一种基于生成式对抗网络原理的不可培养微生物筛选系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于生成式对抗网络原理的不可培养微生物筛选系统，该系统将不可培养微生物进行数据处理得到代谢网络和基因组数据，输入如图一所示模型，得到一系列培养基成分，系统自动取样、封板、培养、检测，得出培养结果。将这些结果输入训练网络改进参数优化模型，由于不可培养微生物和可培养微生物之间存在数据分布上的差异，利用迁移学习，基于生成式对抗网络的原理，将不可培养微生物作为目标域数据集，可培养微生物数据集作为源域数据集，通过生成式对抗网络的判别器原理，缩小源域与目标域之间的特征空间分布差异，完成可培养微生物到不可培养微生物的知识迁移，使我们的自动化系统更加完善，达到提高预测培养基配方准确率的目的。

An uncultured microorganism screening system based on the principle of generative network

【技术实现步骤摘要】
一种基于生成式对抗网络原理的不可培养微生物筛选系统
本专利技术涉及生物信息学、人工智能、生物控制
、自动化控制等
，具体涉及一种基于生成式对抗网络原理的不可培养微生物筛选系统。
技术介绍
众所周知，各种各样的微生物存在于世界的每一个角落。它给人类提供了很多方面的便捷，像是从放线菌的代谢产物里青霉素可以抑制病原菌的生长，乳酸菌把碳水化合物发酵成乳酸，是制备酸奶的好帮手；但同时也给人类带来一定困扰，例如养殖损失、水体污染、食物发霉等等。目前来说，在实验室可培养的微生物不到所有微生物的1%，能达到工业培养的更是微乎其微，使得人们对有益菌的利用和有害菌的了解产生了障碍。因此，寻找合适的培养基就成了利用不可培养微生物的研究重点。微生物的培养基的本质是由基因控制和表达的表型的组合，并且与微生物的代谢情况密切相关。测序技术的不断发展使得环境中不可培养微生物的研究变为可能。三代测序无需扩增，有读长长的优点，再引入宏基因组测序的数据进行修正也可保证其准确率。基因组规模代谢网络模型是由基因组数据得到的，囊括微生物细胞内部发生的全部已知的生化反应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于生成式对抗网络原理的不可培养微生物筛选系统，其特征在于：包括如下步骤：数据处理、模型训练和全自动系统筛选。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于生成式对抗网络原理的不可培养微生物筛选系统，其特征在于：包括如下步骤：数据处理、模型训练和全自动系统筛选。


2.根据权利1要求不可培养微生物筛选系统的数据处理，其特征在于：将环境中的微生物同时进行三代测序和宏基因组测序，使用宏基因组测序结果来矫正和填充三代测序的结果，分箱后得到较为完整的单物种基因组草图。


3.再将基因组草图进行基因注释和冗余序列去除，得到物种的开放阅读框序列，使用其构建基因组规模的代谢网络。


4.根据权利1要求不可培养微生物筛选系统的模型训练，其特征在于：使用矩阵形式的代谢网络、测序数据和培养结果分别训练特征提取器一跟特征提取器二，两个特征提取器共同产生m*n维同纬度矩阵作为两个通道输入神经网络。


5.神经网络经过一系列维度转变输出样本配方向量，输出配方结果。


6.根据权利1要求不可培养微生物筛选系统的全自动系统筛选，其特征在于：获培养基配方结果，对每种配方及其具体的配料进行编码，通过串口将配料信息传输当主控制器；主控制器接收到配料信息后，通过控制对于配料的微型蠕动泵，抽取配料溶液，将溶液在软管中混合；配方混合完成后，主控制器控制龙门滑台将加液枪头移动到指定加液位置，达到指定位置后主控制器控制加液蠕动泵对酶标板进行加液；主控制器控制龙门滑台将加液枪头移动至液体回收烧瓶位置，达到指定位置后控制电磁阀和加液蠕动泵抽取纯水自动清洗软管。


7.完成培养基配方加液后，主控制器控制滑台，将已经加液的...

【专利技术属性】
技术研发人员：万逸，钟永捷，杨柳，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：海南;46