通过对比学习来识别全基因组序列表示的菌体-宿主关系的零射击能力
Yao-Zhong Zhang1, Yunjie Liu1, Zeheng Bai1
1Division of Health Medical Intelligence, Human Genome Center, The Institute of Medical Science, The University of Tokyo, Shirokanedai 4-6-1, Minato-ku, 108-8639 Tokyo, Japan.
我们开发了一种使用对比学习来识别全基因组序列的菌体与宿主关系的新方法. 这种方法可以准确地预测已知和未见的宿主,加速了用于治疗开发的菌体与宿主相互作用的发现.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 从基因组数据中识别菌体-宿主关系至关重要,但具有挑战性,特别是在有限的序列同样性方面.
- 现有的方法难以准确预测较少相关的菌体和宿主之间的相互作用.
研究的目的:
- 开发一种新的计算方法,以使用全基因组序列来识别物种和属级别的菌体与宿主关系.
- 提高预测菌体与宿主相互作用的准确性和效率,包括对以前看不见的宿主.
主要方法:
- 利用对比学习来创建全基因组序列嵌入,以捕捉菌体与宿主相互作用 (PHI).
- 使用频率混沌游戏表示 (FCGR) 重构全基因组序列,以学习潜伏嵌入.
- 开发了一个名为CL4PHI的管道,用于根据学习嵌入来预测菌体与宿主之间的关系.
主要成果:
- 对比式学习方法有效地处理不平衡的数据集.
- CL4PHI准确地预测已知主机,并展示了对未见的主机的零射击预测能力.
- 在基准数据集上表现优于两种基于最先进的学习方法.
结论:
- 提出的对比学习方法提高了菌体与宿主关系的预测准确性.
- 这种方法为识别PHI提供了大量基因组数据的高效处理.
- 加快了菌体与宿主相互作用的发现,支持了针对传染病的菌体治疗方法的开发.
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