文章摘要:基于RNA-Seq的转录组测序数据特征维度较高，使用传统生信方法寻找表型相关基因需要大量计算资源，且差异分析所得候选基因范围较大，进一步筛选依赖已有的先验知识。针对这一问题，本文提出了融合遗传算法和XGBoost的转录组分析方法——GA-XGBoost，通过融入机器学习算法缩小了后续分析的候选基因范围。在一组高质量玉米数据集上对基因-百粒重性状的关联进行了对比实验和后续分析，结果显示，相比于分别使用全体基因和差异表达基因直接训练XGBoost模型，所提方法得到的候选基因训练的XGBoost模型在玉米百粒重的预测结果上具有最小的MSE；相比于差异表达分析结果的1542个差异表达基因，GA-XGBoost方法最终将候选基因范围减小至48个，范围缩小了31倍，表明所提方法能够有效提升对转录组数据的分析能力和效率。

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