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基于计算文献的大豆耦合性状知识发现研究

文献类型： 中文期刊

作者： 关陟昊;单治易;熊赫;赵瑞雪

作者机构：

关键词： 知识抽取;知识发现;语义三元组;大豆育种;耦合性状

期刊名称：生物技术通报

ISSN： 1002-5464

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 【目的】提出一种基于计算文献的自动化大豆耦合性状发现模型，以精准识别田间试验前的大豆耦合性状并解析其遗传网络，弥补传统实验室方法研究在该领域的不足，为大豆育种研究提供更高效的知识发现途径。【方法】首先，依据权威的领域本体构建大豆语料的标注策略，以语义三元组的形式表示大豆耦合性状知识；其次，构建基于领域词典的语义三元组抽取模型，利用AdaPU (adapted positive-unlabeled learning)算法和R-BERT (pre-trained transformer encoder for relation extractio)算法自动化抽取大豆育种相关文献中的知识实体及其调控关系，得到大豆性状的遗传调控网络；最后挖掘网络中存在的耦合性状连通子网和性状节点间的可达路径，利用文献回溯的方法进行验证并进行遗传机制分析。【结果】该研究所提模型的准确率为79.41%，召回率为88.52%,F1 score为83.72%，获得唯一的大豆性状知识三元组776个，包含33个基因概念、119个蛋白质概念和96个性状概念，其中478个为“相关关系”，264个为“上调关系”，34个为“下调关系”。研究发现6个耦合性状连通子网，挖掘到139条性状耦合路径，揭示了大豆不同性状间的复杂关联及其潜在的分子机制。【结论】证实基于大规模文献进行性状知识发现的可行性，通过自动化模型挖掘并验证了大豆耦合性状及其遗传调控网络，为大豆育种领域的研究人员提供潜在的多效基因和性状关联信息，有效支撑育种实验设计和假设生成。

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