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集成知识挖掘、基因组规模建模和机器学习用于预测脂多亚氏菌的生物生产( Integrated knowledge mining, genome-scale modeling, and machine learning for predicting Yarrowia lipolytica bioproduction )
JJ Czajka T Oyetunde YJ Tang
由于微生物调控网络、胁迫反应和次优培养条件之间的复杂相互作用，预测微生物宿主的生物生产效价一直是一个挑战性的问题。本研究将知识挖掘、特征提取、基因组模型(GSM)和机器学习(ML)相结合，建立了一个预测脂质叶青化学效价（即有机酸、萜类化合物等）的模型。首先，从文献（100篇论文）中人工收集脂溶性酵母生产数据，包括培养条件、基因工程策略和产品信息，并将其存储为数字变量（如底物浓度）或分类变量（如生物反应器模式）。对于每一个记录的病例，使用GSMs和通量平衡分析(FBA)估计中心途径通量，以提供代谢特征。其次，一个ML集成学习者被训练来预测菌株生产滴度。对于生产效价>1克/升的情况，得到了准确的预测(R=0.92)。然而，由于特征中没有捕捉到生物合成瓶颈，该模型降低了对低性能菌株（0.01-1 g/L,R=0.36)的预测性。特征排序表明FBA通量、酶步数、底物输入和热力学势垒（即反应的吉布斯自由能）是最重要的影响因素。第三，该模型在其他产油酵母菌上的评价表明，一些宿主具有保守的特征，可以通过迁移学习进行潜在的开发。该平台还设计来协助计算应变设计工具（如OptKnock）根据实验条件筛选改进微生物产量的遗传目标。
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