报告题目：预测沟巢曲霉必要基因的一种综合方法
报告人：程键 博士
摘 要：传统的敲除技术已广泛的应用于物种必要基因的识别。然而，这项技术的高额花费以及周期长，使得其在大规模基因组必要基因识别上实施较为困难。沟巢曲霉全基因组拥有11272个基因，用敲除技术识别其必要基因不是很现实。基于此，本文首先利用必要基因已经清楚的物种(酿酒酵母与裂殖酵母)的全基因组数据和实验数据分别构建了两种必要基因识别的经验模型，以用于沟巢曲霉的必要基因的识别。两种模型中，第一种模型（模型I）是基于同源基因在必要性和非必要性上具有保守性，以及必要基因一定通过基因组序列的一些特征表现出来的思想，分别以酿酒酵母和裂殖酵母的全基因组数据为训练样本，根据前人研究和自己的分析，选择用于基因必要性识别的序列特征，建立识别必要基因的经验模型；第二种模型（模型II）是基于必要基因一定作用于一些特殊的组件，参与一些特殊的过程，调节一定功能的原理，分别以酿酒酵母和裂殖酵母的GO (Gene Ontology)数据为训练样本, 建立识别必要基因的经验模型。然后，以酿酒酵母与裂殖酵母建立的经验模型分别识别沟巢曲霉的必要基因，并将识别结果进行比较。最后，以酿酒酵母与裂殖酵母经验模型识别一致的沟巢曲霉的基因为必要基因。利用这两种模型识别出了1718个推测的沟巢曲霉必要基因，并以前人已验证沟巢曲霉的19个必要基因，12个非必要基因进行模型验证。结果显示： 19个必要基因中16模型识别正确，12个非必要基因中9个模型识别正确，即假阳性率为0.25，真阳性率为0.842。这表明本文所提出的方法是有效可行的。
报告时间：2011年11月27日下午3：30
报告地点：理学院三楼数学实验室（西侧）
组织者：郑立飞 所属研究所：西北农林科技大学理学院应用数学研究所
理学院
2011年11月25日
