DeepMetabolism: Ein Deep-Learning-System zur Vorhersage von Phänotypen aus der Genomsequenzierung

Zusammenfassung Die Lebenswissenschaften treten in eine neue Ära von Petabyte-Sequenzierungsdaten ein. Die Umwandlung solcher "Big Data" in biologische Erkenntnisse stellt eine große Herausforderung für die computergestützte Analyse dar. Zu diesem Zweck haben wir DeepMetabolism entwickelt, ein biologiegeführtes Deep-Learning-System zur Vorhersage von Zellphänotypen aus Transkriptom-Daten. Durch die Integration von unüberwachtem Vortraining mit überwachen Training ist DeepMetabolism in der Lage, Phänotypen mit hoher Genauigkeit (PCC>0,92), hoher Geschwindigkeit (100 GB Daten mit einer einzigen GPU) und hoher Robustheit (toleriert bis zu 75% Rauschen) vorherzusagen. Wir sehen DeepMetabolism als Brücke zwischen Genotyp und Phänotyp und als Sprungbrett für Anwendungen in der synthetischen Biologie und der Präzisionsmedizin.