本方向主要关注园艺作物多组学大数据与智能设计育种 Multiomic  bigdata and AI-guided breeding for horticultral crops

1) 马铃薯多组学与智能设计育种：通过组学算法的创新，如多倍体基因组单倍型组装、多倍体遗传变异识别与分型、多倍体GWAS & GS、多倍体基因组深度学习模型等，助力多倍体马铃薯种质资源基因型鉴定、功能基因挖掘、基因组智能设计育种等。

2) 园艺作物共性转录调控元件的挖掘与应用：综合利用转录组、调控组、单细胞和时空组学等多组学技术，挖掘园艺作物共性性状的调控元件和网络；开发深度学习模型，智能设计与优化调控元件。

3) 园艺大数据平台构建与维护：通过与本室其他课题组的合作，共同构建园艺作物多组学大数据整合分析与研究平台。