学基金青年项目的支持。
研究背景
增强子是调控基因表达重要顺式作用元件之一，可以增强目标基因的转录效率。但当前植物功能增强子资源极度匮乏，现有数据库中已验证的植物增强子较少，且多数长度超过200-bp，难以满足高效CRISPR编辑系统的长度限制。
传统增强子筛选方法效率低下，且严重依赖物种特异性表观遗传数据，导致跨作物应用受限。
研究成果
针对上述瓶颈，团队开发了STEM-seq高通量筛选平台，通过两步法构建增强子文库，解决植物增强子位置依赖性的技术难题，在玉米、小麦、番茄、大豆四大作物中系统筛选了81,475个基因组元件，成功鉴定出6,904个功能明确的短转录增强子（STEs），将植物增强子资源规模大幅度提升。这些增强子长度均控制在60-80 bp，完美适配CRISPR编辑系统需求。
图1. 多物种STEM技术，实现STE的全基因组挖掘
面对天然增强子序列空间的局限性（60-bp enhancer=1.33×1036种可能序列），团队开发了AI算法BaseSearch，实现增强子的按需设计。该算法通过优先级队列进化策略，在10万次迭代内将设计效率提升27.8%，成功生成5,000个合成增强子候选序列。
图2. BaseSearch算法开发，实现STE的活性预测
实验验证显示，合成增强子功能阳性率达到9.1%，较传统筛选提升11.4倍。其中最强合成增强子STEsyn3578活性达64.5倍，较天然版本提升2.27倍，突破自然进化限制。
图3. AI设计增强子，超越天然增强子
原文链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202516600
