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一组生物学家和计算机科学家采用了基于时间的机器学习方法，从全基因组表达数据中推导出植物氮信号传导的时间逻辑。这项工作有可能提供新的方法来监测和增加作物生长使用较少的氮肥，这将有益于人类的营养和环境。
该研究发表在“美国国家科学院院刊”(PNAS)上，主要研究基因调控网络(GRNs)，该网络确定哪些转录因子可以调节响应氮所需的基因，氮是植物发育的重要营养素。和人类的营养。
“通过构建基于对氮处理的动态基因反应的这些调节网络，我们可以在延时细节中看到摄入氮气所需的遗传过程及其转化为合成所有含氮化合物所用的氨基酸包括DNA，蛋白质和叶绿素在内的Gloria Coruzzi解释说，他是纽约大学生物学和基因组学与系统生物学中心的教授，也是该论文的资深作者。“有了这些新的见解，我们现在可以提前寻找提高粮食生产效率的方法，并在低氮输入下丰富可持续农业措施，这将有利于环境。”
该研究还包括普渡大学，伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校，冷泉港实验室和法国国家农业研究所的研究人员。
该研究利用了时间 - GRNs的第四个且很大程度上未开发的维度 - 旨在更好地阐明与氮的遗传反应相关的转录因子(TF)。具体而言，了解转录因子如何在不同时间点发挥作用可以使科学家能够针对早期应答者并对整个基因调控网络的时间操作进行预测。
这个基于时间的GRN现在提供了丰富的监管知识，为155个转录因子对氮响应的调节控制及其对核心植物生命过程的影响(如昼夜节律，光合作用和RNA代谢等)提供了可测试的假设。影响植物生长，发育和产量。
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