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Nat. Mach. Intell. 速递:利用神经常微分方程预测微生物群落代谢谱

日期: 来源:集智俱乐部收集编辑:集智编辑部


关键词:代谢谱分析,深度神经网络,神经常微分方程



论文题目:Predicting metabolomic profiles from microbial composition through neural ordinary differential equations
论文来源:Nature Machine Intelligence
论文链接:https://www.nature.com/articles/s42256-023-00627-3

刻画微生物群落的代谢谱(metabolic profile)对于理解其生物学功能以及其对宿主或环境的影响至关重要。直接测量代谢谱的实验困难且昂贵,而用来量化微生物群落物种组成的定序方法已经得到了很好的发展,并且成本相对较低。那些能够从微生物群落的组成中预测其代谢谱的计算方法可以节省代谢谱实验所需的大量工作。然而,尽管科学家们已经做出了努力,但仍然缺乏一种具有高预测能力、普适性和可解释性的计算方法。

这篇发表在 Nature Machine Intelligence 上的文章开发了一种名为代谢谱预测因子(metabolomic profile predictor)的方法,它利用神经常微分方程(neural ordinary differential equations,mNODE),基于最先进的深度神经网络模型家族。作者用充分的证据展示了,mNODE 在预测人类微生物组和一些环境微生物组的代谢谱方面优于现有方法。并且,在预测人类肠道微生物群时,mNODE可以自然地结合饮食信息,进一步增强代谢谱的预测。此外,mNODE 的敏感性分析能够揭示微生物-代谢物的相互作用,这可以使用合成数据和真实数据进行验证。结果表明,mNODE是研究微生物群的有力工具。

图1 mNODE从物种微生物组成和其他饮食信息中预测代谢谱的工作流程。

图2 基于MiCRM的合成数据的mNODE模型比较与验证。

图3. mNODE与现有方法在真实微生物群落数据集上的性能比较


AI+Science 读书会启动


AI+Science 是近年兴起的将人工智能和科学相结合的一种趋势。一方面是 AI for Science,机器学习和其他 AI 技术可以用来解决科学研究中的问题,从预测天气和蛋白质结构,到模拟星系碰撞、设计优化核聚变反应堆,甚至像科学家一样进行科学发现,被称为科学发现的“第五范式”。另一方面是 Science for AI,科学尤其是物理学中的规律和思想启发机器学习理论,为人工智能的发展提供全新的视角和方法。

集智俱乐部联合斯坦福大学计算机科学系博士后研究员吴泰霖(Jure Leskovec 教授指导)、哈佛量子计划研究员扈鸿业、麻省理工学院物理系博士生刘子鸣(Max Tegmark 教授指导),共同发起以“AI+Science”为主题的读书会,探讨该领域的重要问题,共学共研相关文献。读书会从2023年3月26日开始,每周日早上 9:00-11:00 线上举行,持续时间预计10周。欢迎对探索这个激动人心的前沿领域有兴趣的朋友报名参与。


详情请见:
人工智能和科学发现相互赋能的新范式:AI+Science 读书会启动


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