Method Article

Metaagenomik Verilerin Biyolojik Dizilerini Sınıflandırmak için Derin ÖğrenmeYi Kullanmak için Bilgisayar Uzmanı Olmayanlar için Bir Sanal Makine Platformu

DOI:

10.3791/62250

⸱

September 25th, 2021

 , 
1Microbiome Medicine Center, Department of Laboratory Medicine, Zhujiang Hospital, Southern Medical University, 2Center for Quantitative Biology, Peking University, 3State Key Laboratory of Organ Failure Research, Southern Medical University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu öğretici, metanemik verilerin 2 sınıflı sıra sınıflandırmasını gerçekleştirmek için derin öğrenme algoritması oluşturmak için basit bir yöntemi açıklar.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Birçok metaagenomik veri analizinde tür sınıflandırması, gen fonksiyon sınıflandırması ve viral konak sınıflandırması gibi çeşitli biyolojik dizi sınıflandırma görevleri beklenmektedir. Metasagenomik veriler çok sayıda yeni tür ve gen içerdiğinden, birçok çalışmada yüksek performanslı sınıflandırma algoritmalarına ihtiyaç vardır. Biyologlar genellikle belirli bir görev için uygun sıra sınıflandırması ve ek açıklama araçları bulmada zorluklarla karşılaşırlar ve genellikle gerekli matematiksel ve hesaplama bilgisinin eksikliği nedeniyle karşılık gelen bir algoritmayı kendi başlarına inşa edemezler. Derin öğrenme teknikleri son zamanlarda popüler bir konu haline geldi ve birçok sınıflandırma görevine güçlü avantajlar gösteriyor. Bugüne kadar, biyologların algoritma detayları hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmadan kendi ihtiyaçlarına göre derin öğrenme çerçeveleri oluşturmalarını mümkün kılan çok sayıda yüksek paketli derin öğrenme paketi geliştirilmiştir. Bu öğreticide, yeterli matematiksel bilgiye veya programlama becerisine ihtiyaç duymadan sıra sınıflandırması için kullanımı kolay bir derin öğrenme çerçevesi oluşturmak için bir kılavuz sunuyoruz. Tüm kod, kullanıcıların kendi verilerini kullanarak kodu doğrudan çalıştırabilmeleri için bir sanal makinede en iyi duruma getirilir.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Metanemik dizileme tekniği gerinim izolasyon sürecini atlar ve çevresel bir örnekteki toplam DNA'yı doğrudan sıralar. Bu nedenle, metasagenomik veriler farklı organizmalardan DNA içerir ve biyolojik dizilerin çoğu mevcut veritabanında bulunmayan yeni organizmalardandır. Farklı araştırma amaçlarına göre, biyologların bu dizileri taksonomik sınıflandırma 1 , virüs-bakteri sınıflandırması 2,3,4, kromozom-plazmid sınıflandırması 3 ,5,6,7ve gen fonksiyon....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Sanal makinenin kurulumu

  1. Sanal makine dosyasını (https://github.com/zhenchengfang/DL-VM) içinden indirin.
  2. VirtualBox yazılımını https://www.virtualbox.org'dan indirin.
  3. "7-Zip", "WinRAR" veya "WinZip" gibi ilgili yazılımları kullanarak ".7z" dosyasını açın.
  4. Her adımda İleri düğmesini tıklatarak VirtualBox yazılımını yükleyin.
  5. VirtualBox yazılımını açın ve sanal makine oluşturmak için Yeni düğmesini tıklatın.
  6. Adım 6: Belirtilen sanal makine adını "Ad" çerçevesine girin, "Tür" çerçevesinde işletim sistemi olarak Linux'u seçin, "Sürüm" çerçevesinde Ubu....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Önceki çalışmamızda, bu öğreticiye benzer bir yaklaşım kullanarak metanezomik veriler için bir dizi sıra sınıflandırma aracı geliştirdik3,11,12. Örnek olarak, önceki çalışmamız3,11'den eğitim seti ve test kümesinin alt kümesinin sıra dosyalarını sanal makineye yatırdık.

Fang & Zhou11 virom verilerinden tam ve kısmi .......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu öğretici, biyologlar ve algoritma tasarımına yeni başlayanlar için metanenomik verilerde biyolojik dizi sınıflandırması için kullanımı kolay bir derin öğrenme çerçevesinin nasıl oluşturulacağı hakkında genel bir bakış sağlar. Bu öğretici, derin öğrenmenin sezgisel olarak anlaşılmasını sağlamayı ve yeni başlayanların genellikle derin öğrenme paketini yüklemekte ve algoritmanın kodunu yazmakta zorlandığı zorluğu ele almayı amaçlamaktadır. Bazı basit sınıflandırma görevleri için, kullanıcılar sınıflandırma görevlerini ge.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan eder.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu soruşturma Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (81925026, 82002201, 81800746, 82102508) tarafından finansal olarak desteklendi.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
PC veya sunucuNANAÖnerilen bellek: >6GB
VirtualBox yazılımıNANA Bağlantı: https://www.virtualbox.org

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Liang, Q., Bible, P. W., Liu, Y., Zou, B., Wei, L. DeepMicrobes: taxonomic classification for metagenomics with deep learning. NAR Genomics and Bioinformatics. 2 (1), (2020).
  2. Ren, J., et al. VirFinder: a novel k -....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Deep LearningBiological Sequence ClassificationMetagenomic DataVirtual MachineSequence Classification ToolsOne Hot EncodingSpecies ClassificationGene Function ClassificationViral Host ClassificationDeep Learning Framework

Related Articles