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      研究人員正在利用機器學(xué)習(xí)來了解微生物關(guān)系
      
			
      
				2019-04-23 11:54:04
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      亞馬遜河及其周圍的生態(tài)系統(tǒng)是世界上生物多樣性最豐富的。但考慮到大約30英尺的人體胃腸(GI)道，它有一些競爭。這種微生物組 - 特定環(huán)境中微生物的總和 - 一直是卡內(nèi)基梅隆電氣和計算機工程(ECE)教授Radu Marculescu最近的研究重點。
      

      研究人員正在利用機器學(xué)習(xí)來了解微生物關(guān)系
      

      “結(jié)果發(fā)現(xiàn)，人類[GI]微生物組中發(fā)生的相互作用比我們原先想象的要多得多，”Marculescu說。“人們將微生物組的變化與抑郁，感染甚至癌癥聯(lián)系起來，因此它有點像人類的第二腦。”
      

      Marculescu和ECE博士。學(xué)生Chieh Lo開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)算法 - 稱為MPLasso--它使用數(shù)據(jù)來推斷GI微生物組中微生物之間的關(guān)聯(lián)和相互作用。MPLasso從過去幾十年開始挖掘醫(yī)學(xué)和科學(xué)文獻，尋找關(guān)注各種微生物相互作用和關(guān)聯(lián)的研究的實驗數(shù)據(jù)。MPLasso將這些不同的信息提取到一個集中的數(shù)據(jù)集中，該數(shù)據(jù)集對人體胃腸道內(nèi)的微生物相互作用進行編目。
      

      機器學(xué)習(xí)是這種調(diào)查的一種新方法。Marculescu基于CMU的系統(tǒng)級設(shè)計組負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)研究，似乎是解決此類項目的最佳場所。通過這樣做，他找到了一種方法，可以為醫(yī)學(xué)研究人員和專業(yè)人員提供推斷的微生物相互作用目錄，從而加強對這些相互作用如何影響和影響人類健康的理解。
      

      到目前為止，要好好了解微生物如何在人體胃腸道中相互作用一直存在挑戰(zhàn)。Marculescu知道，在設(shè)計可吸收藥丸和細(xì)菌等先進技術(shù)為主流應(yīng)用做好準(zhǔn)備之前還需要數(shù)年時間，但他認(rèn)為MPLasso是幫助研究人員更好地了解人體胃腸道中微生物如何共存的重要一步。
      

      Marculescu說這種類型的信息對于預(yù)防醫(yī)學(xué)非常有價值，因為它為揭示微生物相互作用如何轉(zhuǎn)化為健康或生病的人奠定了基礎(chǔ)。如果研究人員首先了解微生物存在以及它們?nèi)绾喂餐饔?，那么他們就可以開始建立微生物相互作用和各種類型疾病之間的因果關(guān)系。
      

      “研究人員還觀察了真實的實驗。他們觀察到微生物在身體各種事件中的存在和相互作用，”Marculescu說。“基于此，人們可以推斷出具有預(yù)測性的互動網(wǎng)絡(luò)。”
      

      MPLasso在其推斷的關(guān)聯(lián)和相互作用中表現(xiàn)出95%的準(zhǔn)確性，因為它解決了人類微生物組數(shù)據(jù)的高維度和組成性問題。高維度是指存在的潛在微生物關(guān)聯(lián)和相互作用的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于任何給定數(shù)據(jù)庫中可用的樣品數(shù)量。成分?jǐn)?shù)據(jù)提供的數(shù)字占整體的百分比，而不是精確的測量值。
      

      Marculescu和Lo通過GitHub公開發(fā)布了MPLasso。當(dāng)研究人員將其下載供自己使用時，他們也可以將自己的數(shù)據(jù)上傳到平臺。MPLasso為數(shù)據(jù)庫提供了用戶友好的界面，該界面不斷更新，因為它不斷挖掘新上傳的相關(guān)數(shù)據(jù)。
      

      “你會看到昨天和幾個月之前的差異，因為算法會自動收集和改進你的模型，”Marculescu說。“你今天的模型比兩周前或兩個月前的模型更好，僅僅是因為如果有報道說你所看到的東西與你所看到的東西一致，那么這種聯(lián)想會變得更強大。”
      

      人體胃腸道是Marculescu所說的“為人體帶來巨大潛在問題”的東西。由于其生物多樣性可與亞馬遜的生物多樣性相媲美，因此了解我們胃腸道中的所有生物如何相互作用并影響我們將是一個強大的有用工具。Marculescu的工作將有助于實現(xiàn)這一目標(biāo)。
      

      閱讀Marculescu和Lo的研究論文，最近發(fā)表在PLOS Computational Biology上。
      
			

			
        
      
			
      
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