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采用人工智能的方法系統(tǒng)實現(xiàn)了玉米等物種中表觀修飾位點的預(yù)測

來源：光明網(wǎng)

近日，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院生物技術(shù)研究所作物耐逆性調(diào)控與改良團隊、玉米功能基因組團隊、微生物蛋白設(shè)計與智造團隊協(xié)同攻關(guān)，構(gòu)建了植物表觀遺傳修飾智能預(yù)測在線工具SMEP（http://www.elabcaas.cn/smep/index.html）。采用人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)植物DNA甲基化、RNA甲基化、組蛋白修飾等序列信息，系統(tǒng)實現(xiàn)了水稻、玉米等物種中表觀修飾位點的預(yù)測，為作物功能基因組研究和智能設(shè)計育種提供工具和數(shù)據(jù)支撐。相關(guān)研究成果發(fā)表在《新植物學(xué)家（New Phytologist）》上。

表觀遺傳修飾包括DNA/RNA甲基化和組蛋白修飾，是調(diào)控真核生物基因轉(zhuǎn)錄、RNA代謝以及其他生物過程的主要驅(qū)動因素。近年來，檢測技術(shù)和高通量測序的發(fā)展推動了作物表觀組學(xué)的研究。然而，由于受到檢測技術(shù)、實驗成本、取材組織以及表觀修飾動態(tài)可逆的調(diào)控特性，仍有大量表觀修飾位點沒有得到發(fā)掘和研究。因此，如何利用現(xiàn)有表觀組學(xué)數(shù)據(jù)深入探索潛在的表觀修飾位點是當(dāng)前表觀遺傳研究面臨的關(guān)鍵問題。

目前，人工智能技術(shù)在表觀組學(xué)大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測上展現(xiàn)廣闊的應(yīng)用潛力。該研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，利用課題組前期繪制粳稻日本晴的多種表觀修飾圖譜，構(gòu)建得到了具有高準(zhǔn)確度的智能預(yù)測模型（SMEP）。該模型經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化、交叉驗證以及實驗驗證，SMEP在預(yù)測DNA甲基化、RNA甲基化和組蛋白修飾等表觀遺傳修飾位點中具有高可信度。同時，該研究還成功地將SMEP模型應(yīng)用于秈稻代表品種93-11及玉米品系B73中表觀修飾位點的預(yù)測。由于SMEP預(yù)測了大量正常實驗條件下檢測不到的位點，團隊進一步通過熱激脅迫處理實驗，驗證了SMEP預(yù)測的特異地響應(yīng)熱激反應(yīng)的6mA修飾位點，表明SMEP預(yù)測的表觀修飾位點可能參與多種環(huán)境響應(yīng)。最后，在線構(gòu)建了SMEP智能預(yù)測工具，提供了檢索表觀遺傳修飾位點和基因表達數(shù)據(jù)的可視化界面供用戶參考使用，為水稻、玉米等物種的重要農(nóng)藝性狀智能設(shè)計提供挖掘工具和數(shù)據(jù)支撐。

據(jù)了解，該研究得到國家自然科學(xué)基金、中國農(nóng)科院科技創(chuàng)新工程等項目資助。

標(biāo)簽： 人工智能 玉米功能基因 微生物蛋白設(shè)計 作物功能基因

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