高效挖掘关键基因
针对植物小样本转录组数据的关键基因挖掘，利用深度学习方法克服传统方法在基因关系捕捉上的局限，适用于多种环境条件分析。
Huang, Kerui · 孙磊 · Hu, Haoliang · 邓爱华 · Zhibo, Zhou · Li, Guiwu · 谢鹏 · 王云 · Jiang, Xiaocheng
BMC Genomics 2025
通过 WGAN-GP 生成样本扩充数据，并结合 Transformer 捕捉基因调控关系，突破了深度学习对大数据量的依赖。
SHAP 分析和基因调控网络构建揭示出具有上游调控功能的基因，这些基因富集在种子萌发和热胁迫响应的关键通路中。
RT-qPCR 验证了模型所选择基因的准确性，在不同萌发条件下表达模式一致。