文献分享 | 从模式植物到作物的保守氮利用效率调控模块提升了机器学习对氮利用效率的预测能力

本研究针对氮利用效率（NUE）这一影响作物产量和环境可持续性的关键问题，从模式植物拟南芥和作物玉米入手，整合了时间序列转录组分析、动态网络推断和跨物种保守性分析。研究目的旨在识别保守的NUE调控模块，并验证其在机器学习预测NUE中的作用。通过实验构建了玉米氮响应基因调控网络，利用XGBoost模型预测田间NUE表型，发现保守基因集显著提升预测性能，结论表明该方法能有效指导作物氮高效育种，推动系统生物学在农业中的应用。