甘蓝型油菜是异源四倍体作物,其基因调控网络复杂,影响对油菜基因功能的挖掘和解析。基因调控网络是一个有向的,具有表示基因间相互作用关系功能的网络。我们通过机器学习的方法分析油菜转录组数据,进而构建全基因组基因调控网络。利用该网络初步挖掘了参与油菜生长素合成途径的转录因子和生长素响应因子ARFs蛋白家族下游靶基因。相关结果如下:（1）利用NCBI公共数据库中甘蓝型油菜和拟南芥各个组织的转录组数据、转录因子DAP-Seq和Ch IP-Seq数据,通过基于GENIE3的随机森林和额外树的方法分别构建了拟南芥和甘蓝型油菜的网络。进而利用拟南芥网络对甘蓝型油菜网络进行矫正,最终获得了六个甘蓝型油菜GRNs。进一步对六个油菜GRNs网络敏感度检测结果表明,71%优化后的甘蓝型油菜网络敏感度得到了提高。以生长素ARFs蛋白转录因子为例,ROC分析结果表明,ARFs家族网络的AUC值共有92.59%高于0.5。此外,构建的GRNs网络均符合幂函数分布,这说明该网络符合无尺度网络分析,能够使用度中心性等指标进行网络的筛选和利用。（2）生长素是一类重要的植物激素,利用油菜GRNs网络,我们挖掘了参与生长素合成途径调控的转录因子。网络中度中心性大于40的节点,共有75个转录因子。它们的功能注释结果表明,这些转录因子和激素等途径相关;其中WRKY家族占17.27%,表明这些WRKY转录因子成员可能参与油菜生长素的合成调控。同时,我们分析了油菜生长素信号通路转录因子ARFs家族调控的下游网络,结果表明,在所有ARFs成员中,ARF2的度中心性占全ARFs家族基因的41%,显著高于其它成员;GO注释结果表明细胞周期、器官发育、生长素相关通路的基因被显著富集;同源拷贝之间下游靶基因差异显著,但也存在靶基因受到多个拷贝共同调控的现象。此外染色体偏向性分析结果表明,ARF1等3个基因的靶基因显著偏向于C亚基因组,而ARF3等4个基因的靶基因显著偏向于A亚基因组。通过机器学习,我们构建甘蓝型油菜GRNs,利用该网络我们初步挖掘了调控生长素合成的转录因子和ARFs蛋白家族下游的靶基因。该研究表明GRNs网络有助于预测和挖掘已知途径的调控因子,为油菜功能基因组学研究奠定基础。