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中国科学：技术科学 2021年第6期51卷 722-736页

作者：魏清华熊杰孙升张统一上海大学材料基因组工程研究院上海200444 香港理工大学机械工程系香港999077

预报钢材的力学性能对其研发和应用都具有重要作用.本文对360条源自日本国立材料研究所(NIMS)数据库的钢材数据,使用正则化线性回归、随机森林和人工神经网络三种机器学习方法对钢材的疲劳强度、拉伸强度、断裂强度和硬度四种力学性能... 详细信息

预报钢材的力学性能对其研发和应用都具有重要作用.本文对360条源自日本国立材料研究所(NIMS)数据库的钢材数据,使用正则化线性回归、随机森林和人工神经网络三种机器学习方法对钢材的疲劳强度、拉伸强度、断裂强度和硬度四种力学性能进行多目标机器学习,即使用一组特征变量来描述这四种目标函数,并使用MultiTaskLasso、特征重要性和复相关系数三种方法对特征变量的重要程度进行了排序,也用"面积法"来平衡模型复杂度(特征个数)与预测精度,且通过线性回归给出了基于化学成分、制备工艺参数、夹杂物参数的解析表达式,对四种力学性能具有较好的预测能力.作为对比,本文还使用原子半径、价电子数和鲍林电负性等9种原子尺度特征替代9种元素特征后进行多目标机器学习建模和预测,计算结果显示原子尺度特征同样具备较好的预测能力.

关键词：机器学习多目标预测特征选择模型复杂度钢材力学性能预测

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呼伦贝尔羊尾部脂肪性状的全基因组关联分析和选择信号检测

呼伦贝尔羊尾部脂肪性状的全基因组关联分析和选择信号检测

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作者：张统雨中国农业科学院

学位级别：硕士

经过长期自然选择和人工选择,绵羊将脂肪沉积于尾部是其特有的性状。尾部脂肪在逆境条件下(如寒冷等)可提供身体能量所需,类似于骆驼的驼峰。为了揭示其遗传机制,本研究利用呼伦贝尔羊两个不同尾型品系的300个个体,其中大尾羊和小尾羊各... 详细信息

经过长期自然选择和人工选择,绵羊将脂肪沉积于尾部是其特有的性状。尾部脂肪在逆境条件下(如寒冷等)可提供身体能量所需,类似于骆驼的驼峰。为了揭示其遗传机制,本研究利用呼伦贝尔羊两个不同尾型品系的300个个体,其中大尾羊和小尾羊各选150只。基于Ovine Infinium HD SNP BeadChip genotypes芯片,本研究针对尾部脂肪相关性状和体尺性状进行全基因组关联分析。然后利用同一群体,针对呼伦贝尔羊不同尾型进行品系间选择信号检测。本研究旨在利用两种方法准确的鉴定绵羊尾部脂肪沉积的相关候选基因,具体研究内容如下:(1)GWAS分析基于R包GenABEL进行线性混合模型和二分类性状分析模型。其中有十个性状应用到两种模型中,这十个性状分别为体斜长、体高、胸围、尾长、尾宽、尾周长、胴体重、尾重、体重/尾重、尾型。结果发现只有5个性状(体重/尾重、尾重、尾宽、胸围、尾型)在全基因组范围内找到显著相关的SNP位点。其中与尾重相关的SNP位点有17个,与尾宽性状相关有5个,与胸围相关有13个,与“体重/尾重”比值性状相关只有1个。将尾型作为分类性状进行分析时,检测到24个SNP位点。其中尾重与尾宽相关的SNP位点有5个。这些SNP位点一共注释到了87个候选基因,其中与脂肪代谢相关的基因有ACSL5、ACOX1、AKT2、DGAT1、RASA2、ADRB3、DGAT2等20个,另外在胸围中还检测到了3个与生长发育相关的候选基因TMEM68、TSC1、GFI1B。(2)品种内选择信号检测是基于Ovine Infinium HD SNP BeadChip genotypes芯片数据计算全基因组单点F值。通过三次光滑样条估计方法确定可变窗口大小和数量,构建W统计量并进行统计检验,鉴定选择区段和注释相关基因。经检测发现27个窗口达到极显著水平(P<0.001),通过基因注释在这些位点附近找到337个候选基因,其中ACOX1、RYR3、AKT2、FADS1、ABCG1、ACADSB、UCP2、TMEFF2等22个候选基因与脂肪代谢相关。通过GO分析,发现这些候选基因主要富集在细胞内组成成分、有机氮化合物代谢过程以及小分子代谢过程等条目。(3)通过这两种方法均找到了AKT2、ACOX1、RYR3这3个基因。因此,可将这3个基因作为验证脂尾性状的最佳候选基因。该研究结果可以为进一步探究脂尾性状的分子机理、呼伦贝尔羊的育种以及重要经济性状的保种提供理论依据。

关键词：脂肪沉积呼伦贝尔羊 FST 全基因组关联分析候选基因

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