Welcome to visit Anhui Agricultural Science Bulletin!

Integrated application and development path of breeding technology in the improvement of forage grass crops

  • Tian Zheng 1 ,
  • Feng Lei 2
Expand
  • 1. Xingyi Bureau of Agriculture and Rural Affairs, Xingyi 562499, China
  • 2. Libo Zhangjiang Scenic Area Management Office, Libo 558400, China

Received date: 2025-03-25

  Online published: 2026-05-08

Abstract

Forage grass breeding plays a crucial supporting role in ensuring the high quality development of herbivorous animal husbandry and maintaining ecological balance. This article systematically summarized the research progress in the field of forage grass breeding, covering conventional breeding methods, molecular breeding technologies, and the application of emerging technologies. It analyzed the current practical challenges faced by forage grass breeding and proposed targeted development suggestions. Among them, conventional breeding mainly includes selection breeding, hybrid breeding, and mutagenesis breeding; molecular breeding technology involves quantitative trait loci mapping, genome-wide association analysis, and genomic selection, etc.; the application of machine learning and deep learning algorithms can achieve efficient comprehensive prediction of forage grass growth and development, yield, and quality traits. At present, forage grass breeding still faces practical challenges such as insufficient protection and utilization of germplasm resources, inadequate integration and application of breeding technologies, and prominent homogeneity of varieties. In response to the above issues, the following development suggestions are proposed: improving the collection and preservation system of germplasm resources, strengthening research on the innovative utilization of germplasm resources, promoting the deep integration of conventional and modern breeding technologies, optimizing the variety structure. This research provides a reference for the practical application in the grassland breeding industry.

Cite this article

Tian Zheng , Feng Lei . Integrated application and development path of breeding technology in the improvement of forage grass crops[J]. Anhui Agricultural Science Bulletin, 2026 , 32(9) : 56 -61 . DOI: 10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2026.09.014

牧草作为草食畜牧业的基础,其品质和产量一定程度上影响着畜牧业的发展水平。优质牧草能为家畜提供充足的营养,保障畜产品的质量和产量,在保持水土、改良土壤、维护生态平衡等方面发挥着重要作用。随着人们对高品质畜产品需求的不断增加,对优质牧草的需求也日益迫切。当前,面对气候变化加剧、土地资源约束等现实挑战,培育高产、优质、多抗的牧草品种,已成为牧草育种领域的重要任务。牧草育种旨在通过各种技术手段,改良牧草的遗传特性,从而提高其生产性能和适应性,对保障草食畜牧业的可持续发展具有重要意义[1]
近年来,牧草育种研究取得了较大进展。选择育种、杂交育种和诱变育种等常规育种方法在牧草品种改良中仍发挥重要作用[2],而分子标记辅助选择(MAS)、基因组编辑等现代技术的应用可明显提升性状改良效率[3]。Jaškūnė等[4]使用全基因组关联研究(GWAS)成功定位了多年生黑麦草抗旱基因;Andrade等[5]利用基因组选择技术使苜蓿育种周期缩短了30%以上。此外,Pugh等[6]研究表明,人工智能预测模型结合遥感数据可评估品种产量潜力,为精准育种提供路径。然而,牧草育种在种质资源保护利用、育种技术实际应用、品种同质化等方面面临一定挑战。因此,深入了解牧草育种的研究进展,分析当前存在的问题,提出有效的发展建议,对促进牧草育种的发展具有重要的现实意义。
本文总结了牧草育种技术,分析当前牧草育种面临的挑战,并提出具体发展建议,为牧草育种领域的研究和实践提供参考。

1 牧草育种技术

1.1 常规育种

1.1.1 选择育种

选择育种是基础牧草育种方法之一。其依据牧草的产量、品质、抗逆性等表型性状差异,在自然变异群体中挑选优良个体,进而培育新品种。在天然草地及人工建植的牧草群体中,群体内不同个体间存在遗传变异。选择育种是利用此类遗传变异,通过长期定向选择,培育符合生产需求目标性状的优良种质[3]。例如,在紫花苜蓿育种中,可挑选具有高生物量、高蛋白含量、强抗寒性或抗病性的植株,经过多代选择,使优良性状逐渐稳定遗传,培育出适应不同环境和生产需求的紫花苜蓿品种。选择育种方法简单易行,无需复杂的技术设备,在牧草育种中发挥了重要作用。然而,该方法依赖于自然变异,育种周期较长,且对于受多基因控制的复杂性状,选择效率相对较低。

1.1.2 杂交育种

根据亲本亲缘关系远近,可分为品种间杂交和远缘杂交[3]。品种间杂交,如不同品种的黑麦草杂交,可集合双亲的优势,如一个亲本的高产特性和另一个亲本的抗病特性,从而培育出高产抗病的黑麦草品种。远缘杂交是亲缘关系较远的物种间杂交,能引入特殊基因,创造新的变异类型。例如,小麦与偃麦草杂交,可将偃麦草的抗病、抗逆等优良基因导入小麦,拓宽小麦的遗传基础[7]。杂交育种能够丰富牧草的遗传多样性,培育出综合性状优良的品种。但杂交过程较为烦琐,需进行亲本选择、杂交组合配置、后代筛选等一系列工作,且杂种后代可能出现性状分离现象,增加了育种的复杂性和时间成本[8]

1.1.3 诱变育种

诱变育种包括物理、化学或生物诱变等,其中物理诱变常用射线(如γ射线、X射线)、离子束等处理种子或植株;化学诱变使用化学诱变剂(如甲基磺酸乙酯、秋水仙素)处理材料[9]。例如,通过γ射线照射狗牙根种子,可能诱导出具有矮化、耐践踏、色泽更绿等优良性状的突变体,从中筛选出更适合作为草坪草品种。诱变育种能在短时间内创造出大量变异体,丰富遗传资源,为育种提供更多选择。但突变具有随机性和不定向性,有利突变频率较低,需要处理大量材料,筛选工作量大,且可能伴随有害突变,增加育种难度,这也反映出牧草种子产业在技术创新和效率提升方面仍面临一定挑战[10]

1.2 分子育种

1.2.1 数量性状位点(QTL)定位

在牧草育种中,QTL定位已广泛应用于产量、品质、抗逆性等重要性状的研究。例如,Zhang等[11]通过构建高密度遗传图谱,对苜蓿产量相关性状进行QTL定位,发现了多个与产量密切相关的QTL位点,为苜蓿产量的提高提供了重要的遗传信息。QTL定位能够深入分析复杂性状的遗传基础,准确地选择优良个体,提高育种效率。但该技术需要构建合适的遗传群体,定位结果受环境影响较大,在不同遗传背景和环境条件下的表达方式可能会有差异[12]

1.2.2 全基因组关联研究(GWAS)

GWAS已用于挖掘与牧草产量、品质、抗逆性等相关基因和标记[13]。对多年生黑麦草进行GWAS分析,鉴定出多个与抗旱性相关的单核苷酸多态性(SNP)位点和候选基因,为多年生黑麦草的抗旱育种提供了新的靶点[4]。GWAS能够充分利用自然群体的遗传多样性,快速定位与性状关联的基因位点,为分子育种提供丰富的遗传信息。然而,该方法对样本数量和质量要求较高,且存在假阳性问题,需进一步验证关联结果的可靠性[14]

1.2.3 基因组选择

Andrade等[5]研究发现,基因组选择技术可提升苜蓿育种的选择效率,加快其遗传改良进程。究其原因,该技术能整合全基因组范围内大量微效基因的遗传效应,对复杂数量性状的预测精准度更高,进而实现育种效率提升与育种周期缩短的双重目标。基因组选择需要大量表型和基因型数据用于模型训练,对数据质量和分析方法要求较高,因此在不同遗传背景和环境下,基因组选择的通用性还有待提高[15-16]

1.2.4 基因编辑

在基因编辑技术中,CRISPR/Cas9系统是具有代表性的基因编辑工具,其利用向导RNA(gRNA)引导Cas9核酸酶精准识别DNA靶位点,从而实现对特定基因组修饰,为牧草遗传改良提供技术支持[2]。当前,基因编辑技术已广泛应用于产量、品质和抗逆性等关键性状的改良。与常规育种方法相比,基因编辑技术具有精准性高、效率快等优势,可直接对目标基因进行修饰,达到定向改良牧草性状的目的。但该技术的脱靶效应无法避免,编辑效率有待进一步提高,后续还需加强技术优化研究,健全安全评估体系,推动基因编辑技术在牧草育种中的安全、高效应用[17]

1.3 新兴技术在牧草育种中的探索

1.3.1 人工智能(AI)在牧草育种中的应用

在现代牧草育种领域,AI技术的应用逐渐成为研究热点。机器学习和深度学习算法作为AI技术的核心组成部分,凭借其强大的数据处理和分析能力,在牧草育种方面显示出较大的应用潜力[17]。该技术在牧草生长发育、产量和品质预测等方面起着关键作用,利用先进算法构建预测模型,通过整合环境数据(如气象资料、土壤资料)、基因型资料和表型资料,实现了对牧草生长发育、产量和品质的综合预测。育种者能够提前对具有优良性状的个体进行筛选[18]。利用机器学习算法结合遥感数据,对花生育种计划中的产量进行预测,其研究成果可有效预测不同品种在特定环境下的产量表现,从而有针对性地进行品种选择和田间管理,为牧草产量预测模型的构建提供了思路与方法借鉴[6]。AI技术还可根据不同的育种目标和资源条件优化育种方案,制定个性化的育种策略。Eftekhari等[19]研究得出,AI技术通过机器学习和深度学习算法对多组学数据进行分析,显著提高了育种效率。随着AI技术持续改良和优化,其与常规育种技术的深度融合应用,为培育优秀牧草品种提供新契机。

1.3.2 基因编辑新工具和新技术的探索

除了CRISPR/Cas9技术,现阶段碱基编辑技术(Base editing)、引导编辑技术(Prime editing)等技术也备受关注。碱基编辑技术可在不引发DNA双链断裂的前提下,借助特殊融合蛋白实现对单个碱基的精确替代。这种特性极大地拓宽了基因编辑的范畴,突破了传统技术在特定碱基修改上的限制。引导编辑技术是利用逆转录酶的特殊性设计的gRNA,对DNA序列进行精确插入、删除和替换,进一步提高了基因编辑的灵活性和精准性[20]

2 牧草育种面临的挑战

常规育种以成熟的技术体系为品种选育奠定基础;分子育种的突破实现了优良性状的精准改良;新兴育种技术则丰富了育种手段,为培育优质高产抗逆牧草提供了新路径。尽管牧草育种技术已取得显著进步,但实际育种仍面临诸多挑战,具体如下。

2.1 种质资源保护与利用

2.1.1 种质资源收集

据相关研究统计,饲用植物涵盖5门246科1 545属6 704种,其中豆科植物达1 231种,禾本科植物有1 127种,这些丰富的种质资源为牧草育种及草牧业发展提供了坚实基础[20]。当前,牧草种质资源收集工作暂面临诸多挑战。部分地区尤其是生态环境复杂、交通不便的区域,野生牧草资源尚未得到充分调查与收集。对一些偏远山区、高原地带等特殊生态环境下的野生牧草种类、分布等信息掌握不够全面,导致部分具有抗逆性强、适应性广等优良性状的野生牧草资源未被纳入种质资源库[21]。从资源类型来看,珍稀濒危和特有牧草种质受生态环境破坏、人类活动干扰以及气候变化等因素影响,可能面临流失风险。若未能及时强化野生牧草种质资源的收集与保护性利用,诸多携有独特遗传特性的牧草种质资源可能流失,这会对牧草遗传资源库以及生物多样性造成一定影响[22]

2.1.2 种质资源评价体系

现有牧草种质资源评价体系仍存在较大完善空间,其评价指标体系与技术方法暂未形成统一的规范与标准,对牧草农艺性状、品质性状及抗逆性的系统性评价有待深入,致使种质资源的优劣等级难以得到精准鉴定。加之对种质资源的遗传背景解析有待进一步深入,影响了优异基因的挖掘、定位与高效利用,进而导致种质资源的育种潜力难以充分释放。

2.1.3 种质资源创新利用程度

当前我国牧草种质资源的创新利用水平有待进一步提升,多数种质资源仅处于保存阶段,未能有效转化为实际育种成果。与此同时,高效的技术集成体系与创新利用机制暂未建立,难以实现不同种质优异性状的聚合与优化,进而影响了具有突破性的优良新品种培育。

2.2 育种技术应用

2.2.1 分子育种技术

分子育种技术虽具有诸多优势,但在实际应用中却面临成本高、技术复杂等问题。QTL定位、GWAS、基因组选择等技术对实验设备先进程度和育种人员技术水平要求较高,一定程度上影响其在部分中小型育种企业的应用。

2.2.2 传统育种与现代育种技术结合

当前,牧草育种领域亟待构建传统与现代技术融合的协同创新体系。传统育种方法依赖表型选择,平均育种周期长达10~15年[23];而现代分子技术如分子标记辅助选择(MAS)、基因编辑等虽能精准改良目标性状,但易导致品种田间适应性下降[24]。二者的割裂主要体现在:一方面,部分育种者仍沿用杂交育种等传统手段,忽视分子标记辅助选择在抗逆基因聚合中的优势;另一方面,少数育种者追求技术前沿性,脱离表型验证可能导致实验室材料与生产需求脱节。通过建立“表型—基因型”双轨选择机制可有效解决该问题,例如,在杂交育种中同步开展MAS筛选与田间农艺性状评估,既能缩短育种周期,又能保障品种综合性能[20]

2.2.3 育种技术成果转化

在牧草育种领域,大量技术成果未能有效转化为现实生产力,从实验室研发到田间规模化推广的转化环节存在一定阻碍,核心瓶颈在于缺乏高效的技术传播渠道与专业化推广队伍。完善的技术传播网络对种植者接纳新型牧草育种技术具有积极促进作用。此外,育种成果在实际应用过程中可能存在适应性问题,实验室开发的牧草品种在部分区域中可能无法发挥最佳性能。

2.3 品种同质化

2.3.1 育种目标

随着畜牧业的发展,行业对牧草的蛋白质含量、消化率、适口性等方面的要求不断提高,单一的育种目标限制了优质牧草品种的培育[20]。目前,我国牧草育种目标多以产量和抗性为主,对其他重要性状如品质、适应性等的重视程度有待提高,导致所育牧草品种在性状上较相似,难以适应市场多样化需求。

2.3.2 品种创新

牧草育种自主创新能力有待加强,部分品种依赖国外引进,自主知识产权的品种所占比例仍需提升,以保障种业安全。引进品种对种植地复杂的自然环境和生产条件方面有待进一步适应,而且长期依赖引进品种不利于牧草育种产业的可持续发展。此外,育种企业和科研机构之间的合作不够紧密,也影响自主创新品种的培育。

2.3.3 品种审定和监管机制

牧草品种的审定和监管机制有待完善。此外,在品种推广后的后续监管环节,针对品种真实性、纯度及一致性等核心指标的监管力度有待进一步加大[2]

3 牧草育种发展路径

针对牧草育种过程中面临的诸多挑战,从加强种质资源保护与创新利用、推动育种技术创新与应用、优化品种结构等方面提升育种水平,为牧草产业高质量发展提供有力支撑,具体发展路径如下。

3.1 加强种质资源保护与创新利用

3.1.1 完善种质资源收集和保存体系

制定全面系统的牧草种质资源采集计划,加大对边远地区、生态脆弱地区、调查不充分地区的采集力度,广泛采集野生牧草、地方良种及国外优良种质资源,丰富种质资源库的多样性。建立完善的种质资源保存体系,采用低温、超低温、离体等保存方式,确保种质资源长期安全保存。建立种质资源信息管理系统,方便种质资源的查询、共享、利用[25]

3.1.2 建立标准化的种质资源评价体系

制定统一规范的牧草种质资源评价指标和方法,对农艺性状、品质性状、抗逆性等进行全面、深入的评价,利用分子标记辅助评价、基因分型等现代生物技术,深入了解种质资源的遗传背景,挖掘优良基因资源。

3.1.3 加强种质资源创新利用研究

加大对牧草种质资源创新利用的科研投入力度,开展远缘杂交、诱变育种、分子设计育种等种质创新技术研发,整合创新不同种质的优良性状。建立种质资源创新平台,加强育种企业、科研机构和高校合作,促进种质资源共享交流,加快种质资源创新成果转化应用,培育具有自主知识产权的优质牧草品种[26]

3.2 推动育种技术创新与应用

3.2.1 提高技术普及度

加强分子育种技术的开发和应用,鼓励科研人员探索分子标记技术、基因编辑技术和性价比高的基因组选择方法,以提高饲草料育种技术成果转化为实际生产力。在牧草育种工作中,先进分子技术的发展可加快育种进程,提高品种选择的精确性[23]。例如,在分子标记辅助选择中使用单核苷酸多态性(SNP)标记能更精确地识别出有利性状,从而缩短育种时间。技术人员可通过培训课程获取最新分子生物学概念、实验室技术等,有效提高成果转化率,降低育种技术成本,从而促进牧草育种发展。此外,建立分子育种技术服务平台提供先进设备和数据资源,支持中小型育种企业和研究机构的经营和发展。因此,加强研发投入与技术培训,建立配套服务平台,有助于推动牧草育种领域分子育种技术的推广应用。

3.2.2 促进常规与现代育种技术深度融合

在饲草料育种领域,加强常规育种与现代分子育种技术的有机结合,发挥2种方式的最大优势。在常规育种实践中,利用MAS筛选具有优势性状等位基因的植物,可有效节约育种时间和资源[27]。在现代分子育种实践中,传统育种经验与表型选择仍具重要价值,尽管分子技术能快速筛选出有利基因型,但新型牧草品种的培育依赖于其在农业生产环境中的表型表现。通过考虑常规育种因素,如环境因素对植物生长和产量的影响,结合现代分子技术进行表型评估,确保所育品种的基因型与性状优良。

3.2.3 提高育种技术成果转化效率

在牧草育种中,研究成果从实验室研发到田间生产的转化过程中,专业化推广与传播渠道有待完善,部分成果未能有效转化为现实生产力。解决育种技术成果转化效率偏低、适应性成本偏高的问题,是推广牧草育种技术转化为实际生产力的关键。因此,开展本地化改良与示范推广是育种成果实际应用的必然环节。

3.3 优化品种结构,加强品种管理

3.3.1 丰富育种目标

牧草育种目标的拓展需兼顾多维需求,已从产量和抗性目标为主向质量、适应性及放牧耐受性转变。牧草质量会直接影响养殖业效益,其中牧草粗蛋白、能量和纤维素含量是决定牲畜生长、繁殖及产奶性能的关键指标。因此,构建多性状协同选择模型,对突破单一产量导向的育种局限具有关键意义。在区域适应性育种策略中,干旱区应优先选育深根系、小叶片的耐旱品种;南方酸性土壤区域则需强化耐酸基因型筛选,以提升牧草的养分吸收效率[28]。耐牧性品种需具备快速再生能力和持续生产力,以维持生态系统的可持续性[29]。此外,基于区域气候、土壤和养殖需求开发特色专用品种,通过遗传多样性提升资源利用效率,是实现育种精准适配的关键。

3.3.2 加强自主创新

牧草育种领域的自主创新需构建“资源挖掘—技术突破—产业转化”发展模式。丰富的牧草种质资源库为研究提供物质基础,通过深度解析本土基因资源可培育兼具自主知识产权和区域适应性的优质品种。在技术创新层面,强化企业创新主体地位是关键,通过构建产学研协同创新体系可有效促进技术成果转化[20]。例如,某企业联合科研机构采用MAS技术,整合野生种质资源,成功培育出耐逆高产的突破性品种,其市场表现验证了“基础研究—技术开发—产品应用”全链条创新的可行性[23]

3.3.3 完善品种审定和监管机制

牧草品种审定与监管体系的构建需遵循“标准引领—全程管控—动态优化”原则。严格执行特异性、一致性和稳定性测试是品种准入的核心依据。通过建立分级审定标准体系,将创新性、适应性纳入准入门槛,可从源头上提升品种质量。在市场监管层面,构建生产—流通—使用全链条质量追溯系统是关键环节。因此,健全的牧草品种审定与监管体系,可精准识别假冒伪劣品种。通过加大执法力度、强化知识产权保护,不仅能够维护牧草种养产业的市场秩序,更可切实保障种植户的合法权益。采用周期性性能监测制度,及时淘汰无法适应环境变化的落后品种,腾出市场空间推广新品种。这种闭环管理模式,可显著提升牧草品种更新效率,促进产业技术升级。

4 结论与展望

当前牧草育种研究已形成常规育种技术优化提升与现代生物技术突破创新并行发展的格局。常规育种依托表型筛选与杂交育种,为牧草品种选育提供了基础材料;而MAS、基因组编辑等现代生物技术的应用,大幅提升了目标性状改良的精准度与育种效率。然而,现阶段牧草育种仍面临优异种质资源挖掘不充分、关键技术成果转化效率偏低、育成品种同质化等问题。未来可通过构建资源—技术—产业三位一体的协同创新体系,加强种质资源深度评价和创新利用,促进多技术集成育种,实现饲草料育种优质发展。此外,牧草育种需从技术创新、产业升级和全球协作三个维度突破。技术方面,搭建多组学数据整合平台,解析复杂性状遗传网络,优化育种方案,重点突破碱基编辑等新型基因编辑技术的应用瓶颈;产业发展方面,实施国家牧草种质资源保护工程,建立战略储备库,通过产学研协同机制加快基因编辑等技术产业化应用;全球协作方面,积极参与国际种质资源交换、推动技术标准互认,针对气候变化趋势重点开展抗逆品种培育,构建具有竞争力的牧草育种创新体系,有效提升牧草种业自主创新能力,为畜牧业可持续发展提供有力支撑。
[1]
金京波,王台,程佑发,等. 我国牧草育种现状与展望[J]. 中国科学院院刊202136(6):660-665.

[2]
刘志鹏,刘文献,杨青川,等. 我国牧草育种进展及存在问题[J]. 中国科学基金202337(4):528-536.

[3]
Bao Q Y Wolabu T W Zhang Q,et al. Application of CRISPR/Cas9 technology in forages[J]. Grassland research20221(4):244-251.

[4]
Jaškūnė K Aleliūnas A Statkevičiūtė G,et al. Genome-wide association study to identify candidate loci for biomass formation under water deficit in perennial ryegrass[J]. Frontiers in plant science202011:570204.

[5]
Andrade M H M L Acharya J P Benevenuto J,et al. Genomic prediction for canopy height and dry matter yield in alfalfa using family bulks[J]. The plant genome202215(3):e20235.

[6]
Pugh N A Young A Ojha M,et al. Yield prediction in a peanut breeding program using remote sensing data and machine learning algorithms[J]. Frontiers in plant science202415:1339864.

[7]
陈宝书. 牧草饲料作物栽培学[M]. 北京:中国农业出版社,2001.

[8]
于洪柱,王志锋,金春花,等. 苜蓿杂交育种研究进展[C]//中国草学会牧草育种委员会第七届代表大会暨第九次学术研讨会论文集. 2009:21-25.

[9]
郭爱桂,刘建秀,郭海林,等. 辐射技术在国产狗牙根育种中的初步应用[J]. 草业科学200017(1):45-47,59.

[10]
王彦荣. 我国牧草种子业的现状与发展[J]. 草业科学199815(5):34-38.

[11]
Zhang F Kang J M Long R C,et al. High-density linkage map construction and mapping QTL for yield and yield components in autotetraploid alfalfa using RAD-seq[J]. BMC plant biology201919(1):165.

[12]
薛艳芳. QTL定位方法和有关因素对定位效果的影响[D]. 太谷:山西农业大学,2004.

[13]
涂雨辰,田云,卢向阳. 全基因组关联分析在植物中的应用[J]. 化学与生物工程201330(6):7-10.

[14]
郝兴杰,胡林,张淑君. 全基因组关联分析方法的研究进展[J]. 畜牧兽医学报201647(2):213-217.

[15]
杨树萍,凌瑶,马啸,等. 植物基因组辅助育种进展及其在垂穗披碱草上的应用展望[J]. 草学2025(2):8-14.

[16]
殷文晶,陈振概,黄佳慧,等. 基于CRISPR-Cas9基因编辑技术在作物中的应用[J]. 生物工程学报202339(2):399-424.

[17]
Khan M H U Wang S D Wang J,et al. Applications of artificial intelligence in climate-resilient smart-crop breeding[J]. International journal of molecular sciences202223(19):11156.

[18]
景海春,胡伟娟,金京波,等. 加快饲草智能育种科技创新的思考与建议[J]. 中国科学院院刊202540(2):310-319.

[19]
Eftekhari M Ma C Orlov Y L. Editorial:Applications of artificial intelligence,machine learning,and deep learning in plant breeding[J]. Frontiers in plant science202415:1420938.

[20]
南志标,王彦荣,贺金生,等. 我国草种业的成就、挑战与展望[J]. 草业学报202231(6):1-10.

[21]
陈志宏,李晓芳,贠旭疆,等. 我国草种质资源的多样性及其保护[J]. 草业科学200926(5):1-6.

[22]
陈志宏,李新一,洪军. 我国草种质资源的保护现状、存在问题及建议[J]. 草业科学201835(1):186-191.

[23]
王建康,李慧慧,张学才,等. 中国作物分子设计育种[J]. 作物学报201137(2):191-201.

[24]
刘志鹏,周强,刘文献,等. 中国牧草育种中的若干科学问题[J]. 草业学报202130(12):184-193.

[25]
全国畜牧总站. 中国草种质资源重点保护名录[M]. 北京:中国农业出版社,2017.

[26]
景海春,王台,林荣呈,等. 加强饲草基础生物学研究,保障饲草种业与国家大粮食安全[J]. 植物学报202257(6):719-724.

[27]
沈新莲,张天真. 作物分子标记辅助选择育种研究的进展与展望[J]. 高技术通讯200313(2):105-110.

[28]
王玉麒. 农区种草养畜怎样科学选种牧草[J]. 畜禽业202132(1):38-39.

[29]
侯路路. 不同放牧强度下草甸草原生产力的响应及机制研究[D]. 北京:中国农业科学院,2024.

Outlines

/