11月11日，国际知名期刊Plant Biotechnology Journal（中科院生物学一区TOP，IF=10.5）在线发表了环艺所研究团队的研究成果“OrchidMD: An Integrated and User-Interactive Orchid Multi-Omics Database for Mining Genes and Biological Research”。该研究构建了全球首个整合五大组学的综合可视化兰科数据库，为兰科植物的遗传机制解析、功能基因挖掘及分子设计育种提供了关键的数据支撑与分析平台，标志着我国在兰科功能基因组学与传统兰花智能育种领域的研究走在国际前沿。环艺所魏永路副研究员、林增裕博士、谢琦博士为论文共同第一作者，环艺所杨凤玺研究员、朱根发研究员，院水稻所刘琦研究员，大理大学杨邓奇教授为论文通讯作者。

　　五大组学深度融合，打造综合性兰科植物数据交互平台

　　OrchidMD（访问地址：www.orchidcomics.com）整合了基因组、转录组、蛋白组、代谢组和表型组五大组学数据，涵盖213种兰科植物，总数据量达329.4 GB。平台内置23个功能模块，包括基因浏览、表达分析、共表达网络、GWAS关联分析、CRISPR靶点设计、基因家族分析等，为科研工作者提供一站式多组学数据查询与可视化分析服务。

　　数据库汇集了22个高质量兰科植物基因组、767个转录组样本、26个蛋白质组数据集和51个代谢组数据集，同时整合了69,224,698个遗传变异位点及84个关键表型性状，为兰科植物分子标记开发、功能基因挖掘及育种研究奠定了坚实的基础。

　　人工智能技术助力我国传统兰花识别与基因编辑研究

　　针对兰科植物种类繁多、形态复杂等问题，研究团队基于卷积神经网络与特征增强算法，开发了品种识别模块，实现了兰属植物的自动识别，识别准确率达86.5%。用户仅需上传兰科植物图像，系统即可快速识别并返回最相近的品种信息，显著提升了品种鉴定效率。

　　为验证OrchidMD平台的实际应用价值，研究团队以ARF转录因子家族为对象，发现CsiARF04在花芽及根茎发育过程中高表达。通过转基因实验证实，CsiARF04的过表达能显著促进根状茎分化与新芽萌发，为解析兰科植物生长发育调控机制提供了新依据。此外，数据库还集成了专为兰科植物优化的CRISPR基因编辑靶点设计工具。以墨兰为例，研究团队成功预测并验证了CsiPDS基因的编辑靶点，实现了我国传统国兰的精准编辑，填补了该领域的研究空白，为后续功能验证与分子育种提供了新路径。

　　本研究获得了国家重点研发计划、广东省科技计划项目、广东省现代农业产业技术体系创新团队项目、广东省基础与应用基础研究基金等多个项目的资助。

　　论文链接：https://doi.org/10.1111/pbi.70445