复杂环境下影响转录组模型准确性因素的模拟研究：助力精准解析与策略优化

为探究影响田间转录组模型准确性的因素，研究人员开发了一种新型模拟系统并开展大规模模拟研究。结果发现，影响模型准确性的关键因素依次为基因表达模式、训练数据样本数量、昼夜覆盖范围和温度覆盖范围。该研究成果有助于制定训练数据采样策略和评估新建模方法。

　　在真实且复杂的田间环境中，对分子响应进行表征对于理解植物的环境响应至关重要。田间转录组学预测（Field transcriptomics prediction）指的是结合气象参数、大气气体、土壤条件、食草动物、管理措施等各类环境变量，对户外田间的转录组进行建模，这是研究复杂环境中基因表达动态最全面的方法。然而，目前尚不清楚哪些因素会影响田间转录组模型的准确性。在这项研究中，开发了一种全新的模拟系统。利用该系统，研究人员开展了大规模模拟，以揭示影响模型准确性的因素。研究发现，对模型准确性影响最大的因素，按重要性排序依次为基因的表达模式、训练数据中的样本数量、训练数据的昼夜覆盖范围以及训练数据的温度覆盖范围。使用实际测量的转录组数据进行验证，所得结果与模拟结果相似。该模拟系统和分析结果有助于制定高效的训练数据采样策略，生成用于评估新建模方法的模拟数据，对于剖析真实环境中转录组动态背后各种因素的相对重要性也具有重要价值。