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MNFR：基于机器学习的益生菌基因组分类器研究
科学私享
2025-03-30 11:23
文章摘要
本研究旨在开发一种高效准确的益生菌鉴定方法，提出了基于机器学习的基因组分类器ProbML。通过测试五种机器学习算法，发现XGBoost模型表现最佳，在学习数据集和独立测试数据集上分别达到100%和95.45%的准确率。该模型成功分析了4728个基因组，并将650个分类为益生菌，其中许多是首次报道。此外，研究还开发了一个通用的图形用户界面平台，便于用户应用ML算法进行基因组分析。尽管存在一些局限性，如阴性集中可能包含潜在益生菌，以及XGBoost模型参数调整的计算挑战，但该研究为益生菌发现提供了有力工具，并具有广泛的应用前景。
查看文献：
ProbML: A Machine Learning-Based Genome Classifier for Identifying Probiotic Organisms
查看期刊：
Molecular Nutrition & Food Research
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