[发明专利]基于基因与蛋白调控网络的林木精准育种方法和系统

权利要求书

1.一种基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，包括：

根据表型的形成过程定位表达数量性状位点eQTL、蛋白质数量性状位点pQTL和代谢数量性状位点mQTL，并构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型；

根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点nQTL；

根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育种应用程序；

通过模拟试验对所述林木育种应用程序进行统计测验，并在所述林木育种应用程序通过所述统计测验时，根据所述林木育种应用程序进行林木育种，其中，所述通过模拟试验对所述林木育种应用程序进行检测，包括：生成多组林木育种模拟数据，其中，所述多组林木育种模拟数据的数据分别具有不同的预设参数，所述预设参数包括遗传力、样本大小、表型测定频度中的一种或多种；分别针对所述多组林木育种模拟数据执行所述林木育种应用程序，并根据执行结果和所述预设参数获取所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率；当所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率满足预设条件时，所述林木育种应用程序通过所述统计测验。

2.如权利要求1所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，其中，通过建立表示所述表型的形成过程的微分方程组构建所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型。

3.如权利要求2所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，所述根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点nQTL，具体包括：

分别估计所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型对应的第一类微分方程系数；

确定决定所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL的基因型差异的第二类微分方程系数；

在得到所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数后，定位影响所述微分方程组对应的基因与蛋白调控网络系统结构的nQTL。

4.如权利要求3所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，在所述构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型之后，还包括：

根据林木育种数据对所述基因与蛋白调控网络系统的系统模型对应的所述第一类微分方程系数和所述第二类微分方程系数进行修正，以根据修正后的基因与蛋白调控网络系统的系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的nQTL。

5.如权利要求1-4任一项所述的基于基因与蛋白调控网络的林木育种方法，其特征在于，

通过变量选择方法选择所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL中的至少一个，结合林木育种方法生成林木育种应用程序。

6.一种基于基因与蛋白调控网络的林木育种系统，其特征在于，包括：

第一定位模块，用于根据表型的形成过程定位表达数量性状位点eQTL、蛋白质数量性状位点pQTL和代谢数量性状位点mQTL；

构建模块，用于构建基因与蛋白调控网络系统的系统模型；

第二定位模块，用于根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述系统模型定位影响所述基因与蛋白调控网络系统的网络数量性状位点nQTL；

生成模块，用于根据所述eQTL、所述pQTL、所述mQTL和所述nQTL生成林木育种应用程序；

统计测验模块，用于通过模拟试验对所述林木育种应用程序进行统计测验，并在所述林木育种应用程序通过所述统计测验时，根据所述林木育种应用程序进行林木育种，其中，所述统计测验模块包括：生成单元，用于生成多组林木育种模拟数据，其中，所述多组林木育种模拟数据的数据分别具有不同的预设参数，所述预设参数包括遗传力、样本大小、表型测定频度中的一种或多种；获取单元，用于分别针对所述多组林木育种模拟数据执行所述林木育种应用程序，并根据执行结果和所述预设参数获取所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率；判断单元，用于当所述林木育种应用程序的参数估计精度、显著基因发现功效和假阳性发现率满足预设条件时，判断所述林木育种应用程序通过所述统计测验。