【摘 要】
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宏基因组学研究生物环境中所有物种的基因。目前,大量宏基因组对药物的反应、对人体健康的影响的规律仍未被掌握,亟待深化探究。此外,上万的微生物种类,对研究者的研究工作造成了障碍,而简单的根据门类分类进而分析的功能过少,无法挖掘微生物种群与种群间互相作用的深层机理。社区发现算法对大规模菌群物种进行模块划分得到若干个种群,可较好解决此种问题。近年来,随着高通量测序技术的大规模应用及数据量的飞速增长,进行模
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宏基因组学研究生物环境中所有物种的基因。目前,大量宏基因组对药物的反应、对人体健康的影响的规律仍未被掌握,亟待深化探究。此外,上万的微生物种类,对研究者的研究工作造成了障碍,而简单的根据门类分类进而分析的功能过少,无法挖掘微生物种群与种群间互相作用的深层机理。社区发现算法对大规模菌群物种进行模块划分得到若干个种群,可较好解决此种问题。近年来,随着高通量测序技术的大规模应用及数据量的飞速增长,进行模块划分以高效分析数据的需求随之增大。图神经网络种群发现算法,用图神经网络将数据划分为若干个内聚性高的模块的算法,由此越来越受到学者们的关注。为了高效学习大规模物种网络的非线性信息,本文构建了一个图神经网络种群发现算法模型,直接将菌群网络划分为若干个种群。过去的社区发现模型仅重构特征数据或仅重构网络数据,存在损失信息过多的问题。本文针对这一问题,设计了一个新的融合图卷积网络模块和图自编码器模块的图神经网络种群发现模型,进行输入特征数据及网络数据的同时重构并学习,减少了输入数据潜在信息的损失。此模型在六个不同菌群网络数据集上的模块度分数为0.521、0.739、0.785等,总体较其他最新方法有一定的提升。此外,经典图卷积网络模型进行前向传播时,对自身及所有邻居节点特征进行平均聚合存在缺陷,无法反映出自身节点与非自身节点的权重区别。针对此问题,本文使用了基于节点度的函数进行自权重拟合,并对多种拟合函数进行了充分的实验测试。节点特征前向传播时,使用对角线经过改进的权重矩阵。实验表明,综合使用新增自编码器模块、改进前向传播邻域聚合策略的图神经网络种群发现模型在不同宏基因组网络数据集上的种群发现任务中,获得的模块度分数为0.544、0.741、0.796等,较现有的其他社区发现模型的提升幅度为0.2%至3.1%,这表明了本文模型的高效性。
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