【摘 要】
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油菜含油量可达35%-50%,是一种重要的油料经济作物.油菜产量会受到各种非生物胁迫的影响.因此,找出与胁迫响应相关的基因,选育出能够更好地适应外界环境的油菜新品种,提高油菜产量是一个重要的科学问题.本文将根据油菜非生物胁迫条件下转录组数据识别与胁迫响应相关的关键基因.本文采用惩罚逻辑回归模型对油菜胁迫响应关键基因进行识别.已有的结构惩罚逻辑回归（SPR）模型根据皮尔逊相关系数计算特征与特征、特征
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油菜含油量可达35%-50%,是一种重要的油料经济作物.油菜产量会受到各种非生物胁迫的影响.因此,找出与胁迫响应相关的基因,选育出能够更好地适应外界环境的油菜新品种,提高油菜产量是一个重要的科学问题.本文将根据油菜非生物胁迫条件下转录组数据识别与胁迫响应相关的关键基因.本文采用惩罚逻辑回归模型对油菜胁迫响应关键基因进行识别.已有的结构惩罚逻辑回归（SPR）模型根据皮尔逊相关系数计算特征与特征、特征与响应变量间的关联关系,然而,皮尔逊相关系数并不适用小样本数据,且皮尔逊相关系数不能计算定性变量与定量变量间的相关关系,因此本文对SPR模型进行了两点改进:（1）基于调和曲线函数将特征表达量对应为调和曲线,根据调和曲线间的距离衡量特征与特征间相关关系;（2）基于信噪比函数刻画特征与响应变量间的权重.这两点改进既消除了SPR模型不适合小样本的问题,又能避免用皮尔逊相关系数计算定性变量与定量变量间的相关性.本文称改进后的模型为基于调和曲线与信噪比函数的结构惩罚逻辑回归模型（H-SPR）.通过仿真数据集与两个癌症数据集对H-SPR模型进行验证,结果表明:H-SPR模型适用于小样本数据,在数据中分类效果较好,预测精度较高,特征选择性能较优.将H-SPR模型应用于油菜五种胁迫条件下转录组数据中,结果表明:（1）H-SPR模型选择特征时不受特征间相关性的影响,特征选择具有稳定性;（2）H-SPR模型不仅能够识别出其他模型都能识别的关键基因,而且能够识别出其他模型不能识别出的关键基因,这些基因对应拟南芥同源基因部分已被证实对胁迫条件有响应.进而可以做出推断,例如:通过富集分析和文献比对分析等发现,H-SPR模型识别的Bna A06g37950D、Bna C03g14320D、Bna A01g16970D等基因可能在油菜胁迫响应中起关键作用,可以作为分子育种或转基因研究的靶标基因.油菜胁迫响应关键基因的识别可以为分子育种提供目标基因,进而培育出具有抗逆性的品种,提高产量.H-SPR模型可以广泛用于各类高维数据,特别是生物医学组学数据,可以有效实现对高维数据的分类、预测和变量选择等.本文的研究对于生物医学研究具有重要意义.
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