2022年11月22日，太阳集团tcy8722崔秀明研究员团队在国际生物信息学知名期刊《Briefings in Bioinformatics》（生物信息学简报 影响因子13.99）在线发表了题为From single- to multi-omics: future research trends in medicinal plants（从单组学到多维组学：在药用植物中的未来研究趋势）的重要综述。该综述从单组学技术到整合多组学技术在药用植物研究中的发展进行了全方位总结，概述了目前主流的组学技术在药用植物研究中的四个方向以及最新进展和未来发展趋势，并对整合多维组学技术在药用植物育种和合成生物学领域的前景和挑战进行了论述。

药用植物在现代医学发达的今天仍然是人类疾病治疗和健康保健不可替代的方面。该综述全面概述了：分类组学（表型、分子标记）、转录组学（经典转录组、降解组和miRNA、单细胞转录组、空间转录组）、代谢组学（非靶向代谢组、广泛靶向代谢组、靶向代谢组、空间代谢组）、蛋白质组学（蛋白质结构、蛋白质功能、蛋白互作）、基因组学（结构基因组、功能基因组）、泛基因组学（结构变异、插入/缺失、单核苷酸多态性）、表观基因组学（DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质重塑）以及诱变基因组学（随机诱变、靶向基因组修饰、反向遗传学）等在药用植物研究中的最新进展、存在的难点与挑战及未来的发展前景，并总结了近20年来组学技术在药用植物研究中运用的发展历程。

同时，该综述还总结了当前可用于药用植物各类组学数据分析的生物信息学数据库和工具，讨论了各组学技术的优劣势并突出了整合多组学技术在药用植物研究中的优势。与此同时，该综述还讨论了人工智能和机器学习在未来组学数据集分析中的应用前景。组学技术的发展为通过药用植物分子育种而实现名贵中药材的高产、优质和抗病，通过合成生物学实现药用植物活性成分大规模、高效率、产业化的生产提供了理论基础。

太阳集团tcy8722博士生杨丽芳为论文第一作者，崔秀明研究员和刘源副教授为论文共同通讯作者，太阳集团tcy8722杨野教授和中国中医科学院黄璐琦院士也参与了该论文的工作。本论文得到了国家自然科学基金（31960134）、云南省重大科技项目（KKAN20222025）、云南省重大科技专项“珍贵中药材资源可持续利用”（2060302）和“云南省重大科学技术专项”（202102AA310034）的资助。