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Adv Sci丨基于多组学与机器学习的枯草芽孢杆菌全基因组代谢模型优化基因表达与细胞生长预测

BioArtMED 2024-09-29 14:30
文章摘要
该研究由江南大学刘龙教授课题组完成，发表于Advanced Science，旨在通过多组学数据和机器学习技术优化枯草芽孢杆菌的全基因组代谢模型，以提高基因表达和细胞生长预测的准确性。研究团队首先建立了枯草芽孢杆菌的标准化数据库，涵盖基因表达、转录调控、信号转导等多个方面。随后，构建了iBsu1209-ME模型，并设计了34个机器学习模型进行优化，最终通过EM_iBsu1209-ME模型实现了对细胞生长速率的高精度预测，预测准确率提高了46.7%。该研究不仅为枯草芽孢杆菌的基因型-表型关系研究提供了新的工具，也为其他微生物的数据挖掘和模型开发提供了技术参考。
Adv Sci丨基于多组学与机器学习的枯草芽孢杆菌全基因组代谢模型优化基因表达与细胞生长预测
查看文献： A Multi-Omics, Machine Learning-Aware, Genome-Wide Metabolic Model of Bacillus Subtilis Refines the Gene Expression and Cell Growth Prediction
查看期刊：Advanced Science
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