深度学习揭示了细菌谱系中可逆促进体的分布和进化模式
Jiejie Wen1, Haobo Zhang1, Dongliang Chu1
1Key Laboratory of Molecular Biophysics of the Ministry of Education, Hubei Key Laboratory of Bioinformatics and Molecular-imaging, Center of AI Biology, Department of Bioinformatics and Systems Biology, College of Life Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China.
DeepInverton是一个新的深度学习模型,识别了超过20万种细菌可逆促进体 (invertons). 这些元素调节了诸如抗微生物耐药性和生物膜形成等关键功能,帮助细菌适应.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 逆转促进体 (invertons) 是控制压力期间基因表达的关键细菌调节元件.
- 它们的完全流行率和受调节的基因功能范围在很大程度上仍然未被描述.
研究的目的:
- 开发一个深度学习模型,DeepInverton,用于在各种细菌物种中识别inverton.
- 在细菌基因组和转基因组中全面描述逆转子分布,进化模式和功能角色.
主要方法:
- 使用深度学习方法 (DeepInverton) 识别反向子而不依赖序列阅读.
- 分析了一大数据集,包括68,733个细菌基因组和9,382个元基因组.
主要成果:
- 发现了超过20万个非冗余的逆变子,病原性细菌的大量存在.
- 观察到坎布里亚时代爆发后逆变生物的增加,与物种多样化相关.
- 确定了对各种功能的逆变子调节,包括抗微生物耐药性和生物膜形成.
- 通过体外实验验证实了DeepInverton的预测,证实了大多数鉴定.
结论:
- DeepInverton提供了一个强大的工具,用于大规模的逆变子识别和分析.
- 逆转子在细菌的适应和进化中发挥着重要作用,特别是在病原体中.
- 这项研究增强了对泛基因组和泛元基因组层面的逆转子的理解,为微生物生态学和合成生物学应用开辟了道路.
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