迁移学习揭示双翅目昆虫中物种特异性的嗅觉偏好，并为害虫管理策略提供依据

挥发性有机化合物（VOCs）与气味受体（ORs）之间的相互作用，称为 VOI，构成了物种识别环境中化学信息的分子基础。表征近缘物种之间 VOI 关系的细微差异，对于理解 ORs 的快速进化以及识别与害虫管理相关的物种特异性化学线索至关重要。然而，该领域的研究进展一直受到实验数据匮乏和计算预测精度有限的双重制约。为此，我们开发了一种由虚拟筛选增强的迁移学习策略，将大规模分子对接数据与稀疏的功能实验数据相整合。所得的 VOI 预测模型通过对害虫物种东方果实蝇（Bactrocera dorsalis）的功能实验得到了验证，表明其具有跨物种预测能力。利用该模型，我们从多个角度研究了双翅目昆虫生态位与嗅觉敏感性之间的关系，重点关注了可能为害虫行为研究提供信息的模式。该模型预测可靠性还得到了其与已知嗅觉趋势一致性的进一步支持：它重现了果蝇和蚊虫分别对酯类和芳香族化合物的偏好性响应，并再现了此前报道的果蝇中嗅觉能力与视觉能力之间的负相关关系。作为概念验证性应用，我们比较了吸血蚊虫与非吸血蚊虫，揭示了它们存在重叠的化学空间，但在其特异识别化合物的模式上存在差异。本研究提供了一个可靠的 VOI 预测框架，揭示了双翅目昆虫在物种水平上的嗅觉偏好模式，并为加速发现用于物种特异性害虫监测与防治的行为活性化合物提供了一条计算流程。

挥发性有机化合物（VOCs）与嗅觉受体（ORs）之间的相互作用，称为VOI，是物种识别环境中化学信息的分子基础。表征近缘物种之间VOI关系的细微差异，对于理解ORs的快速进化以及识别与害虫管理相关的物种特异性化学线索至关重要。然而，该领域的进展一直受到实验数据匮乏和计算预测精度受限的双重制约。为此，我们开发了一种由虚拟筛选增强的迁移学习策略，将大规模分子对接数据与稀疏的功能实验数据相整合。所得VOI预测模型通过对害虫物种东方果实蝇（Bactrocera dorsalis）的功能实验验证，展示了其跨物种预测能力。

利用该模型，我们从多个角度研究了双翅目昆虫生态位与嗅觉敏感性之间的关系，重点关注可能为害虫行为研究提供信息的模式。该模型预测可靠性还得到了其与已知嗅觉规律一致性的进一步支持：它重现了果蝇和蚊虫分别对酯类和芳香族化合物的偏好性响应，并再现了此前报道的果蝇中嗅觉能力与视觉能力之间的负相关关系。作为概念验证性应用，我们比较了吸血性与非吸血性蚊虫，揭示了二者存在重叠的化学空间，但在其特异识别化合物的模式上存在明显差异。本研究提供了一个可靠的VOI预测框架，揭示了双翅目昆虫在物种层面的嗅觉偏好模式，并为加速发现用于物种特异性害虫监测与防控的行为活性化合物提供了一条计算流程。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.03.736362v1?rss=1

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