# 农业生物信息学云平台
将植物与作物的基因组、表型组及环境数据转化为可供育种使用的分析结果的云平台与生物信息学服务供应商——基因组选择模型、育种分析软件及多组学流程，使育种项目无需自建基础设施即可开展计算。
Source: https://cn.bioecon.ru/technology/agri-bioinformatics-cloud-platforms/
Updated: 2026-09-25
## 概述与价值链
Markers: [EC: Cloud bioinformatics & breeding-analytics platforms for crop genomics | OECD: Bioeconomy policy & governance | Regulator: none dedicated]
农业生物信息学云平台是一类B2B服务类别，提供将植物与作物的基因组、表型组及环境数据转化为可供育种使用的分析结果的云基础设施与软件，使育种项目无需自建生物信息学基础设施即可开展计算。Benson Hill拥有一项专利申请，涉及基于多样化数据流训练用于预测谷物成分的表型选择预测性植物育种机器学习模型，体现了其CropOS计算育种平台。KeyGene将系统生物学与AI相结合以革新植物育种，并在Chromium X平台上部署了单核转录组学技术，为主效基因发现提供高分辨率功能基因组学洞见。Phenome Networks运营专为育种打造的智能平台PhenomeOne，将表型、基因组与环境田间数据转化为更快的选择决策与可衡量的遗传增益。总部位于班加罗尔的Genotypic Technology提供涵盖测序与数据分析的基因组解决方案与服务，其工作已支持750多篇论文与30多项专利，包括睡茄（南非醉茄）转录组研究等植物生物学研究。Sequentia Biotech运营Sequentia Hub——一个整合数据、用户与结果的互联端到端生物信息学生态系统，并为一家植物研究机构构建了完全定制的云端多组学分析平台，以加速基因组学与转录组学研究。Agronomix Software开发超过30年的Genovix植物育种与品种测试软件，将云端SaaS部署与集成生物信息学工具及基因型-环境分析等专业农艺分析相结合。
农业生物信息学云平台的关键方向：
1. **育种分析软件：** 专为植物育种者打造、将表型、基因组与环境田间数据转化为选择决策与可衡量遗传增益的平台。
2. **云端多组学生物信息学平台：** 将基因组学、转录组学及其他组学数据类型、工作流程与结果统一于单一受控环境中的端到端云生态系统。
3. **基因组选择机器学习模型：** 基于多样化的表型、基因组与环境数据流训练，用于预测谷物成分等育种相关性状的机器学习模型。
4. **定制生物信息学流程开发：** 为特定植物研究机构的基因组学与转录组学工作流程量身打造的云端分析平台。
### 行业价值链
```
[基因组/表型组/环境数据接入] ──> [数据协调与质量控制] ──> [生物信息学流程执行]
│
(基因组选择建模)
│
[育种决策支持交付] <──── [结果可视化与解读] <─── [性状/选择评分]
```
### 价值链层级
| Level | Description | Key inputs/outputs |
|:---|:---|:---|
| **基因组/表型组/环境数据接入** | 将育种项目的测序、表型及环境田间数据接入云平台。 | **输入:** 原始测序/表型/环境数据。
**输出:** 已接入的数据集。 |
| **数据协调与质量控制** | 对已接入的数据进行协调与质量控制，形成一致的、可供分析的格式。 | **输入:** 已接入的数据集。
**输出:** 经质控、协调后的数据集。 |
| **生物信息学流程执行** | 在协调后的数据集上运行基因组学、转录组学或多组学分析流程。 | **输入:** 经质控、协调后的数据集。
**输出:** 流程分析输出。 |
| **基因组选择建模** | 对流程输出应用机器学习模型，依据基因组、表型与环境数据预测育种相关性状。 | **输入:** 流程分析输出。
**输出:** 性状预测结果。 |
| **性状/选择评分与结果可视化** | 依据预测性状对候选品系进行评分，并将结果可视化以供育种者解读。 | **输入:** 性状预测结果。
**输出:** 已评分、可视化的选择结果。 |
| **育种决策支持交付** | 将可视化、经解读的结果交付给育种项目，作为选择决策的支持。 | **输入:** 已评分、可视化的选择结果。
**输出:** 育种决策支持输出。 |
行业的跨领域技术：
- **育种分析软件：** 专为植物育种者打造、将表型、基因组与环境田间数据转化为选择决策与可衡量遗传增益的平台。
- **云端多组学生物信息学平台：** 将基因组学、转录组学及其他组学数据类型、工作流程与结果统一于单一受控环境中的端到端云生态系统。
- **基因组选择机器学习模型：** 基于多样化的表型、基因组与环境数据流训练、用于预测育种相关性状的机器学习模型。
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## 美国
美国与加拿大拥有计算育种平台，以及将机器学习与数十年农艺分析经验相结合的老牌植物育种软件供应商。
### Benson Hill的CropOS表型选择机器学习，Agronomix运营30年的Genovix育种平台
- **Benson Hill：** 拥有一项专利申请，涉及基于多样化数据流训练用于预测谷物成分的表型选择预测性植物育种机器学习模型，体现了其CropOS计算育种平台。
- **Agronomix Software：** 总部位于加拿大，其Genovix植物育种与品种测试软件开发超过30年，将云端SaaS部署与集成生物信息学工具及基因型-环境分析等专业农艺分析相结合。
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## 中国
本次筛查中，中国以定性方式覆盖，而非通过实地核实的中国供应商：筛查过程中搜索的中国农业生物信息学平台候选者均未针对该具体服务类别获得2026年确认来源。
### 本次筛查未确认总部位于中国的供应商
- **搜索结果：** 本次筛查过程中搜索了两家中国公司候选者，均未针对该具体服务类别获得2026年实地确认来源。
- **市场存在：** 中国在农业基因组学研究方面拥有可观的公共与私营研发能力，但本次筛查未能独立确认任何一家总部位于中国的农业生物信息学云平台供应商。
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## 欧盟
欧洲拥有位于荷兰、以色列与西班牙的专业植物基因组学研究机构与生物信息学生态系统平台供应商，涵盖从系统生物学驱动的育种研究到定制多组学云基础设施。
### KeyGene的系统生物学与AI，Phenome Networks的PhenomeOne，Sequentia Biotech的Sequentia Hub
- **KeyGene：** 总部位于荷兰，将系统生物学与AI相结合以革新植物育种，并在Chromium X平台上部署了单核转录组学技术，用于高分辨率功能基因组学洞见。
- **Phenome Networks：** 总部位于以色列，运营专为育种打造的智能平台PhenomeOne，将表型、基因组与环境田间数据转化为更快的选择决策与可衡量的遗传增益。
- **Sequentia Biotech：** 总部位于西班牙，运营Sequentia Hub——一个互联端到端生物信息学生态系统，并为一家植物研究机构构建了完全定制的云端多组学分析平台。
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## 领先企业与研究机构
| Company / Institute | Country | Key products / platforms | Tech features | Status 2026 |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| **Benson Hill** | 🇺🇸 美国 | CropOS计算育种 | 用于谷物成分的表型选择机器学习 | commercial |
| **KeyGene** | 🇳🇱 荷兰 | 系统生物学+AI育种 | 单核转录组学（Chromium X） | commercial |
| **Phenome Networks** | 🇮🇱 以色列 | PhenomeOne育种智能 | 表型/基因组/环境数据融合 | commercial |
| **Genotypic Technology** | 🇮🇳 印度 | 基因组解决方案与服务 | 支持750+论文、30+专利 | commercial |
| **Sequentia Biotech** | 🇪🇸 西班牙 | Sequentia Hub生物信息学生态系统 | 定制云端多组学平台 | commercial |
| **Agronomix Software** | 🇨🇦 加拿大 | Genovix育种软件 | 30年历史的云SaaS育种平台 | commercial |
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## 技术栈与创新
农业生物信息学云平台的技术栈将机器学习性状预测与端到端云数据生态系统及定制多组学流程开发相结合：
1. **表型选择机器学习：**
- Benson Hill的专利方法基于多样化的表型、基因组与环境数据流训练机器学习模型以预测谷物成分，超越了单一数据类型的选择模型。
2. **统一的端到端生物信息学生态系统：**
- Sequentia Biotech的Sequentia Hub通过三个集成层，在单一受控环境中连接数据、用户与结果，减少了临时性多工具生物信息学配置常见的碎片化问题。
3. **系统生物学驱动的育种平台：**
- KeyGene将系统生物学与AI相结合（包括用于主效基因发现的单核转录组学），代表了纯统计性基因组选择方法之下更深层次的机制性分析层。
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## 价值链与生产管线
### 基于云的育种分析周期的产业流程
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┌───────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐
│ 1. 数据接入 │ ───> │ 2. 数据协调与 │
│ （基因组/表型组/环境） │ │ 质量控制 │
└───────────────────────────┘ └───────────────────────────┘
│
▼
┌───────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐
│ 4. 基因组选择 │ <─── │ 3. 生物信息学 │
│ 建模 │ │ 流程执行 │
└───────────────────────────┘ └───────────────────────────┘
│
▼
┌───────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐
│ 5. 性状/选择评分与 │ ───> │ 6. 育种决策 │
│ 可视化 │ │ 支持交付 │
└───────────────────────────┘ └───────────────────────────┘
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#### 阶段1：基因组/表型组/环境数据接入
将育种项目的测序、表型及环境田间数据接入云平台。
#### 阶段2：数据协调与质量控制
对已接入的数据进行协调与质量控制，形成一致的、可供分析的格式。
#### 阶段3：生物信息学流程执行
在协调后的数据集上运行基因组学、转录组学或多组学分析流程。
#### 阶段4：基因组选择建模
对流程输出应用机器学习模型，依据基因组、表型与环境数据预测育种相关性状。
#### 阶段5：性状/选择评分与可视化
依据预测性状对候选品系进行评分，并将结果可视化以供育种者解读。
#### 阶段6：育种决策支持交付
将可视化、经解读的结果交付给育种项目，作为选择决策的支持。