美國紐約大學的研究團隊利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)來透過識別對氮利用至關重要的基因，可幫助農民提高作物產量並最大限度地降低氮肥成本。過去50年由於植物育種和肥料方面的重大改進，農民能夠種植更多的作物，包括提高作物吸收和利用氮（肥料的關鍵成分）的效率。然而，大多數作物僅利用農民施用於田地的肥料中約55%的氮，其餘的氮最終都進入了周圍的土壤。當氮滲入地下水時，會污染飲用水並導致湖泊、河流、水庫和溫暖的海水中有害藻類大量繁殖。此外，土壤中剩餘的未利用的氮會被細菌轉化為一氧化二氮(一種強效的溫室氣體)，在100年內，其吸熱能力是二氧化碳的265倍。
美國是世界最大的玉米生產國，這種主要經濟作物的生長需要大量的氮，但施用於玉米的肥料大部分都沒有被吸收或利用。玉米氮利用效率低，因為化肥成本不斷上漲（其中大部分是進口的），給農民帶來了經濟挑戰，且還可能損害土壤、水、空氣和氣候。為了解決玉米和其他作物面臨的挑戰，紐約大學的研究團隊開發了一種提高氮利用效率的新模型，結合植物遺傳學與AI，將基因與性狀(氮利用效率）聯繫起來。團隊鑑定了玉米和阿拉伯芥之間對氮反應保守的基因，確定了氮利用效率如何受一組基因(調節子, regulons)控制，這些基因由同一轉錄因子(調節蛋白)激活或抑制。氮利用效率或光合作用等性狀不是由單一基因控制的，AI學習模型經過訓練來識別玉米和阿拉伯芥品種中保守的氮反應基因，及調節氮利用效率（Nitrogen Use Efficiency，NUE）重要基因的轉錄因子，作物科學家便能夠培育或設計出需要更少肥料的玉米品種。
使用分子標記來選擇幼苗期氮利用效率最高的雜交品種來種植，不僅可以為農民節省成本，還可以減少地下水氮污染和一氧化二氮溫室氣體排放的有害影響，目前該研究及結果已提出專利申請。
《產業發展中心 產業分析組 何玲玲 摘譯》
資料來源：https://www.sciencedaily.com/releases/2025/05/250514164325.htm