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  • 【科研動態】華中科技大學生命學院寧康教授團隊在微生物組大數據的人工智能挖掘領域取得系列成果

    【字體: 時間:2022年09月20日 來源:華中科技大學生命與科學技術學院

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       2022年9月19日,華中科技大學生命學院系統生物學與生物信息系寧康教授團隊,以華中科技大學為唯一單位在國際權威期刊Briefings in Bioinformatics上發表題為“EXPERT: transfer learning-enabled context-aware microbial community classification”的研究論文,提出一種基于遷移學習的情景感知微生物群落分類方法

      

    2022年9月19日,華中科技大學生命學院系統生物學與生物信息系寧康教授團隊,以華中科技大學為唯一單位在國際權威期刊Briefings in Bioinformatics上發表題為“EXPERT: transfer learning-enabled context-aware microbial community classification”的研究論文,提出一種基于遷移學習的情景感知微生物群落分類方法。

    微生物群落分類能夠確定微生物群落的潛在類型和來源,從而有助于更好地理解群落的分類和功能結構是如何發展和維持的。然而,以前的分類模型需要在速度和準確性之間權衡,并且面臨著對各種情景,特別是研究較少的特定情景的困難。本文引入了基于遷移學習的EXPERT,使分類模型能夠適應多種環境,具有當前最高的效率和準確性。作者在文中證明了遷移學習可以促進在不同背景下的微生物群落分類,例如在有限樣本數量的多種疾病的微生物群落分類,以及預測結腸直腸癌連續分期的腸道微生物組的變化。從廣義上說,EXPERT實現了精確的、上下文感知的微生物群落定制分類,并增強了新的微生物知識發現能力。

    文章通過幾個特定情景展示了該方法在微生物群落分類中的效用。首先,通過將EXPERT應用于不同分娩方式的嬰兒腸道微生物群落。作者發現,由于第一年的環境暴露,剖腹產出生的嬰兒與自然分娩的嬰兒相比,腸道微生物群落在很大程度上得到了恢復。其次,通過整合多種疾病腸道微生物群落的數據集,作者發現人類腸道微生物群落表現出疾病特異性模式,這與之前的跨多疾病研究結果一致。第三,作者展示了該方法在表征結直腸癌(CRC)不同階段患者腸道菌群方面的效用。通過使用CRC的五個階段的群落,作者發現同一階段的宿主樣本具有相似的腸道微生物群落,因而腸道微生物群落的組成變化可以反映結直腸癌的進展。

    華中科技大學生命學院博士生查毓國和本科生沖輝、碩士生于清揚為論文的共同第一作者,華中科技大學寧康教授為論文的通訊作者。該研究得到科技部國家重點研發計劃,國家自然科學基金等的資助。

    此項工作是寧康教授團隊在微生物組大數據和人工智能領域的又一重要研究成果。此系列的工作還包括:在2022年4月于國際權威期刊Genome Medicine發表的題為“Ontology-Aware Deep Learning Enables Ultrafast and Interpretable Source Tracking among Sub-Million Microbial Community Samples from Hundreds of Niches”的研究論文,提出一種基于微生物群落本體的深度學習方法,解決了在數十萬個群落樣本中進行快速準確的微生物群落溯源的問題。此外,在2022年4月于國際權威期刊Briefings in Bioinformatics發表了題為“Ontology-aware neural network: a general framework for pattern mining from microbiome data”的綜述文章,總結了本體感知神經網絡(ONN)在微生物組暗物質數據挖掘中作為一個通用的框架的優勢,為下一代通用的微生物組大數據挖掘方法奠定了基礎。

    寧康教授長期從事微生物組大數據挖掘方法開發和轉化研究,已在PNAS、Gut、Genome Biology、Genome Medicine、Microbiome、Nucleic Acids Research等高水平學術期刊發表多篇學術論文。擔任Microbiology Spectrum、Genomics Proteomics Bioinformatics等國際期刊編委。擔任中國生物信息學學會(籌)-基因組信息學分會副主任等。歡迎對相關研究方向感興趣的研究生和博士后加盟,團隊網站:http://www.microbioinformatics.org/。

    論文鏈接:https://academic.oup.com/bib/advance-article/doi/10.1093/bib/bbac396/6702669


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