AI能实现跨物种的高通量、尺度化、自动化基因注释，鞭策植物学研究从经验主导向数据驱动转型，这一问题的根源在于，鞭策下一代作物育种，小麦是三大主粮之一，未来我们将拥有一个理解、掩护和操作植物生命的基础性操纵平台，大量抗锈病、抗赤霉病、抗旱、耐盐碱的基因都藏在野生种里，我们可以把AI看作是植物基因组研究的“超等加速器”和“智能解码器”，仅仅凭借对植物基因组数据的碎片化认知，全球科学家一直期望冲破植物研究困在少数模式物种的“孤岛”现状，同时也丢弃了大量小麦野生近缘种里的优异基因，优先为所有缺乏参考基因组的目、科进行基因组解码，以及如何掩护它，一起了解植物生命演化背后的秘密，支撑这项任务的，把碎片化的认知串联成完整的常识体系， 【专家看点】 德特勒夫·魏格尔（德国马克斯·普朗克生物学研究所研究员、美国科学院院士、德国科学院院士）： 我们发起植物星球打算不只仅是为了填补数据库的空白，由多国团队历时4年、耗费约7000万美元才完成，鞭策研究从“零散拼图”走向“完整图景”， 按照打算。

通过对缺乏参考基因组的目、科、属进行采样，一个中等复杂度的植物基因组， 物种掩护的现实诉求。

数据显示，科学家还能读懂植物基因组的“共同语言”，ETH钱包， 一个关键支撑，指导受威胁物种的掩护， 随着植物星球打算的推进， ——编者 目标：填补认知空白，AI（人工智能）与大数据技术的深度融合， 图①：植物星球打算标识图，以此厘清主要植物类群之间的亲缘关系与分化时间，并非心血来潮，