基因组所周永锋团队开发R-Predictor赋能植物抗病基因精准挖掘

植物面临多种病原体威胁，其免疫系统依赖于抗病基因（如NLRs、RLKs等）对病原体的识别。然而，抗病蛋白中关键LRR结构域具有高度序列多样性，现有注释工具难以高精度挖掘多类型抗病基因。针对此背景，本研究旨在开发一种能精准识别多种抗病基因的全新生物信息学工具。研究团队提出了基于深度蛋白质语言模型ESM-1v和随机森林的ESM-LRR算法，用于精确注释LRR结构域，并在此基础上构建了R-Predictor框架，整合多种结构域检测工具，可注释15种类型抗病基因。在拟南芥、水稻等植物的测试表明，R-Predictor跨物种通用性出色，注释RLK和NLR的F1 score分别高达0.89和0.88，能精准捕获典型及非典型抗病基因。结论：R-Predictor突破了传统方法局限，显著提升多类型植物抗病基因的挖掘效率与准确性，为抗病育种提供了强大工具。