[所屬分類:新聞動態] [發布時間:2019-10-16] [發布人:] [閱讀次數:] [返回]

山東拓普生物(wu)工程有限公司

Shandong Tuopu Biol-Engineering Co.,Ltd

  細(xi)菌(jun)(jun)(jun)對(dui)抗菌(jun)(jun)(jun)素的(de)耐(nai)藥(yao)性已成為(wei)影響全(quan)球公共健(jian)康的(de)重要問題(ti)，威(wei)脅著億(yi)萬人(ren)(ren)群，僅美國(guo)每(mei)年就有(you)數百(bai)萬人(ren)(ren)會被耐(nai)藥(yao)細(xi)菌(jun)(jun)(jun)感染，導(dao)致成千上萬人(ren)(ren)死亡。近(jin)年來，科學家一直(zhi)在(zai)努力尋找預測、識別抗菌(jun)(jun)(jun)素耐(nai)藥(yao)性基(ji)因(yin)的(de)手(shou)段，以(yi)求更有(you)效地對(dui)病患(huan)施(shi)藥(yao)。隨(sui)著全(quan)基(ji)因(yin)組(zu)測序技術的(de)突破，他(ta)們開發出(chu)序列比對(dui)方(fang)法(fa)，通過序列相(xiang)似性來鑒定抗菌(jun)(jun)(jun)素耐(nai)藥(yao)性基(ji)因(yin)，但遇到與已知抗菌(jun)(jun)(jun)素耐(nai)藥(yao)性基(ji)因(yin)具有(you)高度相(xiang)似性的(de)序列時，這些方(fang)法(fa)則有(you)些無能為(wei)力。

  此次(ci)，華盛頓州(zhou)立大(da)學(xue)研究(jiu)團(tuan)隊(dui)決定(ding)使用博弈論來(lai)幫助預測、識別抗(kang)菌素耐藥(yao)性基因(yin)。博弈論是一種(zhong)研究(jiu)具(ju)有斗爭(zheng)(zheng)或競爭(zheng)(zheng)現象的(de)(de)數(shu)學(xue)理論和(he)方(fang)法，是當前經濟學(xue)的(de)(de)標準分析工具(ju)之(zhi)一。在博弈模型中，一個參與者(zhe)的(de)(de)行為會影響(xiang)并取決于其他參與者(zhe)的(de)(de)行為。

  研(yan)(yan)究團隊使用(yong)其開發的(de)(de)機器學習算法和(he)博弈論模型，不僅對(dui)細菌(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)基因組中簡單的(de)(de)序(xu)列(lie)相(xiang)似性(xing)進行分析，還深入研(yan)(yan)究了蛋白質序(xu)列(lie)結構(gou)、理(li)化特征(zheng)、進化特征(zheng)、組成特征(zheng)等多個特征(zheng)的(de)(de)相(xiang)互作用(yong)，以(yi)求準確預測抗菌(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)素耐藥性(xing)基因。使用(yong)新方法預測3種革蘭(lan)氏(shi)陰(yin)性(xing)菌(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)——假(jia)單胞菌(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)、弧菌(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)和(he)腸桿(gan)菌(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)的(de)(de)抗菌(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)(jun)素耐藥性(xing)基因序(xu)列(lie)，其準確度達(da)到93%—99%。

  研究(jiu)人員表(biao)示，這種新穎的(de)(de)博弈論方(fang)法特別(bie)強大，其將(jiang)(jiang)基(ji)(ji)因(yin)特征的(de)(de)相關性(xing)和相互(hu)依賴性(xing)綜(zong)合考慮(lv)，根據(ju)它們(men)在整體上協同(tong)工(gong)(gong)作(zuo)的(de)(de)能(neng)力來識別(bie)可能(neng)的(de)(de)抗菌素耐藥性(xing)基(ji)(ji)因(yin)，因(yin)而能(neng)夠鑒定出以前通過(guo)簡單序列比對方(fang)法無法識別(bie)的(de)(de)推定抗性(xing)基(ji)(ji)因(yin)。隨著(zhu)抗菌素耐藥性(xing)的(de)(de)增(zeng)長和現有測序基(ji)(ji)因(yin)組數量(liang)的(de)(de)增(zeng)加，迫切需要(yao)開發新的(de)(de)、更準確的(de)(de)耐藥基(ji)(ji)因(yin)預測、識別(bie)工(gong)(gong)具，而他們(men)的(de)(de)研究(jiu)表(biao)明，機器學習(xi)模型將(jiang)(jiang)是(shi)一個(ge)重要(yao)研發方(fang)向。