目錄調控基因的表達可實現植物表型和重要農藝性狀的定向改變
• sv影響基因表達
（2020，cell: major impacts of widespread structural variation on gene expression and crop improvement in tomato)
基因的時空特異性表達是植物生長發育和脅迫應答的基礎
基因表達受到順式和反式調控
前期工作：
• 首次在植物中構建了多個基因型的全組織表達圖譜
• 揭示了植物生長發育過程中基因表達和調控的高度動態性
• 對基於單組織基因表達水平的表型**提出挑戰
• 在分子水平上支援了雜種優勢的表達模式互補假說
• 挖掘了一批得到前人eqtl定位支援的主效轉錄因子及其調控的靶基因和代謝通路
• 系統鑑定了玉公尺響應逆境脅迫的順式元件
轉錄因子可同時調控多個靶基因
• 水稻中ipa lbd；玉公尺tb1；小麥tanaco71-a
順式元件中的遺傳變異可以「微調」表型
• 直接操縱轉錄因子往往會帶來劇烈的表型改變
• 未來育種時間更多時候需要針對多個關鍵農藝性狀進行「微調」，獲得針對特定環境的、具有「最優化」表型的品種
• 順式調控元件中的遺傳變異是微調作物表型的立項材料
順式元件的作用機制有很多模型（long et al., 2016 cell）
如何鑑定順式調控元件？
• chip-seq / dap-seq / cut&tag, atac-seq / dnaase-seq
如人類encode。
無法確定調控元件的功能性（對目標基因表達有何影響）
• gene editing, promoter bashing, mpra
規模受限：達不到全基因組的研究水平
• using natural genetic variation：ase，eqtl
評估範圍限於群體中已有的變異，對罕見變異的鑑定效能較低
難以解析不同元件之間的協同（非線性）作用機制
• 機器學習、深度學習
可根據輸入的dna序列通過卷積操作自動提取靈活複雜的序列特徵
高效捕捉特徵之間的非線性依賴關係和較大距離跨度的互作關係
一旦經過訓練獲得了具有較高準確度的模型，便可用於對未知序列的功能**
4 26學習筆記 作業
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塊，作用域 全域性和區域性，預設情況下，為全域性變數，除非特殊說明是區域性 中 do end塊內定義的變數無法被外部訪問，同時任何在外圍定義的區域性變數也無法被內部訪問。強制轉換 根據特定的轉換規則 如果可能的話 將字串轉換成數字，從而在字串和數字之間實現算術運算的過程 這裡先將b轉換成數字，然後再...
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