Метод машинного обучения проливает свет на «геномную темную материю» микробов
Международная группа ученых разработала новый вычислительный метод, способный предсказывать функции сотен микробных генов, которые до сих пор оставались неизвестными («геномная темная материя»). Исследование опубликовано в журнале Microbiome.
Интеллектуальный метод предсказания
Метод анализирует «большие данные» тысяч метагеномов одновременно — как из человеческого микробиома (кишечник, кожа), так и из окружающей среды (почва, океан). Он использует специальный алгоритм машинного обучения, который строит «деревья решений» для предсказания сотен различных функций сразу, находя связи между генами.
«Это делает алгоритм очень точным и позволяет с уверенностью предложить биологическую роль для большого количества генов с неизвестными функциями», — говорит руководитель исследования Фран Супек из IRB Barcelona.
Разнообразие — ключ к успеху
Ученые обнаружили, что разные среды обитания предсказывают разные типы функций генов:
- Метагеномы океана помогли предсказать гены, используемые бактериями для фотосинтеза.
- Микробиом кишечника оказался полезен для предсказания ключевых генов, вовлеченных в механизмы развития болезней, метаболизм алкоголя и биосинтез определенных аминокислот.
Авторы заключают, что большое и разнообразное множество сред позволяет узнать о множестве различных функций генов у микробов.
«Вычислительные методы, подобные этому, проливают свет на "темную материю" внутри микробных геномов», — отмечает Супек.
Тысячи полученных предсказаний теперь нуждаются в экспериментальной проверке. После валидации они могут привести к открытию новых генов, объясняющих, как бактерии формируют экосистемы вокруг нас и внутри нас — человеческий микробиом.