必需基因对于生物的生存和繁殖起着不可或缺的作用,它的鉴定在合成生物学、生物医学、生物化学等方面有着重要意义。必需基因的鉴定主要采用实验方法以及基于计算的方法。大部分基于计算方法的研究采用了监督学习方法,这类方法需要使用大量标记数据训练模型以保证模型性能,但是获取基因的标记比较困难。针对这种情况,本文提出使用半监督学习预测必需基因。半监督学习可以同时利用标记数据和未标记数据信息以降低预测任务对标记样本的需求量。本研究以41种原核生物和6种真核生物为对象展开研究,主要工作如下:首先使用半监督学习方法预测原核生物的必需基因以初步验证方法的有效性,并设计了对比实验用以探索标记样本数量对模型性能的影响。实验中将标记样本数量占总样本量的比例设置从10%到90%递增,步长为10%。结果显示模型的预测性能随着标记样本比例增加而变得更好。当标记样本的比例为20%时,41种原核生物的平均AUC得分为0.710,表明半监督学习可以利用少量的标记样本构建有效的必需基因预测模型。然后使用半监督学习方法预测真核生物必需基因以进一步验证方法的有效性,并且设计了三组对比实验探索如何优化模型性能。在构建模型时需要得到反映样本关系的图。在构图过程中,使用不同的核函数度量样本的相似性会影响模型的性能,因此本研究设计了对比实验探索使用拉普拉斯核函数和高斯核函数度量样本相似性时对模型性能的影响。结果显示,使用拉普拉斯核函数度量样本相似性时,模型预测效果更好。使用K Nearest Neighbor（KNN）算法构建稀疏图时,K的取值也会影响模型的性能。本研究提出一种自适应的K值选取策略将K的取值数据集的样本容量关联,并设计了基于不同K值的对比实验。结果表明使用自适应的K值选取策略选取合适的K值有助于提高预测效果。也设计了对比实验探索标记样本数量对于模型性能的影响,结果显示当标记样本占比为30%时,6种真核生物的平均AUC得分为0.710,进一步验证了方法的有效性。