近日，人工智能学院教师何新作为共同第一作者，在国际顶级学术期刊《Nature Biotechnology》（自然·生物技术）上发表了题为“解析基因调控网络：提升作物抗逆性，助力可持续农业”（Unlocking gene regulatory networks for crop resilience and sustainable agriculture）的综述文章。这是学校在人工智能与生命科学交叉领域顶级期刊上的重要突破。

文章深入探讨了基因调控网络研究的核心重要性，系统阐述了如何利用前沿生物技术、跨学科方法以及计算建模技术应对该领域面临的挑战。文章提出，通过整合不同分辨率的多组学数据，能够有效解析作物应对气候变化、病虫害等复杂胁迫的遗传网络机制，为作物改良策略的革新、抗逆品种的培育以及全球粮食安全的保障提供了全新的研究视角与发展潜力。

尤为突出的是，文章着重分析了跨学科融合，特别是人工智能与计算模型在解码复杂生物大数据、构建精准基因调控网络中的关键驱动作用。这一研究思路不仅为理解作物抗逆性的内在调控规律开辟了新路径，也为通过智能设计育种实现农业可持续发展提供了强有力的理论支持与技术框架。

《自然·生物技术》是施普林格·自然（Springer Nature）集团旗下的权威学术期刊，在生物技术领域享有极高声誉，是国际生物技术领域中排名前列的顶级期刊，其最新影响因子为46.9。

何新作为共同第一作者，MK平台作为第三通讯单位在此顶级期刊上的亮相，彰显了学校在推动人工智能与传统优势学科深度交叉融合方面取得的显著成效，为相关前沿领域的创新研究奠定了坚实基础。

（供稿：人工智能学院  撰稿：孙景睿  初审：方明  复审：王一存  终审：于英焕）