【摘 要】
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微生物组是指包括细菌,真菌,古生菌,低等真核生物,病毒等微生物的基因和基因组。植物微生物群落定殖于植物器官内和植物表面,某些特定微生物群落具有宿主偏好性,只定殖在某些特定类群或者特定器官,例如根际微生物群落只在植物根表面狭窄区域内受到植物分泌物等影响而形成。微生物群落在植物生长和植物抵抗胁迫方面发挥着重要作用,同时环境,植物的遗传因素和代谢调节可以塑造和影响群落。微生物群落与宿主的互作关系,比如遗
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院武汉植物园)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院武汉植物园)
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微生物组是指包括细菌,真菌,古生菌,低等真核生物,病毒等微生物的基因和基因组。植物微生物群落定殖于植物器官内和植物表面,某些特定微生物群落具有宿主偏好性,只定殖在某些特定类群或者特定器官,例如根际微生物群落只在植物根表面狭窄区域内受到植物分泌物等影响而形成。微生物群落在植物生长和植物抵抗胁迫方面发挥着重要作用,同时环境,植物的遗传因素和代谢调节可以塑造和影响群落。微生物群落与宿主的互作关系,比如遗传物质、代谢产物的交流等相关研究已经成为当前的研究热点。随着高通量测序技术以及生物信息学分析手段的发展,利用组学分析角度研究微生物群落以及群落与宿主的关系已经成为当前研究趋势。这使得研究不再局限于孤立地研究某些特定已知的微生物,更容易地发现具有重要功能价值的遗传信息。研究核心微生物组组成及其与植物宿主互作关系,我们可以最大限度地利用微生物组学数据,提前预测宿主表型,帮助植物在生物或非生物胁迫下实现产量的提高。深度学习方法在处理复杂、稀疏、有噪声、高维的数据方面具有强大的能力,可被应用于阐明微生物组与宿主表型的互作关系。然而相关研究尚处于起步阶段。首先我们对深度学习方法在关联研究分析的应用进行了调研。通过对相关文献搜索调研,系统总结并比较了目前微生物组数据处理的分析策略和关键步骤,讨论了在植物-微生物组相关分析和预测任务中可用的现有模型,并阐明了模型的优势。我们探讨了深度学习方法在关联研究模型构建和生物学意义解释方面的优越性,也讨论了模型在数据分析的流程中的作用和优势,并撰写了综述。此外,我们以根际微生物和植物产量能力之间的关联为研究对象,基于小米的有类别标签的产量数据,获得研究中的微生物丰度统计数据,采用了卷积神经网络对基于植物微生物丰度特征数据的小米的产量能力高低进行预测,用交叉验证和多模型比较的方法来测试模型,模型精度最高可达到70%,该深度学习训练平台搭建在本地GNU/Linux操作系统服务器中,基于Tensorflow v1.14.0（CPU版本）,keras2.0.8和theano1.0.1,python3.5.6等环境,该研究为植物微生物组数据进行宿主表型关联研究提供了新的视角。本论文调研了目前植物相关微生物组数据的研究策略,总结了关联和预测分析任务的一些关键步骤的深度学习方法的工作,提出了建模中存在的问题并撰写了相关综述,为深度学习方法在宿主表型关联研究分析的应用提供了参考。同时,我们采用了卷积神经网络对基于植物微生物丰度特征数据的小米的产量能力高低进行模型构建与预测,也为研究植物微生物组数据进行宿主表型关联研究提供了新的范例。
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