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2019-03-21 发布

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　　机器学习是借助计算机算法建立模型并解析数据，通过不断学习数据的自身特征并训练模型，从而实现对目标对象的判断和预测。
　　汪海告诉《中国科学报》，传统的基于线性模型的机器学习方法由于不考虑生物学过程背后的分子机制，造成模型不会“举一反三”，在某个基因上学习到的特征不能运用到相似分子机制的基因，而且不能有效预测低频、罕见变异的表型效应。以玉米为例，玉米自然群体中就有超过50%的变异属于低频、罕见变异。
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　　研究人员以基因家族代替单个基因为单位随机分配训练集和测试集数据，以解决“进化依赖”造成的模型“过拟合”问题。接着进一步利用多种算法对模型进行解析，获得了调控基因表达的关键DNA基序。在此模型基础上，研究人员利用进化上亲缘关系较近的两个物种，成功预测了同源基因的相对表达量，并进一步获得了调控同源基因相对表达量的关键DNA基序。

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