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基于机器学习的稻瘟菌致病因子关系网络的挖掘与分析

基于机器学习的稻瘟菌致病因子关系网络的挖掘与分析

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作者：赵恒毅吉林大学

学位级别：硕士

水稻作为全球最主要的食品来源之一,具有很高的经济价值。稻瘟病是我国水稻三大病害之一,是一种极为严重的真菌性病害,其致病成因是稻瘟菌侵染。稻瘟菌不仅对水稻产生危害,它还能感染小麦、大麦、小米等其他作物,对全球作物产量造成严... 详细信息

水稻作为全球最主要的食品来源之一,具有很高的经济价值。稻瘟病是我国水稻三大病害之一,是一种极为严重的真菌性病害,其致病成因是稻瘟菌侵染。稻瘟菌不仅对水稻产生危害,它还能感染小麦、大麦、小米等其他作物,对全球作物产量造成严重危害,是一种十分重要的植物病原体。当前,真菌-植物互作领域的研究虽然取得了一定的进展,但是由于真菌病原体在侵染植物的过程中包含抑制植物免疫、破坏植物细胞等多个生物过程,为理解复杂的真菌-植物分子作用机理增添困难。因此,仅通过单一组学研究无法很好地解析疾病发生过程中出现的复杂因果关系。随着高通量测序技术的不断发展,研究者可以通过多个组学数据整合分析生物特征和疾病之间的关联,呈现复杂的生物分子互作过程,解析分子标志物间的相互关系。本文从多组学数据出发,联合基因组学与转录组学,构建稻瘟菌-水稻互作网络,从而挖掘与分析稻瘟菌致病因子。本文提出基于WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis,加权基因共表达网络分析）的稻瘟菌-水稻互作预测模型——稻瘟菌关键因子预测模型（RBHFP,Rice Blast Hub Factor Prediction）,识别未知的稻瘟菌致病因子,即稻瘟菌关键sRNA。首先,获取高通量测序得到的水稻基因组学数据与稻瘟菌转录组学数据。基因组学方面,应用WGCNA模型对水稻基因构建加权共表达网络,筛选出110个与稻瘟病表达相关的关键水稻基因;转录组学方面,通过差异表达分析和表达率,筛选出366个稻瘟菌sRNA。然后,将稻瘟菌sRNA靶向至水稻基因,得到稻瘟菌-水稻互作对741对,构建出稻瘟菌sRNA-水稻m RNA异构网络,分析网络中的稻瘟菌节点,找出关键sRNA。最后,对稻瘟菌sRNA靶向的水稻基因进行功能富集分析,得到多条GO（Gene Ontology）和KEGG Pathway,富集通路均参与稻瘟菌侵染水稻过程,与水稻基因表达、分子合成、代谢等密切相关。本文所构建的RBHFP模型,整合了基因组学与转录组学数据,能够在多个组学层面上找出稻瘟菌-水稻互作过程中的水稻关键基因和稻瘟菌关键sRNA,并通过富集通路对所得稻瘟菌关键致病因子进行验证。该模型在某种程度上适用于其他真菌-植物互作生物过程中致病因子的预测,为其他真菌-植物互作的研究奠定了理论基础,揭示了真菌-植物互作过程中的分子作用机理,对植物真菌性复杂疾病致病因子的挖掘提供了强有力的支持,提供了新的思路和研究方向。

关键词：稻瘟菌-水稻互作高通量测序 sRNA 多组学整合分析机器学习

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