全球粮食安全的未来可能取决于优质的农业基因组学软件

上个月，Bart Verstrynge 和 Thomas Beuls 从布鲁塞尔的家中飞往加利福尼亚州圣迭戈，参加国际动植物基因组大会。他们代表自己的公司Breed Bio出席。这家成立仅两年的初创企业，已凭借其现代化、精密的实验室信息管理系统（LIMS）帮助改善农业项目。

"利用农业基因组学数据不再是可有可无的选项。它已成为常态，是现代动植物育种项目的核心所在，"Breed Bio 首席执行官兼联合创始人 Bart Verstrynge 表示。在 Breed Bio，他们为育种者和农户量身定制了一套 LIMS，因为他们认为现有市场产品应当更易使用、更具可扩展性，并专门为育种项目和种子质量流程而构建。

预测性状与健康状况
农业基因组学公司利用基因型进行预测。"在人类诊断学中，我们或许称之为多基因风险评分——本质上，就是基于一组基因型，通过模型进行定量预测，"Breed Bio 首席商务官兼联合创始人 Thomas Beuls 说道。"在农业基因组学中，我们可能会问：'这头牛更适合产奶还是产肉？这株玉米的预估产量价值是多少？'"

育种项目关乎选育，进而完善植物品种。"这与人类基因组学的应用场景截然不同。你不会去'选育'人类，"Verstrynge 说。"对于人类，你想要的是了解一个已经存活且存在的个体身上所有变异，并据此开展医学研究。而育种项目较少涉及发现——你是在一个较小的选择范围内有意进行选育。"研究人员可能会从一个亲本系开始，进行杂交，然后进入下一阶段再次杂交。这可能需要更多样本和多个阶段。"在整个育种项目中，你需要一整套数据供应链，且全程对遗传信息有大量需求。一个植物品种的平均构思始于第一年，但根据作物不同，可能要 10 到 15 年后才能上市。"

这正是创办 Breed Bio 的契机。凭借在临床诊断领域的背景，Verstrynge 和 Beuls 认识到需要一套专门为农业基因组学而构建的 LIMS，而非从其他行业改编而来。他们的目标很明确：支持超高通量实验室，让数百万样本能够从接收、处理到获得洞见，实现可预测且高效的流转。他们的软件在整个工作流程中提供无缝数据管理，从样本登记到可执行的育种决策。"这是一个为育种者最终需求优化的流程：以非常经济的成本获得高度可靠、高质量的遗传信息，"Verstrynge 说。"这也是客户如此看重芯片技术的原因。它们将稳健性与可预测的样本成本相结合。"

芯片现已由广泛的育种机构大规模使用——不仅是种子公司，还包括畜牧和水产基因组学项目。但随着育种者扩大芯片的工作量，服务实验室在数据管理和整合方面正面临挑战。Breed Bio 正在为其软件构建可扩展性——这一点至关重要，因为实验室需要中高密度芯片，而这些芯片会产生更多数据。

Verstrynge 和 Beuls 将客户的实验室描述为数据工厂，接收来自多个站点的样本，并以工业规模进行处理。年处理量从 10 万份样本到数百万份不等，成功与否较少取决于发现，更多取决于一致性、流程控制和运营效率。在这些环境中，每一步都必须可预测且可追溯。"这正是我们平台真正闪光的地方，"Verstrynge 说。"它引导实验室前进，消除手工操作，始终知道下一步该做什么，同时不会碍事。"

通过一项新的联合营销合作，因美纳将与 Breed Bio 合作，展示 Breed Bio 软件与因美纳定制及高通量芯片的兼容性，后者可提供稳健、可扩展且经济高效的基因分型。Breed Bio 的软件将湿实验和干实验工作流程连接为一个连续的过程。该软件与因美纳芯片扫描仪测序仪的结合，支持完整的芯片工作流程，从样本接收和孔板制备到芯片运行、数据处理，最终向育种者交付清晰、可执行的结果。

育种项目与 Breed Bio 的未来

2026 年，Breed Bio 最大的客户正专注于更高程度的自动化和规模。现代农业基因组学实验室越来越多地全天候运转，仪器通宵运行，人工干预降至最低。"实验室希望系统在凌晨 3 点无人值守的情况下也能工作，"Verstrynge 说。"我们提供连续、优化的数据生产流程，其质量和可追溯性水平与人工逐步检查相当，但通量要高得多。"

与此同时，科学挑战本身也日益严峻。许多较简单的单基因性状，如某些抗病性，已经得到充分理解，仅需少量 SNP 标记即可解决。育种者现在正将注意力转向更复杂的数量性状，如抗旱性、产量稳定性和营养价值。这些性状受多基因影响，需要更多标记和更多样本才能准确建模。

这一转变使高密度芯片和测序成为现代育种的永久基石。"要改良复杂性状，你 simply 需要更多数据，"Verstrynge 说。"更多标记、更多样本，以及一致的高质量结果。这正是育种者能够在周期更早阶段做出更好决策的原因。"

随着 Breed Bio 团队不断发展壮大，他们认为农业基因组学正进入一个成熟的新阶段。"长期以来，农业基因组学团队的技术源自人类基因组学，因为很自然，我们 tend 先关注自身，"Beuls 说。"农业基因组学要求同等质量和规模的时机已经成熟。"他微笑着补充道，"我们相信，世界粮食的重要性足以配得上高质量的软件和基因组学工具。"

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