深度注释:一种基于深度学习的新型可解释的基因组选择模型,集成了全面的功能注释
Wenlong Ma1,2, Weigang Zheng1,2,3, Shenghua Qin1,2
1State Key Laboratory of Genome and Multi-omics Technologies, Shenzhen Branch, Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture, Key Laboratory of Livestock and Poultry Multi-Omics of MARA, Agricultural Genomics Institute at Shenzhen, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Shenzhen 518124, China.
深度注释是一种新的深度学习模型,通过整合多组学数据来增强基因组选择,从而更好地预测表型. 这种可解释的方法提高了准确性,并确定了畜牧业的因果性SNP.
科学领域:
- 农业科学
- 生物信息学
- 遗传学
背景情况:
- 基因组选择使用基因组信息加速了牲畜特征的改善.
- 多基因组学数据提供了通过生物知识增强基因组选择的潜力.
- 在基因组选择中使用多组学数据准确的表型预测仍在发展.
研究的目的:
- 开发DeepAnnotation,一个可解释的深度学习模型用于表型预测.
- 将多组学功能注释集成到基因组选择的深度学习框架中.
- 提高预测牲畜经济重要特征的准确性和效率.
主要方法:
- 开发了DeepAnnotation,这是一个深度学习模型,将多组学注释与顺序网络层对齐.
- 模拟了基因型到表型级联从 cis-regulatory 元素到基因,模块和特征.
- 对七种经典基因组选择模型进行模型性能评估.
主要成果:
- 与七种经典模型相比,DeepAnnotation的预测准确度显著提高 (增长6.4%120.0%).
- 在预测三种猪肉生产特征 (瘦肉百分比,腰部肌肉深度,背部脂肪厚度) 中实现了高计算效率.
- 能够识别潜在的因果单核酸多态 (SNP) 和它们的分子机制.
结论:
- 深度注释是一个开源的,可解释的深度学习工具,用于基因组选择中的表型预测.
- 该模型有效地利用多经济学功能注释进行增强的预测.
- 为畜牧养殖和遗传学领域的研究人员和从业人员提供了宝贵的资源.
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