一个独特的公私合作联盟如何改变可持续农业和作物发展。重要性：起始于2023年，CropXR是由四所荷兰知识机构（乌得勒支大学、瓦赫宁根大学与研究中心、阿姆斯特丹大学，以及代尔夫特理工大学）和荷兰种子协会Plantum发起的一个倡议。这是一个独特的公私合作联盟，除了大学外，还包括科学机构、工业合作伙伴和技术创新公司。
它聚集了来自植物科学、数据科学和社会科学等多个学科的专家，旨在使农业生产对气候变化的依赖性减小，并减少对人工肥料和化学农药的依赖，从而为荷兰相关经济部门创造增长机会。Seed World Europe采访了CropXR的常务董事Hedwich Teunissen。Seed World Europe (SWE): Hedwich，能否简要说明一下你们的组织正在做些什么？
Hedwich Teunissen (HT): CropXR的目标是加速农业所需的变革。如今我们面临巨大挑战，如气候变化和食品安全下降。气候变化已多方面影响农业。例如，在荷兰，我们经历了一个异常潮湿的季节。像马铃薯这样的重要作物受到了雨水的影响。同样，这些天气条件也影响了最近的菠菜产量。农民们正努力克服这样的损失。为了应对这些环境挑战，作物需要更加具有韧性。
CropXR的使命是使作物更具有韧性、适应气候并实现可持续发展。新作物品种应减少对肥料和农药的依赖，同时能够更好地应对极端天气，并保持高质量和高产量。这并非易事，因为植物韧性在基因上非常复杂。当植物面临洪水、干旱或盐渍化等压力时，许多基因相互作用。为了解开韧性的组成部分，我们需要从系统生物学的角度进行研究。采用这种整体和跨学科的方法意味着研究整个植物的相互关联功能。
采用计算和数学分析，通过收集各种数据集和先进技术如人工智能，CropXR团队将开发机制模型。通过这些模型，我们旨在定义和预测韧性特征。这是我们设想的智能数据育种的创新方法。最终，全球的育种者应该能够利用这些知识并加以应用。我们希望为重塑农业并对全球食品链产生积极影响作出贡献。SWE: 你们挑选了一些作物作为起点：芸苔属、莴苣、洋葱、马铃薯、番茄和菊花。
你们的研究是否只限于这些作物，还是将来会添加其他作物？HT: 目前，我们选择了有限的一些作物。这与我们的十年计划和我们在此期间内工作的可行性有关。我们的计划分为两个阶段。在前五年，我们将对拟南芥进行研究，这是一种非常适合研究的“模型”植物。我们集中于收集实验数据，并利用拟南芥的丰富知识。在AI的帮助下，这些数据将被转化为为我们提供洞见的模型，了解其中的韧性过程。
考虑基因型、代谢途径、细胞和组织与外部压力之间的联系。这些模型将使我们能够有效地将拟南芥的发现转化为作物种类。此外，它们也将使我们更好地理解作物韧性及其改进方法。由于我们希望提供实际和具体的结果，我们将立即应用这些洞见。因此，我们最近将花椰菜添加到我们的选择中。这种所谓的“旗舰作物”将联合我们所有的合作伙伴。我们将立即进行知识测试以改进花椰菜的韧性。我们期望这个总体项目能够加速实际成果。
在接下来的五年里，我们将把所获得的基础知识转化为六种作物的实际育种工具。选择番茄、莴苣、洋葱、芸苔属和马铃薯有多种原因。它们是我们联盟中工业合作伙伴的重要作物。我们的合作伙伴对这些作物有很多知识，可以加以利用。此外，这些作物在世界各地种植且营养丰富。特别是马铃薯喂养了数百万人。此外，菊花是荷兰最重要的观赏植物。这个多样的作物选择使我们能够从多个层次了解韧性。一些作物在温室中种植。
这些相对受控的环境有其自身的挑战。例如，菊花在温室中繁育和种植。而细长的昆虫——蓟马对这些作物构成了严重威胁。就像它们几乎对每种现有作物构成严重危害一样。我们试图回答的一个关键问题是，如何让菊花更抗这种昆虫。另一方面，田间种植的作物面临其他挑战。例如，过多的雨水或干旱以不同方式测试这些作物的韧性。作物在遗传上很复杂。我们选择的作物代表了这种复杂性。
它们在基因组大小、细胞或生物体中的染色体数量（倍性水平）以及异质性或其他特征上有所不同。因此，对遗传不同的作物进行研究非常有见地。通过将我们的智能数据育种技术应用于所选作物，我们旨在提供具体结果。一旦我们的方法论稳固并产生良好结果，我们希望在未来几年内添加其他作物。十年之后，我们希望进行另一轮扩展。最终，我们希望能够将我们的模型应用于所有可能的作物。
SWE: 当我们提到作物韧性和应对气候变化时，大多数人会提到新基因组技术（NGTs）。CropXR是否也会使用NGTs？如果使用，你们如何处理监管问题？HT: NGTs可以成为研究人员用来获得植物宝贵知识的工具。它们可以使研究人员测试基因如何相互作用并揭示与这种相互作用相关的复杂过程。这种知识可能有助于必要的变革和改进。我们将其视为可能的附加工具，可以加速植物科学的实验研究。
此外，它们可能为育种者在开发具有韧性的品种时提供更快的速度。然而，需要注意的是，CropXR并不依赖NGTs取得进展。此外，我们明确表示不会参与这一问题的政治讨论。无论在此问题上跨国决策如何，我们都打算向前推进。我们的研究和成果并不依赖于这一问题的最终政治结果。SWE: 你们结合了公私研究，可能会有一些非常令人兴奋的创新从CropXR中诞生。你们如何处理所有这些的知识产权（IP）？
HT: 首先，值得一提的是，我们的公共和私人合作伙伴从一开始就紧密合作，并将在未来几年继续这样做。所有合作伙伴都以自己的方式进行投资，并从中获得收益。我们获得了一些机构的资助，这些机构规定我们进行的基础研究应对所有人开放。此外，CropXR与其工业合作伙伴合作开发实际工具、技术和创新。在竞争激烈的市场中，这类创新往往受到知识产权的保护。我们的工业合作伙伴进行财务投资并承担风险。因此，互惠原则适用。
因此，当前的CropXR合作伙伴处于使用正在开发的创新的有利位置。这意味着我们的智能数据育种技术的知识产权在CropXR社区内部独享。我们预见CropXR将不断进步和发展。因此，我们希望在适当时候欢迎新的合作伙伴和合作以增强我们的影响。CropXR感到有责任对荷兰育种行业的经济效益产生积极影响。此外，我们旨在对社会产生影响并朝着全球范围内更可持续的农业生态系统迈进。
如果将来有其他伙伴加入，无论是大企业还是小企业，他们在某个时候也应该能够使用我们的知识产权。SWE: 你能否更详细地介绍一下CropXR使用的方法以及“智能数据育种”的概念是如何运作的？HT: 在过去大约20年里，许多植物的基因组知识已为植物科学家所掌握。这意味着一个巨大的飞跃。它使植物科学家能够更好地预测植物对疾病和干旱等压力源的反应。
如今，当仅涉及少数基因和单一压力源时，我们可以相当准确地作出这些预测。然而，当涉及多个基因时，这就变得具有挑战性甚至令人生畏。CropXR追求创建新的植物模型，这些模型将提供洞见了解多个基因之间的相互作用如何共同塑造植物的韧性。我们不仅研究单一压力源对植物的影响，还研究多种压力源的效果。它们可以是生物性的，例如由细菌引起的，或者是非生物性的，例如温度。重要问题包括：
这是否会导致权衡，哪些基因组合是韧性的关键决定因素，以及可以预期哪些结果？这些问题与未来的育种目标有关。CropXR处于植物科学新纪元的边缘，这个时代的目标是了解和预测复杂特征和基因的复杂动态。为了获得这些洞见，需要采用新的最先进的方法论。因此，我们运用了智能数据育种方法。这意味着我们收集大量测量数据并结合各种类型的数据集来构建我们的模型。首先，我们试图基于前面提到的拟南芥构建这些模型。
编制这些模型是一个反复的过程，需要时间。我们预计在未来几年内构建拟南芥模型，并在大约五年后得到更精细的模型。随后，这些模型可以被转化为特定作物。当这一阶段到来时，我们将需要显著减少特定作物的数据量。因为主要模型已经可用，只需对特定作物进行调整即可。这将使为其他作物创建所谓的“衍生”模型变得更容易。育种者可以使用这些模型来提高他们的水平。SWE: AI是CropXR的重要组成部分。
你能否详细介绍一下在你们的联盟中如何使用AI，以及如何处理这些庞大的数据集和谁可以访问这些数据？HT: 数据集的规模确实令人难以置信。我们数据科学家预计，在未来几年内，我们的项目将产生大约几拍字节的数据量。然而，相对于医学科学或天文学中使用的数据量，这个量相对较小。机器学习可以帮助我们总结所有的实验数据并用于我们的模型。很快，我们将开始拟南芥的干旱和温度压力的第一个实验。
这项实验目前正在准备，预计将运行大约一年。在准备阶段，我们已经在使用现有数据集。我们总结和分析它们，并用于推动我们的初始模型版本。我们非常重视采用高质量的数据来构建我们的模型，因为模型和预测的准确性取决于此。我们的数据科学团队由一名专门的技术总监领导，正在创建一个稳固的数据基础设施，以正确和安全地存储、管理和访问所有这些数据。它将基于FAIR原则（公平、可访问、互操作、可重复使用）。
我们计划创建一种包容性的数据文化。联盟中的所有成员都应能够访问这些数据。这个坚实的基础将为实现我们的一个目标铺平道路，即开发一个“韧性中心”。这个中心将成为作物韧性知识的广泛集合。它将汇集相关知识、数据、工具和专家。这将是所有在这个领域工作的人们的宝库。我们计划在未来几年实现这一目标。外部人员访问中心的要求和可能性也将在未来几年进一步制定。我们才刚刚开始，还有很多工作要做。
我们渴望向种子行业的所有人通报我们的进展，并在适当时候提供尖端的成果！