【摘要】:在工業(yè)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,細(xì)菌都是一種重要微生物,而研究其生長(zhǎng)曲線特征對(duì)了解和利用微生物具有重要的指導(dǎo)意義。生長(zhǎng)曲線的分析通常是利用數(shù)學(xué)模型來(lái)擬合細(xì)菌生長(zhǎng),估算出細(xì)菌的各種生長(zhǎng)參數(shù),并以此研究微生物的生長(zhǎng)規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn),即使有些菌株的生長(zhǎng)趨勢(shì)相似,不同的菌株間也存在著生長(zhǎng)差異,因此在分析過程中需要改進(jìn)已有的數(shù)學(xué)模型或者開發(fā)出新模型,進(jìn)一步優(yōu)化分析方法,篩選并獲得有意義的生物學(xué)相關(guān)性的差異。
此外,由于近幾年人工智能的發(fā)展,使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究的多個(gè)領(lǐng)域,特別是生物學(xué)范疇的多個(gè)研究方向。在此背景下,本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類分析算法,初步探究了作為模式微生物的大腸桿菌(Escherichia coli)及其基因組變異菌株在不同培養(yǎng)基條件下生長(zhǎng)曲線聚類分析的可行性。首先,本文基于兩個(gè)變量,收集了一系列的生長(zhǎng)曲線。變量一是菌株的基因組長(zhǎng)度。本文選擇了基因組長(zhǎng)度遞減的一系列的變異菌株,用來(lái)探究基因組變化對(duì)菌株生長(zhǎng)模式的影響。變量二是培養(yǎng)菌株的培養(yǎng)基。
本文用三種不同成分的培養(yǎng)基,分析不同培養(yǎng)基對(duì)細(xì)菌生長(zhǎng)模式的影響。然后本文通過Logistic模型分別擬合了每種培養(yǎng)基條件下不同長(zhǎng)度基因組細(xì)菌的生長(zhǎng)曲線,并分析模型擬合中得到的各參數(shù)的生物學(xué)意義。由于Logistic模型對(duì)大腸桿菌生長(zhǎng)曲線衰亡期的擬合度程度不佳,為此本研究改進(jìn)了Logistic模型。通過引入衰減率這一新參數(shù),使其更好了擬合了大腸桿菌實(shí)際的生長(zhǎng)曲線。與原始Logistic模型相比,改進(jìn)后的模型擬合生長(zhǎng)曲線有更好的擬合優(yōu)度以及更低的殘差平方和。利用該改進(jìn)后的Logistic模型分析基因組長(zhǎng)度遞減的大腸桿菌生長(zhǎng)曲線的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了衰減率和大腸桿菌基因組長(zhǎng)度之間具有負(fù)相關(guān)性。該發(fā)現(xiàn)對(duì)研究不同長(zhǎng)度基因組細(xì)菌的生長(zhǎng)模式提供了新模型擬合的方法論。
此外,為了驗(yàn)證不依賴細(xì)菌生長(zhǎng)模型的聚類分析的可行性,本研究首次對(duì)大腸桿菌生長(zhǎng)曲線使用了時(shí)間序列聚類分析,并且使用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(DTW)和導(dǎo)數(shù)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(DDTW)計(jì)算大腸桿菌生長(zhǎng)曲線之間的相似度。根據(jù)相似度執(zhí)行自下而上的層次聚類。在此基礎(chǔ)上,研究中綜合使用四種常用的聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)聚類結(jié)果來(lái)選擇出最優(yōu)的聚類結(jié)果。結(jié)果表明,培養(yǎng)基相同的生長(zhǎng)曲線可以有效地劃分到相同的簇。另外,為了使聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇的最優(yōu)聚類結(jié)果更加符合生長(zhǎng)曲線的實(shí)際生物學(xué)特征,本研究中還提出一個(gè)新的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
根據(jù)這一新標(biāo)準(zhǔn),獲得的聚類結(jié)果具有更高的準(zhǔn)確性。生長(zhǎng)曲線的合理聚類表明,DTW和DDTW結(jié)合層次聚類算法可用于大腸桿菌細(xì)菌生長(zhǎng)分析。聚類結(jié)果表明,培養(yǎng)基確定了大腸桿菌的某些特定生長(zhǎng)模式。與基因組相比,培養(yǎng)基對(duì)大腸桿菌生長(zhǎng)曲線的影響具有更高的優(yōu)先級(jí)。本研究呈現(xiàn)了聚類方法用于細(xì)菌生長(zhǎng)曲線聚類的可行性,為分析其他細(xì)菌生長(zhǎng)曲線提供了技術(shù)參考。
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