种子是植物生命周期中关键的环节，亦是粮食的主要来源。种子重要的特性则是种子休眠与萌发：种子休眠促使植物度过不利的环境条件，而种子萌发则是在适宜条件下促成植物生命周期的起始。谚语有云“过犹不及”，在作物的长期驯化中，高产、高品质以及播种后整齐统一的萌发率一直是育种追求的目的，而导致了近年来穗发芽灾害的爆发。随着全球气候的变化，对育种提出了更高的要求——既要播种期的统一萌发率，亦要保证成熟期的强休眠以避免穗发芽的爆发。
2025年5月26日，徐凡副研究员联合沈阳农业大学孙健教授、日本福岛大学Hideki Yoshida、Makoto Matsuoka教授以及华南农业大学储成才教授在Molecular Plant期刊发表了题为“Seed dormancy and germination in rice: Molecular regulatory mechanisms and breeding application” 的前瞻性综述论文。该综述系统地整合了水稻种子休眠及萌发的最新研究进展以及经典分子机制，涵盖了其环境响应特性以及信号级联调控过程。深入探讨了水稻种子在从休眠到萌发的转变过程中感知和响应环境信号的分子机制。
近年来，随着全球气候变化的加剧，水稻生产面临着前所未有的挑战。穗发芽（Pre-Harvest Sprouting, PHS）和直播稻（Direct Seeded Rice, DSR）受到显著影响。PHS是指水稻种子在田间尚未收获时于母体上萌发的现象，将显著降低稻谷的质量，还对粮食安全构成了威胁。而DSR作为一种高效的种植方式，在节约水资源和减少劳动力成本方面具有明显优势。但PHS和DSR的改良严重依赖于种子对复杂环境条件的高度适应能力。因此，本文详细分析了与这些性状相关的基因靶点及其潜在的遗传改良策略，为提升水稻对气候变化的适应能力提供了理论依据。
针对生产上对于种子休眠与萌发性状提出的育种目标，通过将长期定位实验与可控环境设施相结合，建立针对种质资源休眠与萌发特性的动态表型筛选体系。进而深度融合生物技术（Biotechnology, BT）、信息技术（Information Technology, IT）以及人工智能（Artificial Intelligence, AI），借助多组学分析方法解析种子休眠与萌发响应环境信号的分子调控网络，从而挖掘种子休眠与萌发过程中的新型调控因子。在此基础上，结合人工智能驱动的基因编辑技术、快速育种策略以及合成生物学工具，实现从基因调控元件创新到全基因组智能设计的全流程优化。最终旨在通过有效遗传多样性的深度挖掘，培育出具备适应复杂环境的智能萌发品种，以应对各种突发性的环境压力，助力提高水稻生产的稳定性和可持续性，为保障粮食安全作出重要贡献。
图1. 创制适应复杂环境的智能萌发品种
徐凡副研究员和日本福岛大学Hideki Yoshida教授为本文共同第一作者，崖州湾国家实验室、沈阳农业大学孙健教授和日本福岛大学Makoto Matsuoka教授为本文通讯作者。华南农业大学储成才教授参与了本文框架的讨论、写作和修改。该工作得到了国家自然科学基金（32372107, 32172059）、辽宁应用基础研究计划项目（2022JH2/101300172）等基金的资助。