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　　　　科技日报昆明9月17日电 （记者赵汉斌）记者17日从中国科学院云南天文台了解到，该台恒星物理研究团组和天文技术实验室近期基于机器学习，合作开发了快速计算恒星—行星系统潮汐演化的方法。相对于传统的理论模型计算，新方法的计算速度可提高四个数量级。相关研究成果在线发表于国际期刊《皇家天文学会月报》。

该研究通过对海拔3400~4300米的8个青藏高原黄牛群体的父系、母系和核基因组水平进行系统评估，发现青藏高原黄牛群体内部遗传多样性非常高，至少可分为5个高度分化的群体，表明青藏高原拥有丰富的地方黄牛遗传资源，具有极大的挖掘潜力；利用大规模基因组数据，通过多种选择信号分析发现青藏高原黄牛160个高可信的受选择基因中，15个为新发现基因，涉及多个器官和生理系统，其中最强的3个受选择基因与青藏高原黄牛体型大小和能量代谢相关；研究还发现，牦牛对不同海拔青藏高原黄牛群体存在不对称渐渗，包括9号和28号染色体的两个重要渗入区域，这两个区域内的基因与缺氧反应、冷适应、DNA损伤修复和抵抗紫外线辐射等过程相关。通过进一步分析，发现牦牛对非编码区的渗入可以调控相关基因的表达，从而促进青藏高原黄牛对极端环境的适应。

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