预测益生菌乳酸细菌的免疫调节活性,使用监督机器学习在Cornus aspersum牛模型中进行
Elissavet Charizani1, Esmeralda Dushku1, Maria Kyritsi1
1Department of Genetics, Development & Molecular Biology, School of Biology, Aristotle University of Thessaloniki, 54124, Thessaloniki, Greece.
Fish & shellfish immunology
|July 25, 2024
概括
机器学习使用细菌细胞表面特征准确预测益生菌免疫调节活性. 这种方法有助于通过分析它们与宿主免疫反应的相互作用来识别有效的益生菌菌株.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 选益生菌菌株缺乏明确的表型标志物来预测体内机制.
- 了解宿主-益生菌相互作用对于开发有效益生菌至关重要.
研究的目的:
- 展示机器学习 (ML) 的使用,以预测益生菌菌株的体内免疫调节活性.
- 确定影响宿主免疫反应的关键细菌细胞表面表型特征.
主要方法:
- 从牛肠中分离和鉴定了240种乳酸细菌菌株.
- 对抗胃肠道障碍物 (粘液,胃汁,pH) 的评估细菌存活率.
- 评估的细胞表面特性:疏水性,自聚和生物膜形成.
- 实施了一条ML管道,以预测体内免疫调节活性.
主要成果:
- ML模型以88%的准确度预测了免疫调节活性.
- 细菌自聚和细胞表面的疏水性是免疫反应的关键预测因素.
- 确定了能够增强牛血淋巴细胞化学反应和细胞形成的菌株.
结论:
- ML提供了一种预测方法来理解宿主-益生菌相互作用.
- 牛模型是有效的选基于先天免疫反应的益生菌.
- 细胞表面特征是预测益生菌疗效的有价值标记.


