Verinomics

用 AI 族群基因體學解讀作物複雜性狀，加上無外源基因的編輯平台

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一句話介紹：用 AI 族群基因體學解讀作物複雜性狀，加上無外源基因的編輯平台

傳統作物育種要花上十幾二十年——種下去、等收成、篩選、再交配，一輪一輪來。Verinomics 是一家位於美國康乃狄克州紐哈芬的農業基因體與基因編輯公司，主攻經濟作物（specialty crops），想把這個時間軸壓縮。

技術有三塊。第一是官網明確稱為「AI 驅動的族群基因體學平台」的性狀探索系統，用來解讀複雜的遺傳性狀、找出新的性狀基因。第二是 Genova，結合基因體選拔與預測模型的加速育種方案，讓育種家在幼苗階段就能預測成株表現，不用等到收成。第三是 Genesis，一個無外源基因（transgene-free）的基因編輯平台，特別針對無性繁殖作物設計——像馬鈴薯、草莓這類靠塊莖或走莖繁殖的作物，傳統育種特別難做。

功能特色與適用場景：服務對象涵蓋育種家、農業創新者、種植者、食品品牌與消費品公司。官網揭露 2025 年 3 月平台發表，同年 5 月與 Pinnacle Seed 就葉菜類創新達成合作。對台灣讀者來說，這家公司的意義比較偏產業觀察——台灣的農業試驗所與種苗業者（尤其是蘭花、水果、蔬菜種苗的外銷業者）長期在做育種，但基因體選拔與 AI 預測的導入程度相對有限。無外源基因編輯這條路線在法規上也比基改（GMO）友善得多，這對出口導向的台灣種苗業是值得關注的技術方向。

TheAI學院編輯建議

編輯實測後的真心話

農業 AI 常給人「裝個感測器看土壤濕度」的印象，但育種這一塊其實才是真正高槓桿的地方——選對一個品種，影響的是接下來二十年的產業。台灣的種苗外銷實力其實不錯，可惜資料化的程度離 AI 育種還有段距離。這不是買個軟體能解決的事，是十年的基本功。

— theai 編輯團隊

主要功能

AI 驅動的族群基因體學性狀探索
Genova 基因體選拔與預測育種
Genesis 無外源基因編輯平台
專攻無性繁殖的經濟作物
幼苗階段預測成株性狀
與種子公司的合作開發模式

如何使用 Verinomics

經濟作物育種者洽詢 Verinomics 導入。
用 AI 族群基因體學平台解讀複雜遺傳性狀。
用 Genova 在幼苗階段預測成株表現。
免等收成即加速育種。
用 Genesis 做無外源基因的基因編輯。
特別針對馬鈴薯、草莓等無性繁殖作物。
依官方方案洽詢導入。

適用場景

經濟作物的抗病性狀探索
無性繁殖作物的品種改良
縮短育種世代週期
食品品牌的特定風味或營養性狀開發
種子公司的育種研發合作

Verinomics 的優點與缺點

優點

無外源基因路線在法規上比基改友善
專攻經濟作物與無性繁殖，利基明確
AI 預測可大幅縮短育種週期
有實際的商業合作案例

缺點

不是可以自己買來用的軟體，是 B2B 合作模式
公司規模與商業化程度仍在早期
基因編輯作物在各國的法規態度差異極大
台灣無合作管道，對一般讀者僅具參考價值

價格方案

B2B 合作與授權模式，非訂閱制產品，需洽談合作。

Verinomics 常見問題

無外源基因編輯和基改（GMO）差在哪？

關鍵差別在最終產品裡有沒有留下外來物種的基因。傳統基改是把別的生物的基因插進去（例如把細菌的抗蟲基因放進玉米）；無外源基因編輯則是只修改作物自身的基因序列，不留下外來 DNA，理論上和自然突變或傳統育種的結果難以區分。也因為如此，包括美國在內的一些國家對這類作物的監管相對寬鬆，但歐盟等地的態度仍較保守。

AI 在育種裡到底做什麼？

核心是「預測」。作物的重要性狀（產量、抗病、耐旱、風味）通常由幾十上百個基因共同決定，關係複雜到人腦算不出來。AI 的工作是從大量的基因型與表現型資料中學出對應關係，讓育種家在種子或幼苗階段就能預測這株長大後表現如何，只留下有潛力的個體。省下的是大量的田間試驗時間與土地。

台灣的種苗業者有機會用到這類技術嗎？

技術上沒有障礙，基因體選拔在國際種苗業已經是標準做法。台灣的限制主要在兩塊：一是基因定序與表現型資料的累積規模不足，AI 模型需要大量資料才學得準；二是基因編輯作物在台灣的法規定位仍有討論空間。比較可行的起手式，是先把既有的育種資料數位化並建立表現型資料庫，這是所有 AI 育種的前提。