农业科技访谈：人工智能在农业研发中日益重要的作用
2026年三月12日 人工智能 (AI) 正在迅速改变农业研究人员分析复杂生物数据和加速发现的方式。在本期节目中，Josh Colmer，首席执行官兼联合创始人，将探讨人工智能如何助力农业研究。 特质序列, 探讨了人工智能驱动的工具如何帮助科学家从基因组学、代谢组学和其他“组学”数据集中获取见解，以改善作物保护、植物健康和生物产品开发。.
科尔默分享了新兴的人工智能架构和智能体系统如何在整个研发流程中实现更深入的分析、更快的决策以及理解植物生物学的新方法。.
播客成绩单：
*这是经过编辑的部分文字稿。.
AgriBusiness Global：人工智能正成为农业研发的重要工具。从您的角度来看，人工智能如何改变企业从基因组学和代谢组学等复杂生物数据中提取洞见的方式？
乔什·科尔默： 我认为目前正发生两种同时产生的影响。首先，出现了专门设计的AI架构——基于生物序列数据训练的Transformer模型，它们能够以传统统计方法无法企及的方式预测蛋白质结构或基因功能等信息。.
第二个影响是智能体人工智能，这也是TraitSeq目前最关注的领域。这些系统可以被引导执行复杂的分析工作流程。实际上，这意味着人工智能系统可以获取基因表达或代谢组学数据，并像一位阅读过数百篇关于这些基因、代谢物和通路研究论文的专家那样对其进行深入解读。.
ABG：许多公司已经产生了海量的组学数据。为什么传统的分析方法常常会遗漏一些有价值的见解？人工智能又该如何从这些数据集中挖掘出更多价值？
JC： 最大的瓶颈之一是将分析结果转化为能够驱动研发决策的内容——无论是确定研发线索的优先级、产品定位，还是了解为什么一个候选产品比另一个表现更好。.
另一个挑战是，解读这些数据集所需的注释信息（基因功能、通路、代谢物库）分散在各个在线学术数据库中。为了最大限度地利用这些数据，需要查阅大量的资源，这对大多数团队来说并不现实。.
人工智能系统可以将分析结果与更广泛的已发表研究联系起来，从而帮助克服这些障碍，使公司能够更快地做出更明智的研究决策。.
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