4月23日，应西北农林科技大学农学院邀请北京大学现代农业研究院、中国农业科学院作物科学研究所徐云碧研究员来校交流，为师生作了题为《环境组学与未来生命科学》的学术报告。农学院及全校相关院系师生参加了报告会。
徐云碧研究员首先从植物表现的决定公式 {P} = {G} + {E} + {GE} 切入，指出表型是基因型、环境及其交互作用的综合体现。他强调，长期以来育种界对基因型投入较多，而对环境（E）的系统性研究相对不足。为此，徐云碧研究员团队在国际上率先提出“环境鉴定”概念，并推动了从“环境型”（envirotype）到“环境组学”（enviromics）的跨越式发展。
报告中，徐云碧研究员剖析了当前农业与生物研究面临的六大挑战之一——基础研究与育种应用之间的巨大鸿沟。他指出，许多关于“增产20%”等重大基因的高调报道，往往基于特定遗传背景、温室或盆栽条件、单株表现及低水平对照，缺乏在大田生产条件、高密度群体和高产推广品种中的验证。广泛的遗传背景、复杂的基因型与环境互作、多变的环境胁迫以及日益改良的商业化品种，使得任何优良基因的潜力都必须放在真实的环境系统中加以检验。
徐云碧研究员系统介绍了环境组学的技术路线。他展示了从目标环境群体确定、多源数据获取、GIS数据标准化，到表型与环境型数据匹配，再到基因型与环境互作预测建模的六个关键步骤。利用卫星（SAT）、无人机（UAV）、地面车辆（UGV）和室内设施相结合的立体监测系统，可以获取光、温、水、气、土壤等多维度环境数据，形成高分辨率的“环境型”图谱。在数据驱动下，研究者可以进行环境分类、近等环境控制、试验误差控制、试验站点选择、胁迫预测以及农艺基因组学参数化建模等应用。
报告还展示了环境组学在快速育种中的应用实例。通过人工光环境调控（如远红光、绿光暗期打断）和22小时光照/2小时黑暗的延长光周期，可以显著加速小麦、玉米、大豆等作物的开花与结实进程。中国农业科学院都市农业研究所的植物工厂数据表明，小麦生育期缩短至65天（较大田缩短66.7%），玉米64天（缩短50.8%），大豆68天（缩短51.2%）。徐云璧研究员强调，人工管理的环境并非“温室里的花朵”，反而可能创造出比自然条件更优的产量、品质和环境友好性。
在智能育种方面，徐云碧研究员介绍了其团队2022年发表于《Molecular Plant》的集成基因组-环境组预测模型（iGEP），该模型整合了多组学数据、时空环境数据和表型数据，是面向大数据和人工智能时代的智能育种核心工具。他同时指出，环境组学还将深刻影响植物生理、动植物改良、农艺组学、病害管理、空间育种、精准农业、设施农业以及土壤健康等多个生命科学领域。
报告最后，徐云碧研究员与在场师生进行了热烈互动，就环境组学在西北旱区作物改良中的具体应用等问题进行了深入交流。参会师生表示，本次报告视野开阔、内容前沿，为传统育种研究引入了“环境维度”的全新思考范式，对今后开展环境组学与作物育种交叉研究具有重要的指导意义。
