作物改良中AI预测的通用框架构建：从理论模型到应用实践

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在作物改良预测中的理论框架，创新性地融合了符号AI（symbolic AI）与亚符号AI（sub-symbolic AI）方法，提出通过集成模型（ensembles）和动态系统建模（dynamical systems modeling）解决基因组预测中的维度灾难（curse of dimensionality）问题。文章以逻辑斯蒂映射（logistic map）为例，揭示了系统复杂度与可预测性的负相关关系，强调预测系统过程速率（process rates）优于状态预测的策略，为加速遗传增益（genetic gain）提供了计算与生物学知识整合的新范式。

　　

理论框架构建

文章提出了一种整合AI技术的作物改良预测框架，核心在于融合符号AI（基于生物物理先验知识）与亚符号AI（如机器学习ML）方法。通过多样性预测定理（Diversity Prediction Theorem），证明模型集成能有效降低预测误差，尤其在处理复杂性状时，其优势随系统复杂度增加而凸显。动态系统模型（如APSIM）被引入以捕捉基因型（G）×环境（E）×管理（M）互作产生的涌现表型（emergence phenotypes），而贝叶斯统计和优化算法则用于参数估计。

维度灾难与集成策略

基因组预测中，当分子标记数远大于表型观测值时，传统方法面临解空间爆炸问题。研究指出，不同算法对同一数据子集可能产生同等有效的解（equifinality），而集成模型通过整合多样化解（如GBLUP、随机森林、神经网络）可显著提升预测准确性。例如，Tomura等（2025）在TeoNam数据集证实，集成模型不仅能提高精度，还能识别具有生物学意义的QTL。

动态系统建模与过程预测

通过逻辑斯蒂映射（x_t+1
=k₁
×x_t
(k₂
-x_t
)）模拟作物生长动态，研究发现：

1. 遗传力（h²
   ）和可预测性随系统复杂度（如分岔、混沌）增加而降低（图5-6）；
2. 预测系统过程速率（如光合效率、蒸腾系数Ω）比直接预测表型状态更可靠；
3. 参数k₂
   的基因组预测在有序区间（k₁
   <0.025）准确性高（r=0.93），但在混沌区间（k₁

0.03）失效（图7）。

数据驱动与权重优化

针对G×E互作，提出环境协变量加权方法（如分群选择、反应规范模型），通过最大化组内遗传相关性（r_G
）优化预测。公式7展示了基于基因组（G）和动态模型（Γ）的加权集成框架，其中权重（w₁
-w₃
）可通过贝叶斯算子调整，以适配不同育种目标。

复杂系统的预测边界

研究揭示了复杂系统的根本限制：

• 在有序态（低k₁
  ），传统统计模型与动态模型预测性能相当；
• 在混沌边缘（k₁
  ≈0.03），仅动态模型能解析分岔行为（图9），而统计模型仅能预测表型均值（图8）；
• 涌现表型（如竞争诱导的生殖失败）需通过生理网络建模才能捕获，这为"涌现育种"（emergence breeding）提供了理论基础。

应用与可持续发展

作者呼吁从线性化育种转向复杂性育种，以降低农业外部性（如氮污染）。通过整合代谢组学（如Colantonio等2022的果实风味预测）、高光谱表型（如Ghosal等2018的胁迫表型），该框架有望加速适应气候变化和资源限制的作物设计。