越南VinUni大学大数据研究所（VIBD）在近期举行的农业基因技术应用国际研讨会（SAGA 2026）上，介绍了名为VN1K-RICE的研究项目，计划对1000个越南水稻品种进行全基因组测序。该项目被介绍为越南首次对1000个本国水稻品种进行基因解码，目标是建立大规模遗传数据库，为保护本土基因资源以及选育高品质、适应气候变化和低排放的新品种提供基础。

项目将先对150份核心样本进行全基因组测序，再扩大规模。入选样本覆盖不同耕作生态类型，包括水稻、旱稻、沿海盐渍地区和潮滩湿地，同时纳入野生稻样本。项目还计划为越南传统水稻品种建立参考基因组，作为科研人员分析其他品种基因组时的比对标准。

项目联合主持科学家、澳大利亚昆士兰大学昆士兰农业与食品创新联盟（QAAFI）创始主任罗伯特·亨利表示，单一基因组无法代表一个物种的全部遗传多样性，科学家需要与研究对象亲缘关系较近的参考基因组；对越南而言，用本土水稻品种构建基因组集合具有实际意义，有助于研究更贴近国内基因资源。

VIBD科学主任、项目主持科学家武河云表示，越南本土基因资源十分多样，但大部分尚未在基因组层面被读取；研究团队希望通过AgriOmics-AI，把保存中的品种收藏转化为可分析、可共享并可直接用于选种的数据，适用范围包括作物和畜禽。

获得基因组数据后，研究团队将结合三个生态区对每个品种特性的评估结果，考察稻米品质与营养指标（如软度、香味、微量营养素和蛋白质含量）、抗旱、抗盐、抗热、耐涝能力、对水稻常见病害的抗性，以及耕作过程中的温室气体排放量。项目希望借助人工智能处理大量遗传数据，寻找基因与性状之间的联系，并支持培育近等基因系和利用DNA标记筛选、验证有价值品种。

VN1K-RICE属于VIBD 2026至2030年AgriOmics-AI研究计划，该计划结合基因组数据与人工智能，研究、保护和开发越南在作物、畜禽、水产及有益微生物等领域的本土基因资源。项目预期成果包括1000份水稻样本的基因组数据、传统水稻的高质量参考基因组以及基因活动数据，并希望为培育适应气候条件、面向低排放农业的高品质水稻品种作出贡献。