10月24日，世界威望期刊《Nature Communications》在线宣布南京农业大学资源与环境科学学院沈其荣院士团队LorMe实验室与才智农业学院（人工智能学院）BioAI实验室的交叉学科研讨成果《LorBin: Efficient binning of long-read metagenomes by multiscale adaptive clustering and evaluation》。该研讨针对环境微生物组中成员构成杂乱、不知道物种多、高质量基因组难发掘等共性科技难题，成功研制了针对三代宏基因组智能分箱算法LorBin，提高了基因组重构的质量和数量，为新物种的发掘、致病菌与耐药基因等环境生物污染物的高效辨认供给技能支撑。
微生物虽看不见、摸不着，却与咱们的日子严密相连。一克土、一片叶，乃至一滴水水中都活泼着数之不尽、品种杂乱的微生物。这些微生物相互影响、相互制衡，构成杂乱的微生物群落（也叫微生物组），时间影响着土壤化学元素的循环、肠道营养的吸收与转运以及动植物的健康。但是，咱们对地球上微生物品种及其遗传暗码的认知还缺乏1%，微生物组因而也被称为地球生命的“暗物质”。
近年来，宏基因组测序渐渐的变成为揭秘微生物暗物质的前沿技能。特别是三代测序技能的开展，使得碱基序列的检测长度更长、质量更高、差错更低，在发掘动植物与环境样品中功用基因和稀有物种以及重构单菌基因组草图中发挥及其重要的效果。但是，三代宏基因组测序剖析的研讨，仍然面对原始数据量巨大、碱基序列错误率高、以及剖析算法不完善等卡脖子难题，尤其是在分箱重构高质量单菌基因组这一关键环节。宏基因组分箱是指将测序得到的碱基序列（reads）进行拼装，构成更长的序列片段（contigs），随后将这些片段分配到若干个箱（bins）的进程。在抱负情况下，每个箱对应一个微生物的基因组，即宏基因组拼装基因组（MAGs：Metagenome-Assembled Genomes）。宏基因组分箱的中心方针是从杂乱微生物组中重构出高质量单菌基因组。
宏基因组分箱看似简略，但应战很大。既要战胜杂乱微生物群落中物种组成与丰度的不确定性、不知道物种参阅基因组缺失的约束，还需有用区别高度类似近缘物种、乃至菌株水平的遗传变异规则，更要打破三代宏基因组测序的原始数据利用率、长序列编码、特征提取、异形散布数据聚类与簇质量评价算法等一系列技能难题。为此，LorMe实验室联合BioAI实验室协同攻关，立异了一种三代宏基因组长读分箱的无监督深度学习东西LorBin。该东西针对分箱全进程的卡点，从技能原理上提出四项针对性立异规划：1）适配变分自编码器练习学习杂乱生境中DNA序列片段的特征散布，战胜DNA大言语模型在处理长序列时面对的许多应战；2）构建两阶段多标准自适应迭代聚类算法应对杂乱物种空间散布，收回更多一起的不知道微生物类群；3）在聚类进程中引进单复制基因集等信息引导的循环分箱质量评价模型，打破类内评价瓶颈，提高分箱质量和原始数据利用率；4）选用Transformer模型与计算概率模型，评价簇在高维空间的凹凸性对分箱效果的影响，处理高维生物数据嵌入特征在降维前后空间散布一致性评价的难题。
基准测验标明，LorBin的功能杰出，全体优于SemiBin2、VAMB和COMEBin等6种高功能深度学习算法。LorBin分箱的质量更高、捕获稀有物种的才能更强，重构的高质量单菌基因组比现有东西多15–189%，辨认特有物种数量更是其他东西的2.4–17倍。实在样品使用依据成果得出，LorBin能高效辨认出致病菌及其带着的高风险耐药基因与毒力因子，提醒了水平基因搬运在驱动耐药基因传达分散中的效果。该东西的运转效率高、可扩展性强、易用，在32核CPU、64GB内存和0.3*NVIDIA A800 GPU装备下，比SemiBin2和COMEBin等高功能东西快2.3–25.9倍。LorBin的研制思路为三代宏基因组长读分箱处理不平衡微生物散布和重构新物种基因组供给了处理方案。研讨为深化解析杂乱微生物群落供给了强壮东西，十分适合于生物多样性高、先验常识匮乏的环境，为农业、环境、医学等范畴微生物组剖析，以及环境生物污染物的辨认与分散机制研讨供给新方法、新技能。
资环学院韦中教授和江高飞副教授为一起通讯作者，才智农业学院（人工智能学院）薛卫副教授、研讨生刘佐（已结业）和资环学院博士生张耀中为共一作者，资环学院Alexandre Jousset教授（国家外籍杰青获得者）、Waseem Raza副教授（现我国热带农业科学院热带生物技能研讨所）、博士生李亚蓉、上海凌恩生物科技有限公司陶晔和钱俊博士以及美国贝勒医学院Fritz Sedlazeck副教授和微软我国高级工程师姜立博士等参与该研讨，沈其荣院士、赵方杰教授和徐阳春教授等一起辅导该研讨。该研讨得到国家自然科学基金（重点项目、杰出青年项目和面上项目）和中心高校根本业务费等项目的赞助。
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