综述：生物数字反馈循环系统：预测基因组学、基因编辑和人工智能驱动表型组学在下一代食药用蘑菇育种中的协同整合

本综述推荐了一种融合多组学(multi-omics)、CRISPR-Cas9基因编辑与人工智能(AI)的食药用蘑菇精准育种新范式——生物数字反馈循环(BDFL)系统。该系统通过解析关键性状的基因网络，设计模块化基因电路，并利用AI驱动的高通量表型分析，实现目标性状的快速、精准叠加与优化，有望将蘑菇改造为应对粮食安全与生态挑战的可编程生物工厂。

　　

Abstract

食用蘑菇在产量优化、生物活性化合物生产和气候适应性方面面临着持续挑战，而传统的育种方法难以解决这些问题。诸如杂交育种、原生质体融合和诱变等传统方法受到遗传噪声、繁琐的筛选过程以及不稳定的性状遗传的限制。这篇综述提出了一个建立在分子生物学和数据科学融合进步基础上的变革性范式：生物数字反馈循环(BDFL)框架，该框架整合了多组学、CRISPR工程化的底盘菌株和预测性表型组学，用于蘑菇的精准育种。

生物数字反馈循环系统的核心框架

该框架的核心在于三个关键技术的协同整合。首先，利用多组学技术来破译控制关键性状的基因网络，例如底物降解酶、发育同步性调节因子和次级代谢产物通路。这些信息为后续的精准干预提供了靶点。其次，CRISPR-Cas9和合成生物学工具利用这些见解，在预先设计好的“即插即用”底盘菌株中验证和设计模块化的基因电路，从而实现所需性状的无冲突叠加。这避免了传统育种中常见的性状相互干扰问题。

人工智能作为关键驱动力量

人工智能在此系统中扮演着核心角色。它不仅通过先进的成像技术自动化高通量表型分析，极大地提高了性状评估的效率，还通过从组学数据预测性状遗传力、优化CRISPR引导RNA和遗传构件的设计来加速整个育种周期。这使得育种过程从依赖经验转向了数据驱动和预测。

实现快速迭代优化的闭环系统

所描述的BDFL系统通过将表型组学数据反馈给AI算法，实现了菌株的迭代优化，从而开启了快速的性状优化循环。这超越了经典育种方法的试错局限性，加速了面向循环生物经济的智能气候蘑菇的开发。例如，可以培育出能够高效利用农业废弃物、过量产生免疫调节化合物或抵抗新发病原体的工程菌株。

迈向精准真菌学的新时代

预测基因组学、AI驱动的表型组学和CRISPR编辑的底盘菌株的整合，预示着精准真菌学新纪元的到来。在这个时代，蘑菇可以作为可持续的解决方案，通过计算设计来应对全球粮食安全、药物创新和生态恢复力的挑战。最终，这一范式将真菌转化为可编程的生物工厂，专门用于解决紧迫的农业和生态问题。