园艺植物的多组学和计算生物学:从基因型到表型，卷二

这个研究课题是文章集合系列的一部分-园艺植物的多组学与计算生物学:从基因型到表型．


园艺植物为人类提供草药、饮料、蔬菜、水果和观赏植物，发挥着重要作用。高通量技术彻底改变了探测植物生理变化和生物机制的时间尺度和能力。所有的测序数据和工具帮助我们更好地了解园艺植物的进化史，并为重要经济性状的分子研究提供基因型和表型资源。这些组学技术(如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、脂质组学、离子组学和氧化还原组学)的整合目前处于植物研究的前沿。
园艺植物的基因组具有高度的多样性和复杂性，通常具有高度的杂合性和多倍体。需要开发新的计算方法来利用最先进的基因组技术。因此，挖掘多组学数据和开发新的计算生物学方法来可靠和有效地分析植物性状是必要的。

多组学和计算生物学的方法可以理解植物性状的生化机制。多组学数据和计算生物学技术的集成构建了生物网络，以识别可以进一步应用于园艺作物育种和更高产的作物品种的性状。
本课题旨在结合高通量组学和计算生物学技术，在园艺作物研究中找到一种连贯匹配的基因-表型关系或关联。我们鼓励致力于提高我们对从基因型到表型的生物学机制的理解的手稿。

我们欢迎就以下子主题提交不同类型的文章，包括原创研究论文、综述、微评、方法、观点等，但不限于:
•模拟生物过程的计算方法或机器学习方法。
•发现基因-表型关联。
•用于经济重要性状关联分析的基因-基因相互作用和基因-环境相互作用。
•基因表达数据分析的新计算方法。
•用于建模基因调控网络的机器学习方法。
•识别表达模式。
•基因表达数据分析的计算方法综述。