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基于孪生神经网络的高效宏基因分箱新工具SemiBin

时间:2022-05-04 11:08来源:热心肠日报 作者:九卿臣 浏览次数:

Nature Communications

[IF:14.919]

① SemiBin是一种基于深度学习的半监督宏基因组分箱工具,支持单样本组装结果、多样本混拼(co-assembly)结果和多样本信息聚合三种模式;

② SemiBin在模拟和真实数据集中分箱性能均显著优于现有工具(如常用分箱软件Metabat2、Maxbin2、SolidBin及VAMB);

③ SemiBin可以从人类和犬肠道样本中发现普通拟杆菌菌株间的差异;

④ 使用SemiBin时,推荐选择与输入样本处于同一生境的样本所建立的学习模型。

A deep siamese neural network improves metagenome-assembled genomes in microbiome datasets across different environments
04-28, doi: 10.1038/s41467-022-29843-y

【主编评语】近年来,通过分箱技术从宏基因组样本中可恢复宏基因组组装基因组(MAGs),这极大地扩展了人类和动物肠道参考基因组。近日,复旦大学类脑智能科学与技术研究院路易斯·佩德罗·科埃略(Luis Pedro Coelho)和赵兴明及团队在Nature Communications发表研究,他们开发了一种基于孪生神经网络的高效宏基因分箱新工具-SemiBin(https://github.com/BigDataBiology/SemiBin_benchmark),发现在模拟和真实数据集中,SemiBin的分箱性能显著优于Metabat2、Maxbin2和VAMB等现有工具。总之,SemiBin的开发为从宏基因组数据中恢复高质量基因组提供新的方法和见解。




 
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