Team name

Tarim Genome Pathways

Salt-stress regulator discoveryprediction and validation in Arabidopsis用可解释的机器学习加基因网络分析，筛出抗盐核心转录因子

塔里木大学生命科学与技术学院T2 农业环境

Project title

Salt-stress regulator discoveryprediction and validation in Arabidopsis

T2 农业环境盐胁迫转录因子盐胁迫表型

Tarim Genome Pathways 在盐胁迫转录组中寻找表达变化不显著、但位于调控网络枢纽位置的转录因子，并用实验反馈调整候选筛选阈值。

根据 2021 年联合国粮农组织的报告，全球盐渍化土壤面积超过 8.33 亿公顷；而新疆地区就有大面积的盐碱化耕地，严重影响作物生长。项目聚焦盐碱化耕地造成的作物减产问题。盐碱化扩展持续影响区域农业生产。植物抗盐涉及生长、防御和稳态维持等多基因协同调控。现有研究尚未完整解析不同盐浓度下的调控网络。

01
阶段 1
图神经网络与 SHAP 可解释分析
项目采用 GCN（图卷积网络）计算基因调控网络中的节点关系。项目利用可解释模型筛选调控网络中的核心转录因子。项目采用 SHAP 分析候选基因的特征贡献，为模型排序提供可解释依据。
02
阶段 2
分类模型评估与候选排序
ROC 曲线对比中，十种分类器的 ROC AUC 分别为：MLP 0.981、SVM 0.978、CatBoost 0.976、Gradient Boosting 0.975、随机森林 0.974、KNN 0.974、LightGBM 0.964、XGBoost 0.963、AdaBoost 0.953、逻辑回归 0.951。