【摘 要】
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饲用植物是具有一定的营养价值,可供家畜食用的各种植物资源,它是发展食草家畜的物质基础,对改善和保护人类生存环境具有非常重要的作用。饲用植物在其生长发育过程中要面对不同程度的生物（如病虫害）和非生物胁迫（如干旱、光温、盐及重金属等）,这些胁迫严重影响饲用植物的生长发育,进而对饲用植物生产造成极大的负面影响。蛋白质组学是目前研究植物胁迫响应的重要手段之一,尤其是植物与病原物蛋白质间的相互作用（包括寄主
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于深度学习理论的蛋白质-RNA相互作用特征分析及预测研究”的部分研究成果（项目编号:61873212）
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饲用植物是具有一定的营养价值,可供家畜食用的各种植物资源,它是发展食草家畜的物质基础,对改善和保护人类生存环境具有非常重要的作用。饲用植物在其生长发育过程中要面对不同程度的生物（如病虫害）和非生物胁迫（如干旱、光温、盐及重金属等）,这些胁迫严重影响饲用植物的生长发育,进而对饲用植物生产造成极大的负面影响。蛋白质组学是目前研究植物胁迫响应的重要手段之一,尤其是植物与病原物蛋白质间的相互作用（包括寄主植物-病原物两种群的种间和饲用植物种内蛋白质相互作用）,作为调控激素合成与功能、逆境信号转导及防卫基因激活等生命活动的关键,受到了国内外研究人员越来越多的关注。随着高通量生物实验技术的快速发展,研究人员可采用多种实验方法检测蛋白质相互作用。然而,生物实验方法需耗费大量人力物力,繁琐且极其耗时,大规模鉴定饲用植物蛋白质相互作用目前远未普及。近年来,随着基因测序成本的不断降低,几乎所有主要的饲用植物都进行了全基因组序列测定,饲用植物蛋白质序列数据在数量上急速增长。海量的蛋白质序列数据为发展计算方法预测饲用植物蛋白质相互作用提供了数据基础。本研究围绕饲用植物-病原物蛋白质相互作用鉴定这一科学问题,拟解决饲用植物蛋白质相互作用图谱不完整、研究相对滞后的问题,利用生物信息学方法对饲用植物-病原物蛋白质相互作用进行大规模预测,有助于深入理解植物生长发育的机理和植物抗病害的发生机制,为饲用植物品质、产量形成以及抗逆分子机制的研究提供重要支撑,研究具有重要的科研价值和应用前景。主要创新性工作包括:（1）提出了一种基于蛋白质序列信息的紫花苜蓿-丁香假单胞菌蛋白质相互作用预测模型ABSPPI,并构建了紫花苜蓿细菌性茎枯病蛋白质互作网络图谱,为系统理解饲用植物-病原体相互作用提供有价值的参考。成功发现了参与植物诱导抗病过程的512个上调基因和361个下调基因,该研究为深入理解紫花苜蓿对丁香假单胞菌的防御机制,以及苜蓿对细菌性茎枯病的抗性和易感响应提供了有益的探索。（2）开发了用于预测紫花苜蓿-丁香假单胞菌蛋白质相互作用的生物信息学工具ABSPPI,为植物科学研究人员提供一个用户友好的在线网络服务器（http://120.77.11.78/ABSPPI）,该工具对于饲用植物与病原物之间的序列—相互作用—功能关系的进一步研究提供了有益支撑。（3）提出了基于序列的三种模式植物蛋白质相互作用预测计算方法CPIELA。在拟南芥（Arabidopsis thaliana）、玉米（Zea mays）和蒺藜苜蓿（Medicago truncatula）三个模式植物数据集上进行的性能评估表明,CPIELA模型具有较好预测性能。所开发的简单易用的在线网络服务器CPIELA（http://120.77.11.78/CPIELA）,可准确高效地预测饲用植物蛋白质相互作用,进而促进饲用植物蛋白质组学的发展。（4）提出了基于网络分析的三种模式植物蛋白质相互作用预测模型DWPPI。在案例研究中,DWPPI模型预测得分最高的前20个植物蛋白质相互作用对中的14个与生物实验报导的相吻合。DWPPI模型可作为饲用植物蛋白质相互作用实验检测的一种有效补充手段,为发现和探索植物分子间相互作用带来新的见解。
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