目录
- 执行摘要：关键趋势与2030年市场展望
- 基因库生物信息学：行业概述与2025年市场动态
- 推动基因库生物信息学变革的技术创新
- 领先公司及战略合作（2025）
- 基因组数据爆炸：存储、安全性与检索挑战
- 基因库平台中的人工智能、机器学习与高级分析
- 监管环境：合规、伦理与国际标准
- 基因库生物信息学中的投资、融资与并购活动
- 新兴应用：个性化医疗、农业及其他
- 未来展望：预测、机会与破坏风险（2025-2030）
- 来源与参考
执行摘要：关键趋势与2030年市场展望
基因库生物信息学作为支持全球作物改良、生物多样性保护和可持续农业努力的重要支柱，正在迅速发展。截至2025年，全球的基因库管理着超过700万种种子、植物和遗传材料，越来越多地依赖于先进的生物信息学平台来编目、分析和分享基因组及表型数据。该领域的特点是数字化、互操作性和数据驱动决策的强大动能，领先的机构和联盟推动着创新和标准化。
- 数字化与数据整合：从纸质记录转向全面的数字数据库的转变在主要基因库中几乎是普遍的。像Genesys PGR这样的平台汇聚了450多个基因库的护照和特征数据，能够统一访问数百万个样本的信息。这一趋势得到了CGIAR基因库平台的支持，该平台强调开放数据标准和互操作性。
- 高级分析与基因组学：下一代测序（NGS）技术的普及使得基因库能够以前所未有的规模将遗传数据与表型特征联系起来。例如，约翰·伊尼斯中心和威康·桑格研究所正在合作对大量作物集合进行测序，而国际玉米小麦改良中心（CIMMYT）则将高通量基因分型整合到其数据驱动的育种项目中。
- 全球合作与开放数据：国际倡议正在加速数据标准的协调，支持开放获取。作物信托和联合国粮农组织（FAO）植物遗传资源全球系统推动全球数据共享框架，而DivSeek国际网络则促进合作，以释放基因库藏品的全部研究潜力。
- 人工智能与预测工具：人工智能开始改变基因库生物信息学。以Corteva Agriscience和拜耳作物科学为首的项目正在利用机器学习来预测有价值的遗传特性，并优化用于育种和保护的资源分配。
展望2030年，基因库生物信息学行业将进一步整合人工智能、基于区块链的可追溯性和云数据生态系统。随着全球粮食安全和气候韧性的紧迫性增加，对可获取的、可操作的基因库数据的需求将加剧，推动对可扩展生物信息学基础设施的投资，并促进新的公私合营伙伴关系。
基因库生物信息学：行业概述与2025年市场动态
基因库生物信息学领域在2025年正进入一个转型阶段，受益于测序技术、数据管理解决方案和国际保护倡议的进展。基因库存储着植物、动物和微生物的遗传资源，越来越依赖复杂的生物信息学平台来编目、分析和分享遗传信息，从而支持育种、研究和生物多样性保护的努力。
2025年行业的一个主要趋势是将下一代测序（NGS）数据整合进基因库信息系统。国际玉米和小麦改良中心（CIMMYT）及生物多样性国际联盟与CIAT等组织正在利用先进的基因组学和信息学管道来简化表型和基因型数据的获取和整理。这些努力日益依赖于开源生物信息学平台，如Genesys，这是一个全球门户，汇集来自450多个基因库的样本级数据，促进数据的协调和互操作。
人工智能（AI）和机器学习（ML）正成为挖掘基因库数据集的关键。2025年，包括约翰·伊尼斯中心在内的机构正利用基于AI的分析预测特性关联，并优化核心集合选择，直接影响作物改良计划。基于云的数据存储和分析方式，尤其是公立基因库与技术供应商之间的合作，提供了可扩展的计算资源和跨洲的安全数据共享。
数据格式和元数据的标准化仍然是行业关注的核心。联合国粮农组织（FAO）继续推广多个作物护照描述符（MCPD）标准的采用，以确保各国和国际生物信息学平台之间的兼容性。随着新的数字序列信息（DSI）政策和获取与利益分享考虑在全球的发展，这一点显得尤为重要，要求在基因库数据库内建立强大的追踪和报告机制。
展望未来，2025年及之后的市场动态将受到对数字基础设施增加资金投入、基因库与技术公司之间不断扩大的合作关系以及在气候变化背景下对韧性作物品种日益增长需求的影响。预计行业将进一步整合数据库，改善用户界面，并增强对基因选择工具的支持。随着数字转型加速，基因库生物信息学将站在保护和利用全球遗传多样性最前沿。
推动基因库生物信息学变革的技术创新
随着新技术的涌现，基因库生物信息学正在迅速变革，以应对保护、特征描述和利用全球遗传资源的挑战。在2025年及未来几年，技术创新正在重塑基因库存储、分析和共享遗传数据的方式，超越传统的种子存储，转向全面的数据驱动保护策略。
一个显著的趋势是高通量测序和表型分析平台的整合。这些技术使基因库能够从其收藏中生成庞大的基因组数据集，极大地增强了遗传特征描述的分辨率和准确性。例如，国际玉米和小麦改良中心（CIMMYT）正在利用下一代测序系统地进行数万个样本的基因分型，从而促进了对作物改良所需有价值特征的更精确识别。
基于云的数据管理系统也正在成为标准，使基因库数据集的全球可访问性和互操作性得以实现。由主要国际组织运营的Genesys PGR平台持续扩展，允许全球的研究人员和育种者在4百万多个样本中搜索和分析护照、特征和评估数据。预计在2025年，API和标准化本体的整合将进一步推进，支持基因库与育种平台之间的数据无缝交换。
人工智能（AI）和机器学习正在越来越多地被用于挖掘基因库数据，以发现特征关联和进行预测建模。国际农业与生物科学中心（CABI）正在试点利用机器学习模型，对环境、表型和基因组数据进行交叉引用，以识别气候韧性种质。这种方法预计将变得更加复杂，使得基于新兴农业挑战的动态整理和战略利用藏品成为可能。
区块链技术正在成为追踪遗传资源来源和流动的潜在工具，确保对国际协议（如名古屋议定书）的透明度和合规性。由生物多样性国际组织等机构领导的倡议正在探索区块链试点，预计如果在不久的将来满足数据安全和互操作性标准，区块链的推广会更广泛。
展望未来，这些数字创新的汇聚预计将使基因库生物信息学更加高效、协作和反应敏捷。继续投资于互操作性、开放数据标准和能力建设，将对释放基因库藏品在全球粮食与环境安全中的全部潜力至关重要。
领先公司及战略合作（2025）
到2025年，基因库生物信息学的格局受到领先公司、公共存储库和战略合作的动态互动影响，旨在现代化遗传资源管理。这些倡议对于保护生物多样性、加速作物改良和确保在气候变化面前的粮食安全至关重要。
一个核心参与者是国际玉米和小麦改良中心（CIMMYT），该中心运营着世界上最大的玉米和小麦基因库。2025年，CIMMYT继续更新其Genesys PGR门户网站——一个植物遗传资源的全球入口，整合先进的生物信息学工具以进行更深层次的表型-基因型关联搜索，并与全球合作伙伴实现互操作性。同样，CGIAR基因库平台聚合了11个国际基因库，统一数据整理并部署共享信息基础设施，以进一步提升资源的可接触性。
几家领先的技术公司正在加深参与。赛默飞世尔科技和Illumina继续向基因库和研究联盟提供下一代测序平台和定制的软件管道，从而实现高通量基因分型和简化的数据分析。生物信息学软件开发商如QIAGEN正在与公共存储库合作，调整其平台以适应大规模、异质的种质数据集。
战略合作日益加强。作物信托正在投资数字化项目，以弥合国际基因库之间的数据孤岛，支持采用DivSeek国际网络的数据标准和API。到2025年，DivSeek将扩大其合作网络，包括基因组数据分析公司和国家基因库，推动在分布式数据库之间进行联合搜索。
在区域层面，北欧遗传资源中心（NordGen）与生物多样性国际联盟和CIAT正在合作，研究克隆作物和被低利用物种的生物信息学工作流程的协调。行业与公众之间的合作，例如在拜耳材料科技和选定的CGIAR中心之间，专注于利用人工智能进行基因库样本的预测特征发现。
放眼未来，未来几年将进一步整合基于云的分析、人工智能驱动的整理和基于区块链的数据可追溯性，推动基因库生物信息学生态系统的发展，反映出对遗传多样性价值的日益认可，以及对强大、协作数据基础设施需求的增长。
基因组数据爆炸：存储、安全性与检索挑战
不断增长的基因组数据洪流对基因库生物信息学提出了重大挑战和机遇，尤其是在数据存储、安全性和检索方面。截至2025年，全球基因库正在管理大幅增加的数据集，这得益于高通量测序和表型技术的进步。仅CGIAR基因库平台就保存了数百万份作物样本，随着数字化倡议的加速，其相关的基因组和护照数据迅速增长。同样，作物野生亲属项目正在为低代表性的物种生成大规模基因组数据集，增加了数据管理的需求。
为了应对这些挑战，基因库正在采用更具可扩展性和互操作性的数据存储解决方案。国家生物技术信息中心（NCBI）GenBank处于前沿，提供强大的云基础设施和API来存储和访问数十亿条序列记录。在2025年，采用基于云的架构（例如欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）实施的架构）实现了动态的扩展性和全球可访问性，但也提出了关于长期可持续性和数据主权的新问题。
随着敏感的种质和基因组信息变得越来越有价值和脆弱，安全性成为日益关注的问题。像DivSeek国际网络这样的倡议正在优先开发安全的联合数据共享框架，以遵守国际条约和国家法规。正在加强加密、访问控制和审计跟踪，以保护知识产权和敏感的生态数据，同时基因库与网络安全专家之间的合作也在不断进行。
高效的检索与互操作性对于挖掘基因库生物信息学的全部价值至关重要。推广标准化元数据架构和持久标识符（如作物信托和Genesys PGR平台所倡导的）正在促进实时跨机构的搜索和分析。在接下来的几年中，预计人工智能和机器学习工具将进一步改变检索过程，使预测搜索和自动注释未表征样本成为可能。
展望未来，先进存储技术、严格的安全协议和智能检索系统的整合将是推动下一代作物改良和保护研究的基础。全球联盟和技术合作伙伴的持续投资将塑造基因库生物信息学在2025年及以后的格局。
基因库平台中的人工智能、机器学习与高级分析
人工智能（AI）、机器学习（ML）和高级分析正在迅速转变基因库生物信息学，使遗传资源的管理、特征描述和利用更加高效。到2025年，公共和私营部门的基因库越来越多地利用机器学习算法，自动化护照数据的整理、表型预测和基因组选择，简化原本劳动密集且易出错的工作流程。
一个重要的里程碑是AI驱动工具在国际领先基因库平台中的整合。例如，CGIAR基因库平台已经扩大了机器学习在高通量表型和基因型数据分析中的应用，支持更精确的特征发现和样本管理。作物信托及其合作伙伴正在试点先进的分析方法进行基因组差距分析，利用人工智能识别低代表性的遗传多样性，并优先考虑再生和安全复制的样本。
商业和政府的倡议也正在推进这一领域。美国农业部的农业研究服务正在部署机器学习模型，以自动化质量控制并检测国家植物种质系统内护照和表型数据中的不一致。同样，Kew皇家植物园的千年种子库合作伙伴关系正在应用先进的图像分析和深度学习，以规模化地分类种子图像并评估其生命力。
在软件方面，开源生物信息学平台，如生物多样性国际的Genesys PGR门户，正在整合基于机器学习的搜索和推荐引擎。这些工具通过学习用户查询和历史数据，帮助研究人员识别相关样本，提高发现和利用的效率。
展望未来，预计未来几年，全球基因库将进一步采用基于人工智能的决策支持。将重点放在联合学习方法上，以便在敏感或分布的数据集上进行协作模型训练，提高隐私性和可扩展性。此外，可解释的人工智能正在成为研究优先事项，因为基因库经理和植物育种者希望解读机器学习模型的输出，以便在保护、分配和育种方案的关键决策中使用。
- 高通量表型/基因型平台中人工智能的整合
- 自动化数据整理和特征发现
- 利用预测分析增强的样本管理
- 可解释和联邦AI模型的出现
随着这些技术的成熟，基因库生物信息学将越来越数据驱动、协作和响应迅速——加速全球植物遗传资源的保护和可持续利用。
监管环境：合规、伦理与国际标准
基因库生物信息学的监管环境在2025年正快速演变，受到数字数据管理、全球合作和对遗传资源伦理管理日益强调的影响。国际框架，例如《植物遗传资源国际条约和农业（ITPGRFA）》和名古屋议定书，为植物遗传材料的获取、利益分享及数据使用提供了指导方针。这些框架在基因库中的实施越来越依赖于能够确保可追溯性、数据完整性，并符合各种国家和国际法规的强大生物信息学平台。
2025年，基因库正在加速从传统IT系统向可扩展、互操作的数据库转型，以促进合规和高级分析。作物信托及其全球基因库伙伴关系正在支持共享标准和数字基础设施的发展，以简化与ITPGRFA多边系统（MLS）的合规性。同样，CGIAR基因库平台正整合FAIR（可查找、可获取、可互操作、可重用）数据原则，以便在保护敏感样本信息的同时促进伦理数据共享。
一个关键的监管问题是数字序列信息（DSI）的管理，该问题在国际论坛上正在积极谈判。关于DSI监管的不确定性，特别是序列数据是否应触发获取和利益分享义务，不断为基因库和生物信息学平台带来合规挑战。像生物多样性国际等组织正在参与政策对话，试点负责任的DSI管理协议，并期待在未来几年内正式化新的国际标准。
在伦理前沿，基因库正将同意管理和来源追踪纳入其生物信息学系统，以确保遗传材料的来源和使用透明。例如，Genesys PGR门户正在改善其元数据协议，以适应对用户同意和土著权利的新要求，帮助用户识别与每个样本相关的法律和伦理约束。
展望未来，基因库生物信息学的前景集中在跨区域整合合规机制、自动化监管报告，以及随着新伦理标准的出现而不断整合这些标准。随着数字化和全球数据交换的增加，积极与监管机构互动和持续投资于安全、符合标准的生物信息学基础设施，对基因库在今后几年可持续和伦理地履行其使命至关重要。
基因库生物信息学中的投资、融资与并购活动
基因库生物信息学行业正在经历重大投资、融资和并购（M&A）活动，利益相关者意识到数字基础设施在植物遗传资源保护和利用中的关键作用。进入2025年，资金模式反映出政府主导的倡议和私营部门的参与，尤其是着眼于增强数据互操作性、人工智能驱动的整理和全球获取遗传资源的显著合作。
在2024-2025年，多个国家和国际资助机构已增加了对基因库信息学现代化的拨款。例如，国际玉米和小麦改良中心（CIMMYT）与作物信托共同支持了增强基因库信息系统的人工智能项目，以简化样本的整理和分享。CGIAR基因库平台也获得了多年资助，以开发促进全球数据协调的数字工具。
私人投资也在逐渐增加，特别是来自农业生物技术公司，希望利用基因库数据进行作物育种和基因组编辑。2025年初，拜耳公司通过对先进的基因库信息学平台投资，扩大了其数字育种项目，目的是加速特征发现。同样，先正达集团也承诺向开放获取基因库数据库投资，符合全球无竞争数据共享的努力。
2025年及之后，行业中的并购活动预计将加剧，因成熟的生物信息学公司希望整合能力，扩大在植物遗传数据管理领域的影响力。在2024年，Lemnatec GmbH收购了一家专注于表型数据整合的基因库信息学初创公司，标志着基因库和表型平台的纵向整合趋势。此外，全球信息供应商与公共基因库建立伙伴关系，共同开发下一代数据存储库，如FAO与领先软件公司之间的持续协作。
展望未来，基因库生物信息学中的投资和并购前景依然强劲，受益于对韧性作物品种日益增长的需求、数据互操作性的监管压力以及人工智能驱动的分析的出现。合作资金机制和跨行业伙伴关系预计将加速基因库的数字转型，促进全球植物遗传资源的创新和更广泛的获取。
新兴应用：个性化医疗、农业及其他
基因库生物信息学在2025年正在迅速发展，推动对先进数据管理、分析和在医疗保健和农业中应用的需求扩大。人工智能（AI）和基于云的基础设施的整合使得基因库运作能够进行更复杂、更大规模的分析，支持个性化医疗和精准农业的发展。
在个性化医疗领域，基因库生物信息学在生物标志物的识别与验证、患者与靶向疗法的匹配以及新药靶点的发现中发挥着重要作用。像国家生物技术信息中心（NCBI）这样的机构继续扩展其GenBank库，提供注释的遗传序列，支持全球将基因组变异与疾病表型相连接的努力。主要医院和研究中心正在利用这些生物信息学资源来指导临床决策，例如Genomics England的10万基因组项目作为将大规模基因库数据集成到稀有疾病和癌症患者常规医疗中的模型。
在农业领域，基因库生物信息学是作物改良和粮食安全的核心。像作物信托和CGIAR网络这样的组织正在使用先进的生物信息学管道对庞大的植物遗传资源库进行数字化与分析。这些努力帮助育种者识别与气候韧性、抗病性和产量相关的遗传特征，加速开发适应环境条件变化的新品种。值得注意的是，斯瓦尔巴全球种子库及相关数据库正在整合生物信息学平台，以简化对遗传材料和元数据的访问，支持全球育种项目和保护工作。
展望未来，预计在基因库生物信息学平台中，多个组学数据（基因组学、转录组学、蛋白质组学）的整合将进一步增强。像Illumina和赛默飞世尔科技这样的公司已经与基因库合作，以提供可扩展的测序和信息学解决方案，而云服务提供商如谷歌云正在提供专门的基因组数据管理工具。这种融合将使研究人员能更深入地洞察基因型与表型之间的关系，提升预测育种能力，以前所未有的精准度个性化治疗手段。
总的来说，基因库生物信息学在2025年及以后的发展轨迹表明，借助大数据、人工智能和全球合作的融合，将在医疗、农业和生物多样性保护中开启变革性应用的未来。
未来展望：预测、机会与破坏风险（2025-2030）
在2025年至2030年期间，基因库生物信息学的未来展望将由数据整合、人工智能（AI）驱动的分析和全球合作方面的重大进展所定义。随着植物遗传资源（PGR）数据量的不断增加，基因库越来越多地采用基于云的的平台和标准化本体，以改善数据可访问性和互操作性。例如，Genesys PGR平台已经作为数百万个样本记录的全球门户，其路线图包括到2026年增强API和可机器读的数据格式，以支持与合作机构的自动数据交换。
人工智能与机器学习将在基因库生物信息学中发挥变革性的作用。像CIMMYT（国际玉米和小麦改良中心）和作物信托等组织领导的项目正在整合预测分析，以识别藏品中的缺口并优先选择待保护或育种的样本。到2030年，此类工具预计将定期建议最佳再生周期，标记冗余或错误标记的条目，从而改善资源效率和遗传多样性的代表性。
互操作性和数据标准是关键的挑战与机会。生物多样性国际联盟正在与全球基因库合作，以协调数据描述符并采用粮农组织（FAO）国际条约的全球信息系统指导方针。这一进程预计在未来几年内会加速，从而使跨国界和机构的遗传数据搜索和比较更加顺畅。
破坏风险包括对敏感遗传数据库的网络安全威胁、长远生物信息学基础设施融资波动的潜在风险，以及平衡开放数据倡议与对遗传资源的主权权利之间的需求。基因库正在投资于强大的网络安全协议，并谈判数据共享框架，如CGIAR网络内的持续讨论。然而，生物信息学创新的快速步伐也带来了技术过时的风险，这需要持续提升技能和灵活的IT管理。
总的来说，从2025年到2030年，基因库生物信息学将迎来前所未有的预测整理、全球接入以及在植物育种和保护中创造价值的机会。成功将依赖于持续的公共和私人投资、全球标准的采用和主动的风险管理。
来源与参考
- CGIAR
- 约翰·伊尼斯中心
- 威康·桑格研究所
- 国际玉米和小麦改良中心（CIMMYT）
- 作物信托
- FAO植物遗传资源全球系统
- DivSeek国际网络
- Corteva Agriscience
- 国际农业与生物科学中心（CABI）
- 赛默飞世尔科技
- Illumina
- QIAGEN
- 北欧遗传资源中心（NordGen）
- 拜耳材料科技
- CGIAR基因库平台
- 作物野生亲属项目
- 国家生物技术信息中心（NCBI）GenBank
- 欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）
- 农业研究服务
- 千年种子库合作伙伴关系
- 先正达集团
- Lemnatec GmbH
- Genomics England
- 谷歌云
