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[硕士论文] 罗嘉鹏
计算机科学与技术;计算机软件与理论 南京师范大学 2018(学位年度)
摘要:农业害虫和入侵昆虫每年对全球的农业、经济和人类健康都会造成巨大损失和危害。近年来由于过量使用农药等原因,不少害虫产生了高水平的抗药性,使农业生产和人类健康都面临巨大威胁。同时我国由于国土面积广阔,国际线长,国际贸易交流等原因,也饱受入侵昆虫的威胁,因此研究昆虫抗药性和入侵性对于农业可持续发展,生态环境和人类健康都有重要意义。
  本文围绕昆虫抗药性和入侵性两方面内容,运用生物信息学和机器学习的技术方法进行了以下研究。
  (1)乙酰胆碱酯酶发生基因突变,导致杀虫剂对其靶标作用敏感度下降是昆虫产生抗药性的重要原因。本文提出直接使用转录组数据,检测乙酰胆碱酯酶抗药性相关的突变位点,缩短了使用传统基于聚合酶链式反应的实验方法进行突变位点检测所需的时间。针对乙酰胆碱酯酶基因,本文建立了全面的乙酰胆碱酯酶基因数据库和乙酰胆碱酯酶抗药性相关的基因突变位点数据库。并设计了一套完整的计算流程,利用Bowtie2软件进行快速短序列比对,从转录组中获取对应物种的乙酰胆碱酯酶基因上的测序片段,并与突变位点数据库比较,获取抗性测序片段数量和敏感测序片段数量,最后计算抗性频率。同时为该算法建立网站,提供在线系统,方便其他研究者使用。
  (2)对入侵昆虫入侵风险评估,目前的主要方法都是从昆虫的表型以及外界环境作用出发进行分析。而现在有大量的昆虫基因组已经被测序,尚没有被完全有效的利用和分析。本文提出使用基因组学数据和机器学习技术对入侵昆虫的入侵性进行预测,从基因组层面对昆虫的入侵性做出解释。本文使用基因组学分析手段,对收集到的包括入侵昆虫和非入侵昆虫在内的30个基因组进行分析,从中提取基因家族数据作为特征。并设计了基于多种群遗传算法的特征选择算法和基于测试集离散程度的SVM-RFE特征选择算法,利用不同类型的分类器,对昆虫入侵性进行预测。同时将该特征选择算法与目前已有的4个特征选择算法进行比较,能够取得很好的预测效果,在10折叠交叉检验下,能达到93%的准确度。
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