基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法和系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法和系统，其中，所述方法包括：根据表型的形成过程定位表达数量性状位点eQTL、蛋白质数量性状位点pQTL和代谢数量性状位点mQTL，并构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型；根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点nQTL；根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育种应用程序；根据所述林木育种应用程序进行林木育种。本发明实施的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，大大的缩短了育种周期。此外，根据育种目标有意识地整合目标基因，育种方向更加精准，实现了定向高效育种。
【专利说明】基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法和系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及育种【技术领域】，尤其涉及一种基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法和系统。
【背景技术】
[0002]林木育种是利用林木种群在自然或人为作用下产生的变异与分化，从中选择、分离和繁殖符合目的的群体或个体。林木育种的根本任务是创育品质和产量符合生产需要、性状能稳定遗传，且适应一定自然和栽培条件的林木良种群体，以便充分利用自然生产潜力、发挥森林的多种效益。
[0003]目前，林木育种主要通过有性和无性选育相结合的方式进行。但是，由于多数树种达到性成熟和经济成熟需要几年乃至数十年，因此，林木育种的育种周期较长(举例来说，常规育种需要7-8代才能完成)，且遗传测定较为困难，筛选目标基因也是个耗时耗力的工程，导致育种效率较低。
【发明内容】
[0004]本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，大大的缩短了育种周期，育种方向更加精准，实现了定向高效育种。
[0005]本发明的另一个目的在于提出一种基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统。
[0006]根据本发明实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，包括:根据表型的形成过程定位表达数量性状位点⑷1、蛋白质数量性状位点冲扎和代谢数量性状位点爪肌匕并构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型；根据所述⑷扎、所述冲I1、所述响I[和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点成扎；根据所述⑷扎、所述冲I1、所述响扎和所述成扎生成林木育种应用程序；根据所述林木育种应用程序进行林木育种。
[0007]另外，根据本发明上述实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，还可以具有如下附加的技术特征:
[0008]其中，通过建立表示所述表型的形成过程的微分方程组构建所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型。
[0009]所述根据所述6011、所述所述1^11和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点11肌匕具体包括:分别估计所述⑷1、所述所述1110X1的基因型对应的第一类微分方程系数；确定决定所述6肌匕所述冲I1、所述响扎的基因型差异的第二类微分方程系数；在得到所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数后，定位影响所述微分方程组对应的基因与蛋白调控网络系统结构的成丁匕
[0010]在所述构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型之后，还包括:根据林木育种数据对所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型对应的所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数进行修正，以根据修正后的基因与蛋白调控网络系统的系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的成丁匕
[0011]通过变量选择方法选择所述6011、所述糾11、所述111011和所述11011中的至少一个，结合林木育种方法生成林木育种应用程序。
[0012]在所述根据所述6011、所述糾几、所述和所述生成林木育种应用程序之后，还包括:通过模拟试验对所述林木育种应用程序进行统计测验，并在所述林木育种应用程序通过所述统计测验时，根据所述林木育种应用程序进行林木育种。
[0013]所述通过模拟试验对所述林木育种应用程序进行检测，具体包括:生成多组林木育种模拟数据，其中，所述多组林木育种模拟数据的数据分别具有不同的预设参数，所述预设参数包括遗传力、样本大小、表型测定频度中的一种或多种；分别针对所述多组林木育种模拟数据执行所述林木育种应用程序，并根据执行结果和所述预设参数获取所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率；当所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率满足预设条件时，所述林木育种应用程序通过所述统计测验。
[0014]根据本发明实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，包括:第一定位模块，用于根据表型的形成过程定位表达数量性状位点6肌匕蛋白质数量性状位点冲II和代谢数量性状位点响扎；构建模块，用于构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型；第二定位模块，用于根据所述⑷1、所述糾1、所述响扎和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点成II ；生成模块，用于根据所述⑷扎、所述冲扎、所述和所述生成林木育种应用程序；育种模块，用于根据所述林木育种应用程序进行林木育种。
[0015]另外，根据本发明上述实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，还可以具有如下附加的技术特征:
[0016]其中，所述构建模块通过建立表示所述表型的形成过程的微分方程组构建所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型。
[0017]所述第二定位模块具体用于:分别估计所述⑷1、所述冲1、所述的基因型对应的第一类微分方程系数；确定决定所述⑷1、所述糾1、所述111011的基因型差异的第二类微分方程系数；在得到所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数后，定位影响所述微分方程组对应的基因与蛋白调控网络系统结构的成丁匕
[0018]还包括:修正模块，用于根据林木育种数据对所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型对应的所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数进行修正，以根据修正后的基因与蛋白调控网络系统的系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的成丁匕
[0019]所述生成模块通过变量选择方法选择所述6011、所述糾11、所述响!！和所述成!！中的至少一个，结合林木育种方法生成林木育种应用程序。
[0020]还包括:统计测验模块，用于通过模拟试验对所述林木育种应用程序进行统计测验，并在所述林木育种应用程序通过所述统计测验时，根据所述林木育种应用程序进行林木育种。
[0021]所述统计测验模块具体包括:生成单元，用于生成多组林木育种模拟数据，其中，所述多组林木育种模拟数据的数据分别具有不同的预设参数，所述预设参数包括遗传力、样本大小、表型测定频度中的一种或多种；获取单元，用于分别针对所述多组林木育种模拟数据执行所述林木育种应用程序，并根据执行结果和所述预设参数获取所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率；判断单元，用于当所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率满足预设条件时，判断所述林木育种应用程序通过所述统计测验。
[0022]根据本发明实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法和系统，通过定位6叽匕1)0X1和晌1匕并构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型，以进一步定位影响基因与蛋白调控网络系统的成1匕并根据6肌匕糾I1、1110X1和生成林木育种应用程序，从而根据该林木育种应用程序进行林木育种，可大大的缩短了育种周期。此外，根据育种目标有意识地整合目标基因，育种方向更加精准，实现了定向高效育种。
【专利附图】
【附图说明】
[0023]图1为根据本发明一个实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法的流程图；
[0024]图2为根据本发明一个实施例的表型的形成的动态过程的示意图；
[0025]图3为根据本发明另一个实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法的流程图；
[0026]图4为根据本发明一个实施例的通过模拟试验对林木育种应用程序进行检测的流程图；
[0027]图5为根据本发明一个实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统的结构示意图；
[0028]图6为根据本发明另一个实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0029]下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0030]下面参考附图描述根据本发明实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法和系统。
[0031]图1为根据本发明一个实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法的流程图。
[0032]如图1所示，该基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，包括:
[0033]3101，根据表型的形成过程定位表达数量性状位点6011、蛋白质数量性状位点1)0X1和代谢数量性状位点响1匕并构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型。
[0034]其中，表型的形成是一个动态过程，具体地，可如图2所示，表型的形成过程包括:0嫩转录为1111？嫩，111^翻译成蛋白质、蛋白质合成代谢物质、代谢物质经过代谢得到植株细胞，以及植株的生长等过程，而植株的生长过程又可分为早期、中期晚期三个过程。从而，可分别根据0嫩转录为嫩，翻译成蛋白质、蛋白质合成代谢物质的过程中的基因表达量、蛋白表达量与代谢产物含量与分子标记进行关联分析来定位分别影响基因、蛋白质、代谢物含量的6叽匕1)0X1和晌丁匕
[0035]其中，分子标记可以是任意可实现的标记，本发明对分子标记的类型不做具体限定。举例来说，分子标记可以是3部标记、8^？标记等。
[0036]由于6肌匕糾II和的定位能同时对多性状进行分析，从而能够克服传统性状分析方法信息量不足的问题。
[0037]在本发明的一个实施例中，可通过建立表不表型的形成过程的微分方程组构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型。
[0038]3102，根据⑷扎、糾I1、和系统模型定位影响基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点成丁I。
[0039]具体地，在本发明的一个实施例中，首先，可分别估计6011、糾I1、1110X1的基因型对应的第一类微分方程系数，然后确定决定6肌匕1)011, 1110X1的基因型差异的第二类微分方程系数，在得到第一类微分方程系数和第二类微分方程系数后，定位影响微分方程组对应的基因与蛋白调控网络系统结构的II肌匕
[0040]其中，可将基因与蛋白调控网络系统的系统模型与林木的分子标记进行关联分析，从而得到高解析度、稿精度、高系统性的林木基因与蛋白调控网络系统。
[0041]3103，根据6011、011、响!！和成!！生成林木育种应用程序。
[0042]其中，该林木育种应用程序中可包括使用不同育种方法的程序模块。具体地，在本发明的实施例中，可通过变量选择方法选择6肌匕糾和中的至少一个，并结合不同的育种方法生成对应的程序模块，并将各个程序模块组合为林木应用程序。
[0043]3104，根据林木育种应用程序进行林木育种。
[0044]在本发明的实施例中，林木育种应用程序可为用户提供输入界面或者输入框，以供用户输入育种数据或者育种数据的存储地址，并选择对应的育种方法，从而林木育种应用程序可执行对应的程序模块以进行林木育种。
[0045]本发明实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，通过定位⑷1、1)0X1和响11，并构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型，以进一步定位影响基因与蛋白调控网络系统的II叽匕并根据6^1、1110X1和生成林木育种应用程序，从而根据该林木育种应用程序进行林木育种，可大大的缩短了育种周期。此外，根据育种目标有意识地整合目标基因，育种方向更加精准，实现了定向高效育种。
[0046]图3为根据本发明另一个实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法的流程图。
[0047]如图3所示，该基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，包括:
[0048]3301，根据表型的形成过程定位表达数量性状位点6011、蛋白质数量性状位点1)0X1和代谢数量性状位点响1匕并构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型。
[0049]其中，表型的形成是一个动态过程，具体地，可如图2所示，表型的形成过程包括:0嫩转录为1111？嫩，111^翻译成蛋白质、蛋白质合成代谢物质、代谢物质经过代谢得到植株细胞，以及植株的生长等过程，而植株的生长过程又可分为早期、中期晚期三个过程。从而，可分别根据0嫩转录为嫩，翻译成蛋白质、蛋白质合成代谢物质的过程中的基因表达量、蛋白表达量与代谢产物含量与分子标记进行关联分析来定位分别影响基因、蛋白质、代谢物含量的6叽匕1)0X1和晌丁匕
[0050]由于⑷!！、糾II和晌！1的定位能同时对多性状进行分析，从而能够克服传统性状分析方法信息量不足的问题。3302，根据林木育种数据对基因与蛋白调控网络系统的系统模型对应的第一类微分方程系数和第二类微分方程系数进行修正，以根据修正后的基因与蛋白调控网络系统的系统模型定位影响基因与蛋白调控网络系统的成丁匕
[0051]3303，根据⑷几、糾几、和修正后的系统模型定位影响基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点成丁匕
[0052]具体地，在本发明的一个实施例中，首先，可分别估计6011、糾I1、1110X1的基因型对应的第一类微分方程系数，然后确定决定6肌匕1)011,1110X1的基因型差异的第二类微分方程系数，在得到第一类微分方程系数和第二类微分方程系数后，定位影响微分方程组对应的基因与蛋白调控网络系统结构的II肌匕
[0053]其中，可将基因与蛋白调控网络系统的系统模型与林木的分子标记进行关联分析，从而得到高解析度、稿精度、高系统性的林木基因与蛋白调控网络系统。
[0054]8304,根据6011、糾几、和成!！生成林木育种应用程序。
[0055]其中，该林木育种应用程序中可包括使用不同育种方法的程序模块。具体地，在本发明的实施例中，可通过变量选择方法选择6肌匕糾和中的至少一个，并结合不同的育种方法生成对应的程序模块，并将各个程序模块组合为林木应用程序。
[0056]3305，通过模拟试验对林木育种应用程序进行统计测验。
[0057]在本发明的一个实施例中，通过模拟试验对林木育种应用程序进行检测，具体包括如图4所示的步骤:
[0058]3401，生成多组林木育种模拟数据，其中，多组林木育种模拟数据的数据分别具有不同的预设参数。
[0059]其中，预设参数包括遗传力、样本大小、表型测定频度中的一种或多种。具体地，可根据预设参数模拟生成多组林木育种模拟数据。
[0060]8402,分别针对多组林木育种模拟数据执行林木育种应用程序，并根据执行结果和预设参数获取林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率。
[0061]3403，当林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率满足预设条件时，林木育种应用程序通过统计测验。
[0062]3306，在林木育种应用程序通过统计测验时，根据林木育种应用程序进行林木育种。
[0063]本发明实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，可根据林木育种数据对基因与蛋白调控网络模型中的模型参数进行修正，并根据修正后的基因与蛋白调控网络模型定位成扎；此外，进一步对林木育种应用程序进行统计测验，并在统计测验通过后，才使用林木育种应用程序进行育种，进一步提高了育种的准确性。
[0064]图5为根据本发明一个实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统的结构示意图。
[0065]如图5所示，基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，包括:第一定位模块10、构建模块20、第二定位模块30、生成模块40和育种模块50。
[0066]具体地，第一定位模块10用于根据表型的形成过程定位表达数量性状位点6肌1、蛋白质数量性状位点冲II和代谢数量性状位点III肌匕其中，表型的形成是一个动态过程，具体地，可如图2所示，表型的形成过程包括:0嫩转录为1111？嫩，1111傭\翻译成蛋白质、蛋白质合成代谢物质、代谢物质经过代谢得到植株细胞，以及植株的生长等过程，而植株的生长过程又可分为早期、中期晚期三个过程。从而，第一定位模块10可分别根据0嫩转录为!II觀八，1111很八翻译成蛋白质、蛋白质合成代谢物质的过程中的基因表达量、蛋白表达量与代谢产物含量与分子标记进行关联分析来定位分别影响基因、蛋白质、代谢物含量的6肌匕1)0X1和
1110丁I。
[0067]由于⑷!！、糾II和的定位能同时对多性状进行分析，从而能够克服传统性状分析方法信息量不足的问题。
[0068]构建模块20用于构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型。
[0069]在本发明的一个实施例中，构建模块20可通过建立表不表型的形成过程的微分方程组构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型。
[0070]第二定位模块30用于根据6肌匕糾和系统模型定位影响基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点成丁匕
[0071]在本发明的一个实施例中，第二定位模块30具体用于:分别估计6011、糾的基因型对应的第一类微分方程系数；确定决定⑷扎、糾I1、1110X1的基因型差异的第二类微分方程系数；在得到第一类微分方程系数和第二类微分方程系数后，定位影响微分方程组对应的基因与蛋白调控网络系统结构的成I。其中，第二定位模块30可将基因与蛋白调控网络系统的系统模型与林木的分子标记进行关联分析，从而得到高解析度、稿精度、高系统性的林木基因与蛋白调控网络系统。
[0072]生成模块40用于根据6011、糾11、111011和生成林木育种应用程序。生成模块通过变量选择方法选择6011、糾11、1110X1和中的至少一个，结合林木育种方法生成林木育种应用程序。其中，该林木育种应用程序中可包括使用不同育种方法的程序模块。具体地，在本发明的实施例中，可通过变量选择方法选择成11、糾11、111011和中的至少一个，并结合不同的育种方法生成对应的程序模块，并将各个程序模块组合为林木应用程序。
[0073]育种模块50用于根据林木育种应用程序进行林木育种。在本发明的实施例中，林木育种应用程序可为用户提供输入界面或者输入框，以供用户输入育种数据或者育种数据的存储地址，并选择对应的育种方法，从而林木育种应用程序可执行对应的程序模块以进行林木育种。
[0074]本发明实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，通过定位⑷1、1)0X1和响11，并构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型，以进一步定位影响基因与蛋白调控网络系统的II叽匕并根据6^1、1110X1和生成林木育种应用程序，从而根据该林木育种应用程序进行林木育种，可大大的缩短了育种周期。此外，根据育种目标有意识地整合目标基因，育种方向更加精准，实现了定向高效育种。
[0075]图6为根据本发明另一个实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统的结构示意图。
[0076]如图6所示，该基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，包括:第一定位模块10、构建模块20、第二定位模块30、生成模块40、育种模块50、修正模块60和统计测验模块70。其中，统计测验模块70包括:生成单元71、获取单元72和判断单元73。
[0077]具体地，修正模块60用于根据林木育种数据对基因与蛋白调控网络系统的系统模型对应的第一类微分方程系数和第二类微分方程系数进行修正，以根据修正后的基因与蛋白调控网络系统的系统模型定位影响基因与蛋白调控网络系统的成丁匕
[0078]统计测验模块70用于通过模拟试验对林木育种应用程序进行统计测验，并在林木育种应用程序通过统计测验时，根据林木育种应用程序进行林木育种。
[0079]其中，生成单元71用于生成多组林木育种模拟数据，其中，多组林木育种模拟数据的数据分别具有不同的预设参数。其中，预设参数包括遗传力、样本大小、表型测定频度中的一种或多种。具体地，可根据预设参数模拟生成多组林木育种模拟数据。
[0080]获取单元72用于分别针对多组林木育种模拟数据执行林木育种应用程序，并根据执行结果和预设参数获取林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率；
[0081]判断单元73用于当林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率满足预设条件时，判断林木育种应用程序通过统计测验。
[0082]本发明实施例的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，可根据林木育种数据对基因与蛋白调控网络模型中的模型参数进行修正，并根据修正后的基因与蛋白调控网络模型定位成扎；此外，进一步对林木育种应用程序进行统计测验，并在统计测验通过后，才使用林木育种应用程序进行育种，进一步提高了育种的准确性。
[0083]在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底” “内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0084]此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0085]在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0086]在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0087]在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0088]尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
【权利要求】
1.一种基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，包括: 根据表型的形成过程定位表达数量性状位点eQTL、蛋白质数量性状位点PQTL和代谢数量性状位点mQTL，并构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型； 根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点nQTL ； 根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育种应用程序； 根据所述林木育种应用程序进行林木育种。
2.如权利要求1所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，其中，通过建立表示所述表型的形成过程的微分方程组构建所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型。
3.如权利要求2所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，所述根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点nQTL,具体包括: 分别估计所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型对应的第一类微分方程系数； 确定决定所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型差异的第二类微分方程系数； 在得到所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数后，定位影响所述微分方程组对应的基因与蛋白调控网络系统结构的nQTL。
4.如权利要求3所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，在所述构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型之后，还包括: 根据林木育种数据对所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型对应的所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数进行修正，以根据修正后的基因与蛋白调控网络系统的系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的nQTL。
5.如权利要求1-4任一项所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于， 通过变量选择方法选择所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL中的至少一个,结合林木育种方法生成林木育种应用程序。
6.如权利要求1所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，在所述根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育种应用程序之后,还包括: 通过模拟试验对所述林木育种应用程序进行统计测验，并在所述林木育种应用程序通过所述统计测验时，根据所述林木育种应用程序进行林木育种。
7.如权利要求6所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，所述通过模拟试验对所述林木育种应用程序进行检测，具体包括: 生成多组林木育种模拟数据，其中，所述多组林木育种模拟数据的数据分别具有不同的预设参数，所述预设参数包括遗传力、样本大小、表型测定频度中的一种或多种； 分别针对所述多组林木育种模拟数据执行所述林木育种应用程序，并根据执行结果和所述预设参数获取所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率； 当所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率满足预设条件时，所述林木育种应用程序通过所述统计测验。
8.一种基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，其特征在于，包括: 第一定位模块，用于根据表型的形成过程定位表达数量性状位点eQTL、蛋白质数量性状位点PQTL和代谢数量性状位点mQTL ； 构建模块，用于构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型； 第二定位模块，用于根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点nQTL ； 生成模块，用于根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育种应用程序; 育种模块，用于根据所述林木育种应用程序进行林木育种。
9.如权利要求8所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，其特征在于，其中，所述构建模块通过建立表示所述表型的形成过程的微分方程组构建所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型。
10.如权利要求9所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，其特征在于，所述第二定位模块具体用于: 分别估计所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型对应的第一类微分方程系数；确定决定所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型差异的第二类微分方程系数；在得到所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数后，定位影响所述微分方程组对应的基因与蛋白调控网络系统结构的nQTL。
11.如权利要求10所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，其特征在于，还包括: 修正模块，用于根据林木育种数据对所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型对应的所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数进行修正，以根据修正后的基因与蛋白调控网络系统的系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的nQTL。
12.如权利要求8-11任一项所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，其特征在于， 所述生成模块通过变量选择方法选择所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL中的至少一个，结合林木育种方法生成林木育种应用程序。
13.如权利要求8所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，其特征在于，还包括: 统计测验模块，用于通过模拟试验对所述林木育种应用程序进行统计测验，并在所述林木育种应用程序通过所述统计测验时，根据所述林木育种应用程序进行林木育种。
14.如权利要求13所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，其特征在于，所述统计测验模块具体包括: 生成单元，用于生成多组林木育种模拟数据，其中，所述多组林木育种模拟数据的数据分别具有不同的预设参数，所述预设参数包括遗传力、样本大小、表型测定频度中的一种或多种； 获取单元，用于分别针对所述多组林木育种模拟数据执行所述林木育种应用程序，并根据执行结果和所述预设参数获取所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率； 判断单元，用于当所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率满足预设条件时，判断所述林木育种应用程序通过所述统计测验。
【文档编号】G06F19/18GK104361263SQ201410532915
【公开日】2015年2月18日 申请日期:2014年10月10日 优先权日:2014年10月10日
【发明者】邬荣领, 张健, 薄文浩, 郭允倩, 徐放 申请人:北京林业大学