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图①：植物星球计划标识图。

图②：多彩的被子植物。

以上图片均为中国农业科学院提供

广东省深圳市大鹏新区，中国农业科学院深圳农业基因组研究所的科研人员正紧锣密鼓地推进一项工作——重建“陆地植物生命之树”。支撑这项任务的，是我国科学家领衔的植物星球计划。今年2月，该计划正式启动，吸引了全球40多家科研机构的科学家参与。

为什么要开展植物星球计划？这个计划有何科学价值和应用价值？对植物学研究又意味着什么？让我们跟随参与发起计划的院士、专家们，一起了解植物生命演化背后的奥秘。

——编  者  

目标：填补认知空白，推动植物科学“系统性解码”

植物占地球生物总量80%以上，然而，我们对它们所知甚少——全球陆地植物大约有45万种，当前，超过99%的陆地植物缺乏高质量的参考基因组。截至2024年底，95%的属、70%的科、51%的目缺乏参考基因组数据，限制了人类对植物多样性、适应性及功能潜力的深入认知与应用开发。科学家研究比较深入的，集中在水稻、小麦等农作物和拟南芥等少数模式植物上；然而，他们对广袤野生植物的认知几乎一片空白。

科学家希望，通过对缺乏参考基因组的目、科、属进行采样，再借助系统发育基因组学方法，构建一个高分辨率、时间校准的完整陆地植物系统发育树，以此厘清主要植物类群之间的亲缘关系与分化时间，从而绘制完整的“植物生命之树”。

【专家看点】

黄三文（中国农业科学院院长、中国科学院院士）：

绘制“植物生命之树”为何重要？我们可以试想，翻开一本数百页的大书，如果仅仅熟悉其中几页，能读懂这本书吗？同样，仅仅凭借对植物基因组数据的碎片化认知，科学家无法从整体上把握植物生命演化全貌，进而解开许多关键的科学难题。

为此，全球科学家一直期望打破植物研究困在少数模式物种的“孤岛”现状，把碎片化的认知串联成完整的知识体系，推动植物科学从“零散的知识”到“系统性解码”，进而给全球植物学界搭建一套开放共享、标准化的科学基础数据库。

研究背后还有很强的现实考量。以保障全球粮食安全为例，通过解码陆地植物的遗传密码，我们能挖掘出野生物种丰富的遗传宝库，弥补作物品种中丢失的抗逆、高产性状等优异基因，从而培育出高质高产的作物。

物种保护的现实诉求，让这项研究更加紧迫。过去100年，每年至少有3个植物物种永久灭绝，这是自然灭绝速度的500倍以上。有很多植物，我们还没来得及搞清楚它是什么、有什么价值以及其所蕴含的独有遗传信息，就永远消失了。通过对濒危物种进行测序，永久保存它们的遗传信息，科学家有望打造一艘植物的“数字诺亚方舟”。

根据计划，未来3年，科学家将集中攻克系统发育上的关键缺口，优先为所有缺乏参考基因组的目、科进行基因组解码。之后10—12年，研究将拓展到90%的被子植物的属和90%非开花植物的科，并利用这些数据回答一系列科学问题。

革新：人工智能推动植物学研究向数据驱动转型

植物基因组数据十分庞大，读懂基因组这本“大书”，需要做海量基础工作，单靠人力难以完成。如今，AI（人工智能）与大数据技术的深度融合，让科学家有了一把解读的“钥匙”，推动植物学研究从经验主导向数据驱动转型，这一范式革新将为科学发展注入新活力。

【专家看点】

鄂维南（北京大学教授、中国科学院院士）：

科学家计划携手绘制“植物生命之树”，并非心血来潮。首先是基因组测序技术成本的大幅下降。2000年发布的首个植物基因组——拟南芥基因组，由多国团队历时4年、耗费约7000万美元才完成。今天，我们完成一个高质量的植物基因组测序，成本不及当年的万分之一，且最快1个月便能交付。

一个关键支撑，是AI与大数据技术对植物研究的革新。总体来说，我们可以把AI看作是植物基因组研究的“超级加速器”和“智能解码器”。

“超级加速器”，即加快植物基因组解码速度。过去，一个中等复杂度的植物基因组，从结构注释到功能推断，往往需要科研团队连续工作3—6个月，且高度依赖人工经验判断。面对数万甚至数十万个植物基因组，这种模式显然难以持续。AI能实现跨物种的高通量、标准化、自动化基因注释，原本需要数月才能完成的工作缩短到几天完成，且整体准确率可稳定在较高水平。通过AI对跨物种全谱系植物基因组的学习，科学家还能读懂植物基因组的“共同语言”，打破过去每个物种独立研究的局限，把“知识孤岛”连成“完整大陆”，推动研究从“零散拼图”走向“完整图景”。