【摘 要】
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必需基因在生命活动中扮演着至关重要的角色,必需基因的缺失会导致生物体的不育或死亡。准确预测必需基因对于寻找潜在的药物靶点和有效的药物设计等医学实际应用以及理解生命的生存机制具有重要意义。深度学习网络已被证明在特征提取和图像识别方面具有突出的性能,但需要大量训练数据来优化参数,而每个细菌物种的必需基因和非必需基因数据规模较小,奖励调节STDP学习算法可以帮助卷积脉冲神经网络检测出罕见但具有诊断性的特
【基金项目】
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国家自然科学基金（61305077）；
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必需基因在生命活动中扮演着至关重要的角色,必需基因的缺失会导致生物体的不育或死亡。准确预测必需基因对于寻找潜在的药物靶点和有效的药物设计等医学实际应用以及理解生命的生存机制具有重要意义。深度学习网络已被证明在特征提取和图像识别方面具有突出的性能,但需要大量训练数据来优化参数,而每个细菌物种的必需基因和非必需基因数据规模较小,奖励调节STDP学习算法可以帮助卷积脉冲神经网络检测出罕见但具有诊断性的特征,在训练期间需要较少的数据,因此本文使用基于奖励调节STDP算法的卷积脉冲神经网络来进行必需基因预测。本文使用基于奖励调节STDP算法的卷积脉冲神经网络学习DEG数据库中32种细菌必需基因和非必需基因的FCGR图像,并进行生物体内和跨物种必需基因预测。对于生物体内预测,最高准确率ACC得分为0.90,平均ACC为0.78,对于跨物种预测,最高ACC为0.79,平均ACC为0.68。进一步针对数据集的样本不平衡问题,本文采用基于不平衡奖励调节STDP学习算法的卷积脉冲神经网络来完成32种细菌的生物体内和跨物种必需基因预测。相比于奖励调节STDP学习算法,不平衡奖励调节STDP学习算法对32种细菌物种进行生物体内必需基因预测的平均敏感度得分从0.78提高到0.83,平均F1-score从0.73提高到0.75,G-mean平均分从0.70提高到0.73。最后分析并验证了细菌物种基因信息中可能影响必需基因分类性能的因素。与采用传统的机器学习分类器进行训练的预测结果相比,本文所用方法的生物体内预测结果对32种细菌中大多数细菌都有很好的预测效果,表明脉冲神经网络可以通过直接从必需基因和非必需基因的FCGR图像中提取基因特征来进行更好的必需基因预测。相比于使用基因序列特征和拓扑特征进行必需基因预测的方法,本文的跨物种必需基因预测结果可以达到接近甚至优于这些方法的性能,同时需要更少的输入特征。相比于使用基于平衡数据的奖励调节STDP学习算法,不平衡奖励调节STDP学习算法可以充分利用必需基因和非必需基因数据,避免了数据不平衡所带来少数类分类困难的问题,可以有效的识别基因数据中的少数类即必需基因数据。本文提出的针对细菌的必需基因识别方法能够有效地预测细菌的必需基因,有助于研发能够便捷准确预测必需基因的工具。
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