iMeta：刘洋彧等基于物种组合的深度学习方法预测菌群结构

热心肠小伙伴们 2022-03-14

复杂微生物群落的众多物种和未知的种群动力学一直是我们理解菌群结构变化(例如移除或添加物种)的根本障碍。推动这个领域向前发展可能需要失去一些解释机制的能力。从这个意义上说，深度学习方法可以使我们合理操控和预测复杂微生物群落的动态变化。哈佛医学院刘洋彧团队与合作者近期在iMeta发表研究，开发了一个深度学习框架来预测物种组合的群落组成，该框架不需要了解任何微生物动力学，并且各种数据的验证显示了其准确的预测能力。

复杂微生物群落的众多物种和未知的种群动力学一直是我们理解菌群结构变化(例如移除或添加物种)的根本障碍。推动这个领域向前发展可能需要失去一些解释机制的能力。从这个意义上说，深度学习方法可以使我们合理操控和预测复杂微生物群落的动态变化。哈佛医学院刘洋彧团队与合作者近期在iMeta发表研究Predicting microbiome compositions from species assemblages through deep learningt，开发了一个深度学习框架来预测物种组合的群落组成，该框架不需要了解任何微生物动力学，并且各种数据的验证显示了其准确的预测能力。

专家简介

刘洋彧

哈佛大学医学院副教授
布莱根女子医院副研究员

刘洋彧博士现任哈佛大学医学院副教授和布莱根女子医院副研究员。他于 2009年从美国伊利诺伊大学获得物理学博士学位。博士期间关于无序系统中相变的研究曾入选《欧洲物理学评论》2009年度最佳论文。2009年至2012年，他在美国东北大学物理系和复杂网络研究中心先后担任博士后和助理研究教授。期间他关于复杂网络的可控性和可观性的一系列工作曾被列为Nature封面故事，PNAS封面故事，并受到包括Nature, Science, Science News, Science Daily, WIRED等期刊或媒体的广泛报道。他于2013年加入哈佛大学医学院。他实验室(https://yangyuliu.bwh.harvard.edu)目前的研究重点是从群落生态学，网络科学，控制论，和机器学习等多个角度研究复杂微生物群落，尤其关注人类微生物组的一系列根本性问题以及人类微生物组在疾病治疗和精准营养上的应用。迄今为止，刘洋彧博士已经发表学术论文120余篇（其中Cell/Nature/Science正刊及子刊近30篇），被引用近万次，并担任多个学术期刊的副编辑，63个期刊的特约审稿人，以及10多个国际会议的组织或程序委员会成员。

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