AI驱动的生物育种中试研发平台

需求的背景和应用场景

在生物育种领域，传统方法面临蛋白设计通量低、验证周期长、多作物适配性差等瓶颈，导致新品开发效率低下，难以满足主粮作物抗病抗逆、性状精准改良及生物制造等产业化需求。现有技术存在蛋白设计命中率低、病害抗性不稳定、株高等性状调控不精准等问题，制约了生物育种与植物生物制造的规模化应用。本需求聚焦主粮作物（如水稻、玉米）的AI生物育种、生物制造、抗病抗逆性状改良及生物农药/材料研发场景，旨在通过AI驱动技术突破现有瓶颈，提升蛋白设计效率与性状调控能力，满足产业化对高效、精准、多物种适配的迫切需求。

要解决的关键技术问题

围绕提升蛋白设计效率与性状精准调控能力，需攻克以下关键技术：

1. 技术原理与架构：构建AI蛋白设计软件平台，集成深度学习算法与生物实验数据，实现蛋白结构预测、功能设计及合成路径优化的自动化；开发bioPROTAC技术体系，通过靶向蛋白降解机制提升病害抗性稳定性；建立作物性状定向调控技术，结合遗传转化与AI模型实现株高、产量等性状的精准调控。
2. 关键技术点：

• 提升蛋白设计通量与命中率，缩短验证周期；
• 解决多作物适配性差问题，突破工程化应用瓶颈；
• 优化生物制造遗传转化流程，提高转化效率；
• 构建纳米抗体序列库（≥400条），支撑靶向蛋白降解技术研发。

效果要求

1. 效益与竞争优势：建成1套AI蛋白设计软件平台及1项纳米抗体序列库，在水稻中实现粗缩病稳定抑制，在玉米、水稻中实现株高精准调控（误差≤5%），显著缩短育种周期（缩短30%以上），降低研发成本，提升多物种蛋白设计与性状改良的工程化能力。
2. 创新性：突破传统育种方法依赖经验试错的局限，通过AI与生物技术深度融合，实现蛋白设计-合成-验证全流程自动化，形成具有自主知识产权的技术体系，推动生物育种从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
3. 产业化需求：满足生物育种与植物生物制造领域对高效、精准、可扩展技术的需求，为抗病抗逆作物品种开发、生物材料规模化生产提供核心技术支持，助力行业技术升级与产业竞争力提升。