征稿特刊

水稻基因组学Rice Genomics

特刊简介：

2025 年，国际水稻研究所（IRRI）迎来成立 65 周年，标志着其在水稻研究领域六十余载的科学引领与创新历程。与此同时，我们共同庆祝植物基因组学领域的一项里程碑成就：首个完整测序的水稻基因组发布已满 20 周年，这一成果为作物科学的基因组学革命奠定了坚实基础。

水稻是首个完成基因组测序的作物物种。2005 年，国际水稻基因组测序计划（IRGSP）发布了粳稻品种 “日本晴” 首个完整、高质量的基因组组装序列。该参考基因组覆盖约 3.89 亿碱基对中 95% 的序列，此后为水稻生物学、遗传学与育种领域的众多基础性发现提供了支撑。

自 20 世纪 60 年代以来，国际水稻研究所主导培育了高产、耐逆水稻品种，助力亚洲与非洲数百万农民提升产量、改善生计。如今，该研究所正通过整合现代育种技术、基因组学与先进数量遗传学工具，加速成果转化，更快地向合作伙伴提供优异种质资源，为应对气候变化、消除贫困与保障粮食安全持续发力。

为纪念上述里程碑事件，我们诚意向《植物基因组》期刊 “水稻基因组学” 专题投稿。本专题将展示水稻基因组学领域的最新进展，涵盖基因组测序、功能基因组学、生物信息学平台及其在育种中的转化应用。

本期特刊议题包括但不限于：

• Newly sequenced genomes of rice varieties, wild Oryza species, and landraces

• Construction and application of reference-quality genomes and pan-genomes

• Genome-wide structural variation, haplotype analysis, and allele mining

• Functional genomics and gene discovery for key agronomic traits, including yield, grain quality, and stress tolerance

• Advances in rice transformation and gene editing technologies (e.g., CRISPR/Cas9, base editing, prime editing)

• Integration of multi-omics approaches: transcriptomics, metabolomics, proteomics, and epigenomics for gene discovery

• Modern breeding is driven by predictive breeding, statistical genomics, and quantitative genetics for precision breeding.

• AI- and machine and deep learning-based tools for rice genome analysis, trait prediction, and breeding decision support

• High-throughput genotyping platforms for germplasm characterization, genetic dissection, and breeding

• Development of bioinformatics resources, including genomic databases, data curation systems, and open-access analysis pipelines

• Advanced analytic tools and breeding platforms integrating genotypic and phenotypic data

• Rice microbiome as the second genome: interactions, functional roles, and applications in breeding and crop resilience      

客座编辑：

Dr. Van Schepler-Luu

International Rice Research Institute

 Dr. Ramil Mauleon

Southern Cross University

 Dr. Waseem Hussain

International Rice Research Institute

 Dr. Inez Slamet-Loedin

International Rice Research Institute

 Dr. Nese Sreenivasulu

International Rice Research Institute

 Dr. John Platten

International Rice Research Institute

本期特刊截稿日期：

Sunday, 31 May 2026

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https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/19403372/call-for-papers/si-2025-000915

征稿特刊

基因库、细胞遗传学与基因组学辅助的作物遗传管理及预育种研究Gene Banks, Cytogenetics and Genomics Assisted Management and Prebreeding for Crop Improvement

特刊简介：

基因库是作物遗传多样性的核心保藏库，蕴藏着海量作物种质资源，可用于提升作物抗逆性、产量与环境适应性。高效管理与利用这些资源，是推动作物遗传改良创新的关键。细胞遗传学与基因组学是基因库资源原位 / 异位保存、管理与高效利用的核心支撑学科。基于作物野生近缘种与地方品种、整合细胞遗传学与基因组学的预育种研究，将在导入新型遗传多样性与优异性状方面发挥关键作用，最终服务于全球粮食安全。

然而，构建从资源收集、保存到细胞遗传与基因组分析、远缘杂交、预育种，再到遗传资源共享与优异种质推广的全球一体化技术体系，仍面临诸多挑战。这些挑战主要涉及知识产权、科研投入、国际合作，以及如何统筹全球智力、资源与成果共享以服务全人类。

为此，《植物基因组》期刊诚征原创研究论文，主题包括：基因库遗传多样性、作物基因池细胞遗传学与远缘杂交研究、基因库保存 / 管理 / 利用的基因组学技术、作物野生近缘种与地方品种的性状导入及基因克隆。本刊尤其欢迎资深研究者撰写综述，阐述如何应对上述挑战，并介绍可作为全球网络一体化研究与预育种典范的成功项目。

本期特刊议题包括但不限于：

• Gene banks management and utilization

• Cytogenetics based gene pool characterization

• Genomics based gene bank characterization

• Prebreeding and crop enhancement

• Integration of gene pools and genomics

• Feedback loops for gene bank curation

• Case studies of successful crop improvement using gene bank diversity

客座编辑：

Dr. Manish Pandey

International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics (ICRISAT)

Prof. Bikram Gill

Kansas State University

Prof. Emma Mace

University of Queensland

本期特刊截稿日期：

Tuesday, 30 June 2026

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征稿特刊

组学与人工智能驱动的多年生果树育种创新Omics- and AI-Driven Breeding Innovations in Perennial Fruit Crops

特刊简介：

推出以 “组学与人工智能驱动的多年生果树育种创新” 为主题的专刊，正逢其时。水果对人类健康与营养保障至关重要，进一步彰显了其 “药食同源” 的重要价值。近年来，基因组学、表型组学、代谢组学的快速发展，使人们对多年生作物性状遗传规律的认知更为深入。整合多组学数据与人工智能模型，可实现复杂数据的关联分析与科学决策，从而大幅缩短育种周期，快速培育出抗病、耐非生物胁迫、且符合消费者偏好的品种 —— 而传统方法往往需要数十年。

多年生作物存在童期长、杂合度高、性状遗传复杂等特点，导致其遗传育种研究进展相对缓慢。多年生作物的野生近缘种蕴藏着抗病、抗逆、营养强化等未被充分挖掘的潜力，但在育种中尚未得到有效利用，这主要源于基因组测序、基因组选择、人工智能 / 机器学习、高通量表型鉴定等技术未能在多年生果树中系统整合应用。泛基因组资源与新型基因分型平台带来了新机遇，但其在多年生果树中的应用仍落后于一年生作物。缩小这一差距，对满足全球水果生产与营养需求至关重要。

本专刊聚焦组学与人工智能驱动的多年生果树遗传改良创新，具有重要的时代意义。专刊旨在展示利用组学与人工智能技术推动多年生果树遗传育种研究的前沿成果，诚征相关原创稿件，涵盖利用基因组学、表型组学、代谢组学、基因组选择、人工智能 / 机器学习等技术加速多年生果树性状发掘、性状解析、遗传分析与育种实践的研究。特别鼓励利用上述技术，结合作物野生近缘种，培育抗病、抗逆、优质果树品种的相关成果。我们期待本专刊能展现组学与人工智能如何革新多年生果树育种，为强化全球粮食与营养安全提供支撑。

本期特刊议题包括但不限于：

• Multi-omics (linking genomics, phenomics, and metabolomics) for trait genetics;

• AI/ML models to accelerate breeding;

• Application of pan-genome resources for trait genetics and breeding;

• Genomic selection and predictive breeding for fruit quality;

• Utilizing crop wild relatives for improving disease resistance;

• Integration of AL/ML and High-throughput phenotyping for breeding;

• Metabolomics-and AI to improve flavor, nutrition, and quality;

• Overcoming challenges of long juvenility and heterozygosity.

客座编辑：

Dr. Awais Khan

Cornell University

Dr. Jugpreet Singh

University of Florida

本期特刊截稿日期：

Monday, 31 August 2026

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https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/19403372/call-for-papers/si-2025-001304

期刊简介

The Plant Genome 刊发植物基因组学领域的创新性研究成果，涵盖基因组生物学、功能基因组学，以及面向作物遗传改良的基因组学技术创新。本刊聚焦前沿进展与技术突破，助力加速科学发现，深化遗传认知、推动农业创新。本刊由美国作物科学学会（CSSA）授权出版。

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