2021 年3 月9 日，内布拉斯加大学林肯分校James C. Schnable团队在PNAS 发表了题为Predicting transcriptional responses to cold stress across plant species的研究论文。本研究开发出一个预测模型，能够根据已有物种对胁迫响应的基因表达数据，预测其他物种中在面对同样胁迫时，基因表达模式。

尽管基因组序列组装可用于越来越多的植物物种，但基因表达对刺激的响应只在一部分物种中得到了研究。许多基因在响应非生物胁迫时，表现出转录模式的改变。然而，相关物种的直系同源基因对特定的胁迫往往表现出不同的反应。因此，某一物种中基因表达调控的数据，并不能很好的预测相关物种中直系同源基因的作用。 

本研究开发了一个监督分类模型，以识别对冷胁迫有转录响应的基因。相对于使用基因组，染色质和进化/多样性的模型，只使用直接从基因组装配计算的特征的模型，其性能仅略有下降。用来自一个物种的数据建立的模型，成功预测了其他相关物种中，对冷胁迫做出响应的基因。当对冷敏感物种进行训练，而对耐寒物种进行预测时，这种跨物种的预测仍然是准确的，反之亦然。用多个物种的基因表达数据训练的模型提供的性能至少与在单个物种中训练和测试的模型相当，并且在跨物种预测方面优于单个物种模型。

Predicting cold-responsive genes in one species using models trained in another species 

综上，根据研究较清楚物种的胁迫数据建立的分类器，可能足以预测相关的、研究较少的具有测序基因组的物种的基因表达模式。 

文章链接：https://www.pnas.org/content/118/10/e2026330118