RFBGCpred:一种基于随机森林的工具,用于预测生物合成基因集群
Sharanbasappa D Madival1, Dwijesh Chandra Mishra2, Krishna Kumar Chaturvedi2
1The Graduate School, ICAR-Indian Agricultural Research Institute, New Delhi 110012, India; Divisioin of Agricultural Bioinformatics, ICAR-Indian Agricultural Statistics Research Institute, New Delhi 110012, India.
RFBGCPred是一个新的机器学习工具,可以准确地分类五种关键的生物合成基因集群 (BGC) 类型,包括混合体. 它改进了现有的方法,用于识别药品和农业中重要的天然产品途径.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 在基因组学中的机器学习.
背景情况:
- 生物合成基因集群 (BGCs) 对于生产具有重要应用的天然产品至关重要.
- 像antiSMASH和DeepBGC这样的现有工具在识别复杂或非典型的BGC架构方面存在局限性.
研究的目的:
- 开发和展示RFBGCPred,一个开源的机器学习分类器.
- 提高五个特定的高影响BGC类别的分类准确性:PKS,NRPS,RiPP,烯和PKS-NRPS杂交物.
- 通过改善阶级层面的歧视来补充现有的BGC检测管道.
主要方法:
- 利用MiBIG数据库中的精选数据进行培训.
- 采用Word2Vec用于特征提取,并监督UMAP用于减小维度.
- 应用SMOTE来处理类不平衡和随机森林作为最终分类器,通过TOPSIS标准选择.
主要成果:
- 随机森林模型实现了高性能:98.0%的准确性 (MCC:0.9752,AUC:0.9928) 在一个平衡的测试集.
- 在一个不平衡的验证集上表现出强烈的概括,准确度为94.8% (MCC:0.89,AUC:0.96).
- 与抗SMASH和DeepBGC相比,PKS-NRPS混合集群的回忆能力有所改善,精度具有竞争力.
结论:
- RFBGCPred有效地分类关键的BGC类型,特别是混合架构,减少错误分类错误.
- 该工具为自然产品发现的生物信息学工具包提供了有价值的补充.
- RFBGCPred是可访问的,支持多种输入格式,并通过GitHub提供所有资源.
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