基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法和系統的製作方法
2023-04-30 13:34:31 1
基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法和系統的製作方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法和系統，其中，所述方法包括：根據表型的形成過程定位表達數量性狀位點eQTL、蛋白質數量性狀位點pQTL和代謝數量性狀位點mQTL，並構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型；根據所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點nQTL；根據所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育種應用程式；根據所述林木育種應用程式進行林木育種。本發明實施的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，大大的縮短了育種周期。此外，根據育種目標有意識地整合目標基因，育種方向更加精準，實現了定向高效育種。
【專利說明】基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法和系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及育種【技術領域】，尤其涉及一種基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法和系統。
【背景技術】
[0002]林木育種是利用林木種群在自然或人為作用下產生的變異與分化，從中選擇、分離和繁殖符合目的的群體或個體。林木育種的根本任務是創育品質和產量符合生產需要、性狀能穩定遺傳，且適應一定自然和栽培條件的林木良種群體，以便充分利用自然生產潛力、發揮森林的多種效益。
[0003]目前，林木育種主要通過有性和無性選育相結合的方式進行。但是，由於多數樹種達到性成熟和經濟成熟需要幾年乃至數十年，因此，林木育種的育種周期較長(舉例來說，常規育種需要7-8代才能完成)，且遺傳測定較為困難，篩選目標基因也是個耗時耗力的工程，導致育種效率較低。
【發明內容】
[0004]本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。為此，本發明的一個目的在於提出一種基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，大大的縮短了育種周期，育種方向更加精準，實現了定向高效育種。
[0005]本發明的另一個目的在於提出一種基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統。
[0006]根據本發明實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，包括:根據表型的形成過程定位表達數量性狀位點⑷1、蛋白質數量性狀位點衝扎和代謝數量性狀位點爪肌匕並構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型；根據所述⑷扎、所述衝I1、所述響I[和所述系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點成扎；根據所述⑷扎、所述衝I1、所述響扎和所述成扎生成林木育種應用程式；根據所述林木育種應用程式進行林木育種。
[0007]另外，根據本發明上述實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，還可以具有如下附加的技術特徵:
[0008]其中，通過建立表示所述表型的形成過程的微分方程組構建所述基因與蛋白調控網絡系統的系統模型。
[0009]所述根據所述6011、所述所述1^11和所述系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點11肌匕具體包括:分別估計所述⑷1、所述所述1110X1的基因型對應的第一類微分方程係數；確定決定所述6肌匕所述衝I1、所述響扎的基因型差異的第二類微分方程係數；在得到所述第一類微分方程係數和所述第二類微分方程係數後，定位影響所述微分方程組對應的基因與蛋白調控網絡系統結構的成丁匕
[0010]在所述構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型之後，還包括:根據林木育種數據對所述基因與蛋白調控網絡系統的系統模型對應的所述第一類微分方程係數和所述第二類微分方程係數進行修正，以根據修正後的基因與蛋白調控網絡系統的系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的成丁匕
[0011]通過變量選擇方法選擇所述6011、所述糾11、所述111011和所述11011中的至少一個，結合林木育種方法生成林木育種應用程式。
[0012]在所述根據所述6011、所述糾幾、所述和所述生成林木育種應用程式之後，還包括:通過模擬試驗對所述林木育種應用程式進行統計測驗，並在所述林木育種應用程式通過所述統計測驗時，根據所述林木育種應用程式進行林木育種。
[0013]所述通過模擬試驗對所述林木育種應用程式進行檢測，具體包括:生成多組林木育種模擬數據，其中，所述多組林木育種模擬數據的數據分別具有不同的預設參數，所述預設參數包括遺傳力、樣本大小、表型測定頻度中的一種或多種；分別針對所述多組林木育種模擬數據執行所述林木育種應用程式，並根據執行結果和所述預設參數獲取所述林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率；當所述林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率滿足預設條件時，所述林木育種應用程式通過所述統計測驗。
[0014]根據本發明實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，包括:第一定位模塊，用於根據表型的形成過程定位表達數量性狀位點6肌匕蛋白質數量性狀位點衝II和代謝數量性狀位點響扎；構建模塊，用於構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型；第二定位模塊，用於根據所述⑷1、所述糾1、所述響扎和所述系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點成II ；生成模塊，用於根據所述⑷扎、所述衝扎、所述和所述生成林木育種應用程式；育種模塊，用於根據所述林木育種應用程式進行林木育種。
[0015]另外，根據本發明上述實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，還可以具有如下附加的技術特徵:
[0016]其中，所述構建模塊通過建立表示所述表型的形成過程的微分方程組構建所述基因與蛋白調控網絡系統的系統模型。
[0017]所述第二定位模塊具體用於:分別估計所述⑷1、所述衝1、所述的基因型對應的第一類微分方程係數；確定決定所述⑷1、所述糾1、所述111011的基因型差異的第二類微分方程係數；在得到所述第一類微分方程係數和所述第二類微分方程係數後，定位影響所述微分方程組對應的基因與蛋白調控網絡系統結構的成丁匕
[0018]還包括:修正模塊，用於根據林木育種數據對所述基因與蛋白調控網絡系統的系統模型對應的所述第一類微分方程係數和所述第二類微分方程係數進行修正，以根據修正後的基因與蛋白調控網絡系統的系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的成丁匕
[0019]所述生成模塊通過變量選擇方法選擇所述6011、所述糾11、所述響!！和所述成!！中的至少一個，結合林木育種方法生成林木育種應用程式。
[0020]還包括:統計測驗模塊，用於通過模擬試驗對所述林木育種應用程式進行統計測驗，並在所述林木育種應用程式通過所述統計測驗時，根據所述林木育種應用程式進行林木育種。
[0021]所述統計測驗模塊具體包括:生成單元，用於生成多組林木育種模擬數據，其中，所述多組林木育種模擬數據的數據分別具有不同的預設參數，所述預設參數包括遺傳力、樣本大小、表型測定頻度中的一種或多種；獲取單元，用於分別針對所述多組林木育種模擬數據執行所述林木育種應用程式，並根據執行結果和所述預設參數獲取所述林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率；判斷單元，用於當所述林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率滿足預設條件時，判斷所述林木育種應用程式通過所述統計測驗。
[0022]根據本發明實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法和系統，通過定位6嘰匕1)0X1和晌1匕並構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型，以進一步定位影響基因與蛋白調控網絡系統的成1匕並根據6肌匕糾I1、1110X1和生成林木育種應用程式，從而根據該林木育種應用程式進行林木育種，可大大的縮短了育種周期。此外，根據育種目標有意識地整合目標基因，育種方向更加精準，實現了定向高效育種。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0023]圖1為根據本發明一個實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法的流程圖；
[0024]圖2為根據本發明一個實施例的表型的形成的動態過程的示意圖；
[0025]圖3為根據本發明另一個實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法的流程圖；
[0026]圖4為根據本發明一個實施例的通過模擬試驗對林木育種應用程式進行檢測的流程圖；
[0027]圖5為根據本發明一個實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統的結構示意圖；
[0028]圖6為根據本發明另一個實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0029]下面詳細描述本發明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用於解釋本發明，而不能理解為對本發明的限制。
[0030]下面參考附圖描述根據本發明實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法和系統。
[0031]圖1為根據本發明一個實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法的流程圖。
[0032]如圖1所示，該基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，包括:
[0033]3101，根據表型的形成過程定位表達數量性狀位點6011、蛋白質數量性狀位點1)0X1和代謝數量性狀位點響1匕並構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型。
[0034]其中，表型的形成是一個動態過程，具體地，可如圖2所示，表型的形成過程包括:0嫩轉錄為1111？嫩，111^翻譯成蛋白質、蛋白質合成代謝物質、代謝物質經過代謝得到植株細胞，以及植株的生長等過程，而植株的生長過程又可分為早期、中期晚期三個過程。從而，可分別根據0嫩轉錄為嫩，翻譯成蛋白質、蛋白質合成代謝物質的過程中的基因表達量、蛋白表達量與代謝產物含量與分子標記進行關聯分析來定位分別影響基因、蛋白質、代謝物含量的6嘰匕1)0X1和晌丁匕
[0035]其中，分子標記可以是任意可實現的標記，本發明對分子標記的類型不做具體限定。舉例來說，分子標記可以是3部標記、8^？標記等。
[0036]由於6肌匕糾II和的定位能同時對多性狀進行分析，從而能夠克服傳統性狀分析方法信息量不足的問題。
[0037]在本發明的一個實施例中，可通過建立表不表型的形成過程的微分方程組構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型。
[0038]3102，根據⑷扎、糾I1、和系統模型定位影響基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點成丁I。
[0039]具體地，在本發明的一個實施例中，首先，可分別估計6011、糾I1、1110X1的基因型對應的第一類微分方程係數，然後確定決定6肌匕1)011, 1110X1的基因型差異的第二類微分方程係數，在得到第一類微分方程係數和第二類微分方程係數後，定位影響微分方程組對應的基因與蛋白調控網絡系統結構的II肌匕
[0040]其中，可將基因與蛋白調控網絡系統的系統模型與林木的分子標記進行關聯分析，從而得到高解析度、稿精度、高系統性的林木基因與蛋白調控網絡系統。
[0041]3103，根據6011、011、響!！和成!！生成林木育種應用程式。
[0042]其中，該林木育種應用程式中可包括使用不同育種方法的程序模塊。具體地，在本發明的實施例中，可通過變量選擇方法選擇6肌匕糾和中的至少一個，並結合不同的育種方法生成對應的程序模塊，並將各個程序模塊組合為林木應用程式。
[0043]3104，根據林木育種應用程式進行林木育種。
[0044]在本發明的實施例中，林木育種應用程式可為用戶提供輸入界面或者輸入框，以供用戶輸入育種數據或者育種數據的存儲地址，並選擇對應的育種方法，從而林木育種應用程式可執行對應的程序模塊以進行林木育種。
[0045]本發明實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，通過定位⑷1、1)0X1和響11，並構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型，以進一步定位影響基因與蛋白調控網絡系統的II嘰匕並根據6^1、1110X1和生成林木育種應用程式，從而根據該林木育種應用程式進行林木育種，可大大的縮短了育種周期。此外，根據育種目標有意識地整合目標基因，育種方向更加精準，實現了定向高效育種。
[0046]圖3為根據本發明另一個實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法的流程圖。
[0047]如圖3所示，該基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，包括:
[0048]3301，根據表型的形成過程定位表達數量性狀位點6011、蛋白質數量性狀位點1)0X1和代謝數量性狀位點響1匕並構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型。
[0049]其中，表型的形成是一個動態過程，具體地，可如圖2所示，表型的形成過程包括:0嫩轉錄為1111？嫩，111^翻譯成蛋白質、蛋白質合成代謝物質、代謝物質經過代謝得到植株細胞，以及植株的生長等過程，而植株的生長過程又可分為早期、中期晚期三個過程。從而，可分別根據0嫩轉錄為嫩，翻譯成蛋白質、蛋白質合成代謝物質的過程中的基因表達量、蛋白表達量與代謝產物含量與分子標記進行關聯分析來定位分別影響基因、蛋白質、代謝物含量的6嘰匕1)0X1和晌丁匕
[0050]由於⑷!！、糾II和晌！1的定位能同時對多性狀進行分析，從而能夠克服傳統性狀分析方法信息量不足的問題。3302，根據林木育種數據對基因與蛋白調控網絡系統的系統模型對應的第一類微分方程係數和第二類微分方程係數進行修正，以根據修正後的基因與蛋白調控網絡系統的系統模型定位影響基因與蛋白調控網絡系統的成丁匕
[0051]3303，根據⑷幾、糾幾、和修正後的系統模型定位影響基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點成丁匕
[0052]具體地，在本發明的一個實施例中，首先，可分別估計6011、糾I1、1110X1的基因型對應的第一類微分方程係數，然後確定決定6肌匕1)011,1110X1的基因型差異的第二類微分方程係數，在得到第一類微分方程係數和第二類微分方程係數後，定位影響微分方程組對應的基因與蛋白調控網絡系統結構的II肌匕
[0053]其中，可將基因與蛋白調控網絡系統的系統模型與林木的分子標記進行關聯分析，從而得到高解析度、稿精度、高系統性的林木基因與蛋白調控網絡系統。
[0054]8304,根據6011、糾幾、和成!！生成林木育種應用程式。
[0055]其中，該林木育種應用程式中可包括使用不同育種方法的程序模塊。具體地，在本發明的實施例中，可通過變量選擇方法選擇6肌匕糾和中的至少一個，並結合不同的育種方法生成對應的程序模塊，並將各個程序模塊組合為林木應用程式。
[0056]3305，通過模擬試驗對林木育種應用程式進行統計測驗。
[0057]在本發明的一個實施例中，通過模擬試驗對林木育種應用程式進行檢測，具體包括如圖4所示的步驟:
[0058]3401，生成多組林木育種模擬數據，其中，多組林木育種模擬數據的數據分別具有不同的預設參數。
[0059]其中，預設參數包括遺傳力、樣本大小、表型測定頻度中的一種或多種。具體地，可根據預設參數模擬生成多組林木育種模擬數據。
[0060]8402,分別針對多組林木育種模擬數據執行林木育種應用程式，並根據執行結果和預設參數獲取林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率。
[0061]3403，當林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率滿足預設條件時，林木育種應用程式通過統計測驗。
[0062]3306，在林木育種應用程式通過統計測驗時，根據林木育種應用程式進行林木育種。
[0063]本發明實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，可根據林木育種數據對基因與蛋白調控網絡模型中的模型參數進行修正，並根據修正後的基因與蛋白調控網絡模型定位成扎；此外，進一步對林木育種應用程式進行統計測驗，並在統計測驗通過後，才使用林木育種應用程式進行育種，進一步提高了育種的準確性。
[0064]圖5為根據本發明一個實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統的結構示意圖。
[0065]如圖5所示，基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，包括:第一定位模塊10、構建模塊20、第二定位模塊30、生成模塊40和育種模塊50。
[0066]具體地，第一定位模塊10用於根據表型的形成過程定位表達數量性狀位點6肌1、蛋白質數量性狀位點衝II和代謝數量性狀位點III肌匕其中，表型的形成是一個動態過程，具體地，可如圖2所示，表型的形成過程包括:0嫩轉錄為1111？嫩，1111傭\翻譯成蛋白質、蛋白質合成代謝物質、代謝物質經過代謝得到植株細胞，以及植株的生長等過程，而植株的生長過程又可分為早期、中期晚期三個過程。從而，第一定位模塊10可分別根據0嫩轉錄為!II觀八，1111很八翻譯成蛋白質、蛋白質合成代謝物質的過程中的基因表達量、蛋白表達量與代謝產物含量與分子標記進行關聯分析來定位分別影響基因、蛋白質、代謝物含量的6肌匕1)0X1和
1110丁I。
[0067]由於⑷!！、糾II和的定位能同時對多性狀進行分析，從而能夠克服傳統性狀分析方法信息量不足的問題。
[0068]構建模塊20用於構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型。
[0069]在本發明的一個實施例中，構建模塊20可通過建立表不表型的形成過程的微分方程組構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型。
[0070]第二定位模塊30用於根據6肌匕糾和系統模型定位影響基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點成丁匕
[0071]在本發明的一個實施例中，第二定位模塊30具體用於:分別估計6011、糾的基因型對應的第一類微分方程係數；確定決定⑷扎、糾I1、1110X1的基因型差異的第二類微分方程係數；在得到第一類微分方程係數和第二類微分方程係數後，定位影響微分方程組對應的基因與蛋白調控網絡系統結構的成I。其中，第二定位模塊30可將基因與蛋白調控網絡系統的系統模型與林木的分子標記進行關聯分析，從而得到高解析度、稿精度、高系統性的林木基因與蛋白調控網絡系統。
[0072]生成模塊40用於根據6011、糾11、111011和生成林木育種應用程式。生成模塊通過變量選擇方法選擇6011、糾11、1110X1和中的至少一個，結合林木育種方法生成林木育種應用程式。其中，該林木育種應用程式中可包括使用不同育種方法的程序模塊。具體地，在本發明的實施例中，可通過變量選擇方法選擇成11、糾11、111011和中的至少一個，並結合不同的育種方法生成對應的程序模塊，並將各個程序模塊組合為林木應用程式。
[0073]育種模塊50用於根據林木育種應用程式進行林木育種。在本發明的實施例中，林木育種應用程式可為用戶提供輸入界面或者輸入框，以供用戶輸入育種數據或者育種數據的存儲地址，並選擇對應的育種方法，從而林木育種應用程式可執行對應的程序模塊以進行林木育種。
[0074]本發明實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，通過定位⑷1、1)0X1和響11，並構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型，以進一步定位影響基因與蛋白調控網絡系統的II嘰匕並根據6^1、1110X1和生成林木育種應用程式，從而根據該林木育種應用程式進行林木育種，可大大的縮短了育種周期。此外，根據育種目標有意識地整合目標基因，育種方向更加精準，實現了定向高效育種。
[0075]圖6為根據本發明另一個實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統的結構示意圖。
[0076]如圖6所示，該基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，包括:第一定位模塊10、構建模塊20、第二定位模塊30、生成模塊40、育種模塊50、修正模塊60和統計測驗模塊70。其中，統計測驗模塊70包括:生成單元71、獲取單元72和判斷單元73。
[0077]具體地，修正模塊60用於根據林木育種數據對基因與蛋白調控網絡系統的系統模型對應的第一類微分方程係數和第二類微分方程係數進行修正，以根據修正後的基因與蛋白調控網絡系統的系統模型定位影響基因與蛋白調控網絡系統的成丁匕
[0078]統計測驗模塊70用於通過模擬試驗對林木育種應用程式進行統計測驗，並在林木育種應用程式通過統計測驗時，根據林木育種應用程式進行林木育種。
[0079]其中，生成單元71用於生成多組林木育種模擬數據，其中，多組林木育種模擬數據的數據分別具有不同的預設參數。其中，預設參數包括遺傳力、樣本大小、表型測定頻度中的一種或多種。具體地，可根據預設參數模擬生成多組林木育種模擬數據。
[0080]獲取單元72用於分別針對多組林木育種模擬數據執行林木育種應用程式，並根據執行結果和預設參數獲取林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率；
[0081]判斷單元73用於當林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率滿足預設條件時，判斷林木育種應用程式通過統計測驗。
[0082]本發明實施例的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，可根據林木育種數據對基因與蛋白調控網絡模型中的模型參數進行修正，並根據修正後的基因與蛋白調控網絡模型定位成扎；此外，進一步對林木育種應用程式進行統計測驗，並在統計測驗通過後，才使用林木育種應用程式進行育種，進一步提高了育種的準確性。
[0083]在本發明的描述中，需要理解的是，術語「中心」、「縱向」、「橫向」、「長度」、「寬度」、「厚度」、「上」、「下」、「前」、「後」、「左」、「右」、「豎直」、「水平」、「頂」、「底」 「內」、「外」、「順時針」、「逆時針」、「軸向」、「徑向」、「周向」等指示的方位或位置關係為基於附圖所示的方位或位置關係，僅是為了便於描述本發明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本發明的限制。
[0084]此外，術語「第一」、「第二」僅用於描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術特徵的數量。由此，限定有「第一」、「第二」的特徵可以明示或者隱含地包括至少一個該特徵。在本發明的描述中，「多個」的含義是至少兩個，例如兩個，三個等，除非另有明確具體的限定。
[0085]在本發明中，除非另有明確的規定和限定，術語「安裝」、「相連」、「連接」、「固定」等術語應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或成一體；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內部的連通或兩個元件的相互作用關係，除非另有明確的限定。對於本領域的普通技術人員而言，可以根據具體情況理解上述術語在本發明中的具體含義。
[0086]在本發明中，除非另有明確的規定和限定，第一特徵在第二特徵「上」或「下」可以是第一和第二特徵直接接觸，或第一和第二特徵通過中間媒介間接接觸。而且，第一特徵在第二特徵「之上」、「上方」和「上面」可是第一特徵在第二特徵正上方或斜上方，或僅僅表示第一特徵水平高度高於第二特徵。第一特徵在第二特徵「之下」、「下方」和「下面」可以是第一特徵在第二特徵正下方或斜下方，或僅僅表示第一特徵水平高度小於第二特徵。
[0087]在本說明書的描述中，參考術語「一個實施例」、「一些實施例」、「示例」、「具體示例」、或「一些示例」等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特徵、結構、材料或者特點包含於本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特徵、結構、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特徵進行結合和組合。
[0088]儘管上面已經示出和描述了本發明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發明的限制，本領域的普通技術人員在本發明的範圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
【權利要求】
1.一種基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，其特徵在於，包括: 根據表型的形成過程定位表達數量性狀位點eQTL、蛋白質數量性狀位點PQTL和代謝數量性狀位點mQTL，並構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型； 根據所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點nQTL ； 根據所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育種應用程式； 根據所述林木育種應用程式進行林木育種。
2.如權利要求1所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，其特徵在於，其中，通過建立表示所述表型的形成過程的微分方程組構建所述基因與蛋白調控網絡系統的系統模型。
3.如權利要求2所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，其特徵在於，所述根據所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點nQTL,具體包括: 分別估計所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型對應的第一類微分方程係數； 確定決定所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型差異的第二類微分方程係數； 在得到所述第一類微分方程係數和所述第二類微分方程係數後，定位影響所述微分方程組對應的基因與蛋白調控網絡系統結構的nQTL。
4.如權利要求3所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，其特徵在於，在所述構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型之後，還包括: 根據林木育種數據對所述基因與蛋白調控網絡系統的系統模型對應的所述第一類微分方程係數和所述第二類微分方程係數進行修正，以根據修正後的基因與蛋白調控網絡系統的系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的nQTL。
5.如權利要求1-4任一項所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，其特徵在於， 通過變量選擇方法選擇所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL中的至少一個,結合林木育種方法生成林木育種應用程式。
6.如權利要求1所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，其特徵在於，在所述根據所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育種應用程式之後,還包括: 通過模擬試驗對所述林木育種應用程式進行統計測驗，並在所述林木育種應用程式通過所述統計測驗時，根據所述林木育種應用程式進行林木育種。
7.如權利要求6所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種方法，其特徵在於，所述通過模擬試驗對所述林木育種應用程式進行檢測，具體包括: 生成多組林木育種模擬數據，其中，所述多組林木育種模擬數據的數據分別具有不同的預設參數，所述預設參數包括遺傳力、樣本大小、表型測定頻度中的一種或多種； 分別針對所述多組林木育種模擬數據執行所述林木育種應用程式，並根據執行結果和所述預設參數獲取所述林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率； 當所述林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率滿足預設條件時，所述林木育種應用程式通過所述統計測驗。
8.一種基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，其特徵在於，包括: 第一定位模塊，用於根據表型的形成過程定位表達數量性狀位點eQTL、蛋白質數量性狀位點PQTL和代謝數量性狀位點mQTL ； 構建模塊，用於構建基因與蛋白調控網絡系統的系統模型； 第二定位模塊，用於根據所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的網絡數量性狀位點nQTL ； 生成模塊，用於根據所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育種應用程式; 育種模塊，用於根據所述林木育種應用程式進行林木育種。
9.如權利要求8所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，其特徵在於，其中，所述構建模塊通過建立表示所述表型的形成過程的微分方程組構建所述基因與蛋白調控網絡系統的系統模型。
10.如權利要求9所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，其特徵在於，所述第二定位模塊具體用於: 分別估計所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型對應的第一類微分方程係數；確定決定所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型差異的第二類微分方程係數；在得到所述第一類微分方程係數和所述第二類微分方程係數後，定位影響所述微分方程組對應的基因與蛋白調控網絡系統結構的nQTL。
11.如權利要求10所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，其特徵在於，還包括: 修正模塊，用於根據林木育種數據對所述基因與蛋白調控網絡系統的系統模型對應的所述第一類微分方程係數和所述第二類微分方程係數進行修正，以根據修正後的基因與蛋白調控網絡系統的系統模型定位影響所述基因與蛋白調控網絡系統的nQTL。
12.如權利要求8-11任一項所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，其特徵在於， 所述生成模塊通過變量選擇方法選擇所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL中的至少一個，結合林木育種方法生成林木育種應用程式。
13.如權利要求8所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，其特徵在於，還包括: 統計測驗模塊，用於通過模擬試驗對所述林木育種應用程式進行統計測驗，並在所述林木育種應用程式通過所述統計測驗時，根據所述林木育種應用程式進行林木育種。
14.如權利要求13所述的基於基因與蛋白調控網絡的林木育種系統，其特徵在於，所述統計測驗模塊具體包括: 生成單元，用於生成多組林木育種模擬數據，其中，所述多組林木育種模擬數據的數據分別具有不同的預設參數，所述預設參數包括遺傳力、樣本大小、表型測定頻度中的一種或多種； 獲取單元，用於分別針對所述多組林木育種模擬數據執行所述林木育種應用程式，並根據執行結果和所述預設參數獲取所述林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率； 判斷單元，用於當所述林木育種應用程式的參數估計精度、顯著基因發現功效和假陽性發現率滿足預設條件時，判斷所述林木育種應用程式通過所述統計測驗。
【文檔編號】G06F19/18GK104361263SQ201410532915
【公開日】2015年2月18日 申請日期:2014年10月10日 優先權日:2014年10月10日
【發明者】鄔榮領, 張健, 薄文浩, 郭允倩, 徐放 申請人:北京林業大學