科学通报丨湖南农业大学/湖南师范大学刘仲华院士团队综述茶功能成分解析与育种前沿进展

近日，湖南农业大学茶树种质创新与资源利用全国重点实验室/湖南师范大学刘仲华院士团队在《科学通报》生物与信息技术赋能现代农业绿色发展专辑发表了题为“生物与信息技术驱动的茶功能性成分解析与智能设计育种研究进展”的综述论文。文章梳理了生物技术（BT）与信息技术（IT）交叉融合在茶树品质性状解析、种质资源创新与智能育种中的最新研究成果，阐明了“BT+IT”范式推动茶树育种从传统经验选择向全基因组智能设计转型的重要路径，为我国茶树种质创制与茶产业发展方向提供思路。

茶是全球消费量仅次于水的第二大无酒精健康饮品，全球饮茶人口已超20亿。中国作为世界茶树原产地，茶园总面积与茶叶年产量均稳居全球首位，茶产业是实施乡村振兴战略的支柱性特色产业。茶叶独特的感官风味与健康属性，核心源于儿茶素、L-茶氨酸、嘌呤生物碱等特征性功能成分。然而，茶树作为多年生木本作物，具有高度杂合、自交不亲和、幼年期长等生物学特性，传统基于表型经验的育种模式存在世代推进缓慢、性状改良效率低等瓶颈，难以快速响应消费市场对高品质、功能化茶产品的升级需求。该综述从多维组学解析、智能表型监测、分子设计育种三大维度，系统呈现了“BT+IT”驱动下茶树研究的突破性进展（图1）。

图1 “BT+IT”驱动的茶树全基因组智能设计育种新范式

在组学基础研究层面，茶树基因组研究已迈入单倍型分辨与泛基因组时代。研究明确了茶组植物频繁种间杂交的网状演化路径，揭示出核心基因组维持基础代谢、可变基因组驱动代谢多态性的演化规律，其中约22%的基因启动子区存在的结构变异，是不同茶树变种品质性状分化的关键遗传基础。随着单细胞转录组、空间转录组、三维基因组与表观遗传技术的应用，功能成分解析已深入到细胞时空与染色质折叠维度。

在信息技术应用层面，人工智能正全面赋能从品质评价到茶园管理的全产业链升级。多模态AI大模型融合计算机视觉与化学信息学数据，可实现绿茶五大感官维度的专家级智能定级，与人工评审一致性达92%；高光谱成像结合深度学习算法，能实现茶叶营养成分无损检测与病害超早期预警，炭疽病侵染仅12 h即可精准识别。在生产端，“空天地一体化”数字监测体系逐步落地，无人机多光谱遥感、卫星影像与物联网传感器协同，可实现茶园冠层氮素、土壤墒情与病虫害的空间定量监测；轻量化AI模型通过压缩部署至移动边缘端，推动数字孪生茶园从概念走向实地应用，为精准植保、智慧水肥管理提供技术支撑，助力茶产业减药减肥、绿色发展。

在育种技术应用层面，茶树正逐步进入全基因组智能设计育种新阶段。目前，针对核心品质性状的关键遗传变异已开发为功能性分子标记，结合高密度液相SNP芯片，可在苗期实现优质种质的高通量筛选，大幅缩短育种周期。CRISPR/Cas靶向编辑与多基因协同激活技术已在毛状根、原生质体等体系中取得突破：通过同步激活茶氨酸合成关键酶基因，可使毛状根中茶氨酸含量提升8.5倍，验证了定向改良的技术可行性。综述同时指出，全株稳定遗传转化仍是当前茶树育种的核心瓶颈，多酚氧化褐变、体细胞再生困难等问题制约了技术规模化应用，未来通过引入发育调控因子、开发原位转化技术、探索纳米材料递送等策略，有望突破基因型限制，建立通用的茶树活体转化底盘。

综述最后指出，未来茶树研究需聚焦完善多组学数据标准、攻克稳定转化技术、阐明代谢权衡机制、推进数字孪生茶园构建四大方向，持续深化“BT+IT”交叉融合，推动茶树种质创新进入高效产出的快速发展期，为保障全球健康饮品供给、践行农业绿色可持续发展贡献中国方案。

文章第一作者为湖南农业大学园艺学院邵陈禹博士（已毕业），通讯作者为湖南农业大学/湖南师范大学刘仲华院士。本研究得到国家自然科学基金重大项目（32494780）的资助。

文章信息

邵陈禹，刘仲华. 生物与信息技术驱动的茶功能性成分解析与智能设计育种研究进展. 科学通报, 2026, 71 (20): 4753-4768.

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