機械学習はゲノム配列を解釈し、可能な微生物共生生物をマッピン... ノート

機械学習はゲノム配列を解釈し、可能な微生物共生生物をマッピングします。

ゲノムシーケンシングの内容を用いて、未培養の細菌や古細菌が独立して生きているか、宿主と密接に関連しているかを予測する機械学習フレームワークであるsymclatron。グローバルなゲノムコレクションに適用したところ、宿主に依存する微生物は地球上のバイオームや微生物門に広く分布していることが示唆された。