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基于机器学习的大豆抵抗大豆疫霉侵染数据分析

宋士增  
【摘要】:大豆是一种在世界范围内广泛种植的含有丰富蛋白质的重要粮食作物,提高大豆产量是一个关系民生的大问题。每年由大豆疫霉(Phytophthora sojae)侵染导致的大豆根腐病在世界范围内造成十余亿美元的经济损失,但当前仍没有发现可以完全防治该病症的方法,对其防治工作主要是以研究抗性品种为重点,结合化学药剂的综合防治措施。然而抗性品种通常推广数年后将不再具有抗性,且随着抗性品种的增加,选育工作也变得更加复杂。近年来,越来越多的研究表明,植物与致病菌间存在Small RNA(sRNA)层面的跨界互作机制,这为大豆根腐病的防治工作提供了新的研究思路。目前关于大豆与大豆疫霉在sRNA层面上的作用机制尚不明朗。因此,从sRNA水平分析大豆被大豆疫霉侵染后的抵抗作用,进而在sRNA水平开展防治工作,对大豆根腐病的防治、大豆的增产增收具有重要意义。本文首先详述了研究背景、意义、国内外进展情况以及相关统计方法和机器学习算法。其次根据丰度、增长率统计被大豆疫霉侵染后差异表达显著的大豆sRNA序列,认为其为抗病关键sRNA序列,并作为后续模型构建的数据基础。然后基于机器学习方法分析并挖掘出关键sRNA在序列和结构上的特点,并构建了用于预测未知sRNA与大豆抵抗疫霉致病作用相关程度的机器学习模型与平台,该模型在验证集中准确率达86.98%。最后将选取的sRNA序列分别靶向大豆和大豆疫霉mRNA数据库对其功能进行验证,一方面保证选取的关键sRNA的正确性,另一方面保证模型的可用性,基于PageRank算法能够对网络节点重要性排序的特点挖掘核心调控模块并对其功能进行分析,发现其不仅能够通过调节大豆酶的活性、膜透过性以及染色体内聚力来促使大豆抵抗侵染,还可能反向调控大豆疫霉mRNA的转运与降解、核苷酸的切除等过程来抑制其毒性。sRNA数据通常具有数据量大、维度高的特点,传统的数据分析方法已经难以挖掘有效生物信息。本文创新之处在于:一方面,从植物抵抗真菌侵染的角度对sRNA数据进行统计分析,为植物抵抗真菌侵染相关领域研究提供了新的视角;另一方面,基于机器学习算法分析高通量生物数据,解析大豆抵抗大豆疫霉侵染关键sRNA的动态生物学特性,将计算机思维和方法运用到生物信息学领域,较传统的分析方法具有耗资少、效率高的优点。同时本文为大豆与大豆疫霉互作机制研究提供了数据基础,为大豆根腐病新型防控提供了新的视角和途径,为大豆增产增收提供了理论基础。此外,本文也为其它植物抗真菌致病性研究提供了通用的数据分析方案,具有重要的科学意义。


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