一个国际研究团队创立了能快速准确预测未知植物基因功能的计算模型。这个名为AraNet的网络含有超过19600个基因及相关的100多万条已知的序列信息，能将基因与已知性状的关联速率提高10倍。这是植物生物学和农业基础研究领域的巨大进步。
卡内基研究所植物生物学部的Sue Rhee 说：“AraNet实际上基于一个简单的想法，即具有相同近邻基因或彼此对应基因，则极可能具有类似的性状。我们将之称为“guilt association”，AraNet含有拟南芥的19600个基因和1百万条序列信息。我们将这些序列信息作图，发现可以在已知基因与功能的基础上预测未知基因的功能。”
这些科学家利用计算确认测试和实验结果对AraNet的精确度进行测试，他们发现这一工具的预测能力比以往的小规模拟南芥基因网络高出许多。（生物谷Bioon.com）
