宁康团队:利用迁移学习解决多情景下菌群分类问题
热心肠小伙伴们 2022-09-22
华中科技大学宁康团队近期在Briefings in Bioinformatics发表文章,引入了基于迁移学习的EXPERT,使分类模型能够适应多种环境,具有较高的效率和准确性。作者在文中证明了迁移学习可以促进在不同背景下的菌群分类,例如在有限样本数量的多种疾病的菌群分类,以及预测结肠直肠癌连续分期的肠道菌群的变化。从广义上说,EXPERT实现了精确的、情景感知的菌群定制分类,并增强了新的微生物知识发现能力。

菌群分类能够确定菌群的潜在类型和来源,从而有助于更好地理解群落的分类和功能结构是如何发展和维持的。华中科技大学宁康团队近期在Briefings in Bioinformatics发表文章EXPERT: transfer learning-enabled context-aware microbial community classification,引入了基于迁移学习的EXPERT,使分类模型能够适应多种环境,具有较高的效率和准确性。作者在文中证明了迁移学习可以促进在不同背景下的菌群分类,例如在有限样本数量的多种疾病的菌群分类,以及预测结肠直肠癌连续分期的肠道菌群的变化。从广义上说,EXPERT实现了精确的、情景感知的菌群定制分类,并增强了新的微生物知识发现能力。

专家简介
宁康
华中科技大学生命科学与技术学院教授
生物信息与系统生物学系系主任
宁康,华中科技大学生命科学与技术学院教授,博士生导师,生物信息与系统生物学系系主任。2003年本科毕业于中国科学技术大学计算机科学技术专业,2008年博士毕业于新加坡国立大学生物信息学专业,2010年于美国密歇根大学完成博士后工作。2015年开始担任华中科技大学生命科学与技术学院基于生物信息与系统生物学系系主任。是“教育部分子生物物理重点实验室”、“生物信息与分子成像湖北省重点实验室”等多个省部级实验室的管理或骨干成员。在生物信息学领域从事科研工作10余年,研究重点方向为微生物组大数据的人工智能挖掘及其在健康与环境等领域的应用。目前主持国家自然科学基金项目、科技部重大研究计划课题等。已做为通讯作者在PNAS、Nature Communications、Gut、Annals of the Rheumatic Diseases、Genome Biology、Genome Medicine、Microbiome、Briefings in Bioinformatics、Bioinformatics、Nucleic Acids Research等生物学、医学和生物信息学顶级学术期刊发表学术论文100余篇,文章总引用超过6000次,H指数40(Google Scholar)。获得软件著作权6项,申请国家发明专利20余项。入选2021-2023年全球前2%顶尖科学家“年度科学影响力”(single recent year impact)榜单。担任Genomics Proteomics Bioinformatics、Microbiology Spectrum、iMeta等国际期刊编委。担任中国生物信息学学会-基因组信息学分会副主任等;担任湖北省生物信息学会秘书长等。2022年当选中国计算机协会CCF杰出会员。已作为主编出版中英文教材和专著6本,并是6届iGEM金牌团队的指导老师。
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