（图文|信息  编辑|辛西  审核|何新卫）近日，我院人工智能系何新卫老师撰写的1篇名为“CLIP-AdaM: Adapting Multi-view CLIP for Open-set 3D Object Retrieval”的文章被SIGIR-2025主会长文录用。该研究聚焦于3D模型检索领域的前沿问题，创新性地提出一种基于大规模预训练模型CLIP的轻量级适配框架——CLIP-AdaM，专注于解决开放场景下3D模型检索的类泛化难题。现有的开集3D对象检索方法通常依赖于复杂的多模态输入（如点云、体素等）...

   （图文|辛西 编辑|信息 审核|李万理）近日，我院人工智能系李万理老师撰写的题为“Generative Meta-Learning for Zero-Shot Relation Triplet Extraction”的文章被SIGIR-2025主会长文录用。SIGIR (International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval) 是信息检索领域顶级国际学术会议，在中国计算机学会（CCF）推荐论文目录中被列为A类国际学术会议。   该研究聚焦于大模型在知识抽取任务的泛化能力问题，...

   南湖新闻网讯（通讯员 邱洋 刘丽芬）近日，Genome Biology在线发表了我校作物遗传改良全国重点实验室、湖北洪山实验室严建兵教授/胡学海教授联合交叉团队题为“Precise engineering of gene expression by editing plasticity”的研究论文。该研究首先通过序列—表达预测模型智能识别植物顺式调控元件（Cis-regulatory Elements, CREs），并开展高通量实验验证与构建CRE的全基因组图谱；随后创新性地提出了一个“编辑可塑性”概念，...

   （图文|辛西 编辑|信息 审核|王玉龙）近日，我校机器学习与计算机视觉团队王玉龙教授课题组在国际知名期刊《IEEE Transactions on Image Processing》（CCF-A类，中科院一区）在线发表题为《Tensor Nuclear Norm-Based Multi-Channel Atomic Representation for Robust Face Recognition》论文。该论文系统研究了张量原子表示学习理论、算法与应用。   张量数据作为高维信息表征的核心载体，在计算机视觉（高清图像视频）、遥感监测（...

  （图文|潘伊茹 编辑|信息 审核|张泽宇）近日，生物信息领域重要期刊Briefings in Bioinformatics接收了我校生物信息2021级本科生潘伊茹和人工智能2022级本科生吉星宇的研究论文。该论文题为Contrastive Signed Graph Diffusion Network for Predicting Crop Gene-phenotype Associations，主要开发了符号图神经网络工具CSGDN，用于基因-形状正负关联预测问题。  遗传学研究中，基因与表型之间的调节关联非常重要。全基因组关联分析（...

    （文|李昌昊 编辑|信息 审核|胡学海）2月20日上午10:30，国际知名数量遗传学专家、加州大学河滨分校徐士忠教授在信息学院一综B113会议室作了题为 “数字育种”的学术报告。会议由大数据科学系主任胡学海教授主持，学院20余名师生代表参加交流会。    徐士忠教授系统分享了他在统计基因组学领域中使用模拟数据开展育种工作的多年研究经历和成果。徐士忠以经典蒙特卡洛模拟求π值的例子开篇，生动展示了随机变量在统计模拟中的重要性，...

南湖新闻网（通讯员 姚梦婷）1月28日，我校玉米团队在Molecular Plant上发表了题为“GEFormer: a Genomic Prediction Method of Genotype-Environment Interaction in Maize by Integrating Gating Mechanism MLP and Linear Attention Mechanism”的研究论文。该研究开发了一种融合门控机制MLP与线性注意力机制的玉米基因型与环境互作的基因组预测方法GEFormer。 众所周知，玉米、水稻等作物的田间表型是由基因型与环境共同作用的结果。...

     （图文|刘佳乐、张泽宇）近日，人工智能领域顶级会议AAAI-2025 main track（第39届人工智能大会，CCF-A类）接收了我校电子信息2024级研究生李璐的研究论文。该论文题为Self-Explainable Graph Transformer for Link Sign Prediction，主要研究了符号图神经网络（SGNNs）中链路符号预测的可解释性问题。   符号图神经网络被广泛用于符号图的表征学习。在现实数据集中，符号图可被用于建模生物基因与表型的上下调关系、选民的政治倾向、...

■本报记者 王方基因组变异就像是DNA（脱氧核糖核酸）的“拼写”，包括小的字母变化和大的段落变动。前者称为单个核苷酸变异（SNP），后者称为结构变异（SV）。如果“拼写”不同，将会如何影响作物？如果改变“拼写”，能否使作物育种满足人们的美好需求？近日，中国农业科学院油料作物研究所研究员刘胜毅团队与华中农业大学信息学院教授杨庆勇团队合作，在《自然-遗传学》在线发表研究论文。他们历时8年，揭示了基因组结构变...

11月5日，中国农业科学院油料作物研究所研究员刘胜毅团队与华中农业大学信息学院教授杨庆勇团队合作，在《自然-遗传学》在线发表研究论文。他们揭示了基因组结构变异调控基因表达和性状变异机制，发现油菜硫苷合成和转运偶联“秘密”，创制出抗病虫油菜新种质。基因组变异包括小的单核苷酸变异（SNP）和大的结构变异（SV），如果将基因组比作一部长篇巨著的话，SNP就好比文字或标点的微小差异，而SV则是句子、段落的变化（包括...

​“中国农科院油料所和华中农大联合揭示基因组结构变异调控基因表达和性状变异机制，发现油菜硫苷合成和转运偶联“秘密”，创制出抗病虫油菜新种质。”基因组变异包括小的单核苷酸变异（SNP）和大的结构变异（Structural variation，简称SV），如果将基因组比作一部长篇巨著的话，单核苷酸变异就好比文字或标点的微小差异，而结构变异则是句子、段落的变化（包括增加、删除、重复、错位等）， 后者对于表型多样性和物种进化的...

   南湖新闻网讯（通讯员 徐兴兵）近日，我校联合美国加州大学和中国种子集团在Plant Biotechnology Journal在线发表了合作研究“Redefining the accumulated temperature index for accurate prediction of rice flowering time in diverse environments”。该研究基于178次杂交籼稻品比和区试试验的数据，创新性地重新定义了积温指数的计算方式，建立了基于积温指数的单参数水稻抽穗期预测模型，实现了水稻抽穗期的跨环境精准...

   （图文|王悦 编辑|辛西 审核|高军）发展超高效率、超低能耗兼备的材料是新一轮科技革命和产业变革重要方向，特别是在人工智能领域。人类大脑具有极高运作效率，然而功率仅为20瓦，即：展现出极高能量利用效率。结构生物学、生物化学研究已取得巨大成就，但我们对大脑的运作机制仍不很清楚，甚至不能理解神经细胞如何实现高效率、低能耗的运作。生物离子通道作为神经信号传递的主要载体，具有高选择性、高通量、超低能耗等特...

   在光合作用中，捕光蛋白复合物吸收太阳能，通过激发态能量转移将能量集中到光反应中心，引发特殊叶绿素对的电荷分离。这一过程最终导致电子传递链中的醌分子被还原。还原后的醌分子（氢醌）会自发地从捕光蛋白复合物脱离，穿越细胞膜到达细胞色素bc1蛋白复合物，并被重新氧化。醌分子的循环氧化还原产生了电化学势差，进而推动生物能三磷酸腺苷（ATP）的合成。在这一系列电子传递过程中，醌分子的转运方式和效率起着关键作用...

​   （图文|辛西 编辑|信息 审核|陈洪）近日，人工智能领域顶级国际会议NeurIPS-2024（Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems，CCF-A类）公布论文接收结果，录用了我校信息学院陈洪教授课题组在机器学习理论领域的研究成果。该研究论文题为“How Does Black-Box Impact the Learning Guarantee of Stochastic Compositional Optimization?”，系统分析了黑盒情形对随机组合优化（SCO）算法理论...

   （图文|李璐 审核|张泽宇、李万理）近日，人工智能领域顶级会议NeurIPS-2024（Thirty-Eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems，CCF-A类）录用了我校信息学院张泽宇老师在图神经网络的研究成果，该研究论文以“DropEdge not Foolproof: Effective Augmentation Method for Signed Graph Neural Networks”为题，针对符号图神经网络的数据增强问题展开研究。   随着社交媒体广泛普及，促使用户之...

图1水稻全生育期调控组图谱的取样组织和时间点图2 利用调控组深度学习模型鉴定关键变异位点   （图文|辛西 编辑|信息 审核|谢为博）近日，我校信息学院谢为博课题组与南京大学陈迪俊课题组在Nature Communications杂志上联合发表了题为“Comprehensive mapping and modelling of the rice regulome landscape unveils the regulatory architecture underlying complex traits”的研究论文。   该研究利用谢为博教授课题组之前开...

8月24日，华中农业大学果蔬园艺作物种质创新与利用全国重点实验室、湖北洪山实验室、信息学院焦文标课题组在Plant Communications在线发表了题为SynDiv: An efficient tool for chromosome collinearity-based population genomics analyses 的论文。该研究开发了一个名为SynDiv的工具，可用于在大规模群体中量化评估染色体共线性多样性；并首次提出了基于基因组共线性的群体分化指数Syn-FST，有助于定量分析那些传统群体遗传学...

​转录因子(TF)通过与靶基因(TGs)的特定DNA序列相结合调节其表达，每个TF与其TGs会形成一个调控子(regulon)并完成生物学功能。植物组织中特异表达的regulon在协调相应器官的发育过程中起着至关重要作用。基因转录和翻译需要消耗物质和能量，研究与农艺性状密切相关的组织特异性表达regulon有助于提高物质和能量的利用效率。因此，研究植物组织特异性基因调控可揭示基因在特定组织中的表达模式，也有助于揭示基因间调控关系的一...

​植物代谢产物对植物的生长发育和适应环境等生理活动具有重要作用。比较不同物种间代谢物差异为挖掘重要基因和优异种质资源、探究代谢途径、解析复杂性状的形成提供了有效的策略。然而，现有植物代谢物相关的数据库多聚焦于整合小规模物种内的代谢物信息和相关代谢途径，未能充分发挥跨物种间代谢物差异所带来的研究潜力。并且，各数据库中代谢物的编码体系缺乏一致性，造成了数据异质性高、关联性较弱，难以直接用于比较代谢...