一种基于自蒸馏深度学习的微生物菌株筛选方法技术

本发明专利技术涉及一种基于自蒸馏深度学习的微生物菌株筛选方法，属于合成生物学和人工智能交叉领域。该方法通过对微生物菌株的DNA序列进行轻量化自蒸馏网络建模，高效筛选蛋白表达量高的微生物菌株，为成本与质量平衡的基因型‑表型设计提供了筛选工具。本方法包括以下步骤：对微生物菌株的DNA序列进行One‑hot二维矩阵编码和高维特征提取；利用编码后的DNA序列构建超网络拓扑架构，根据当前主导架构的可蒸馏性进行架构权重优化和采样；为了简化超网络结构并降低计算复杂度，引入一个过滤模块，用于全局优化和过滤候选操作，从而压缩潜在的架构空间；最后，将压缩后的网络架构与前一代网络架构进行策略知识蒸馏，以此将前一代架构中的知识迁移到当前架构中，从而提高了微生物菌株的蛋白表达量预测精度和效率。上述技术方案能有效利用轻量化的深度学习模型解决蛋白表达量预测与微生物菌株DNA原型设计和筛选难题，比传统基因工程方法有效降低筛选成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物技术和人工智能领域，尤其涉及基于轻量化深度学习预测微生物菌株蛋白表达水平的方法。

技术介绍

1、合成生物学作为生物
发展最为迅猛的方向之一，其核心目标之一在于通过工程化设计与改造生物系统，构建能够高效表达高价值蛋白质的微生物菌株。在生产流程中，改造宿主细胞以实现目标蛋白质的高产、高效表达是关键环节，而精准预测菌株的蛋白质表达水平，并据此进行高效筛选，一直是制约产业化的核心挑战。

2、传统的菌株设计与优化高度依赖研究人员经验。面对庞大的基因序列空间，通常需构建并验证海量突变模型，该过程耗时费力、资源效率低下，难以满足当前高通量菌株筛选与表达系统开发的迫切需求。

3、随着dna合成与测序技术的飞速进步，深度突变扫描（dms）等高通量技术的应用，使得系统性地获取基因突变与多种关键生物表型（如蛋白质产量、核糖体结合效率、翻译状态等）的关联数据成为可能。近年来，基于此类数据的机器学习（ml），特别是深度学习（dl）方法，在预测调控元件（如核糖体结合位点（rbs）、启动子强度、rna二级结构）功能及最终蛋白质表达表型方面本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自蒸馏深度学习的微生物菌株筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于自蒸馏深度学习的微生物菌株筛选方法，其特征在于，步骤S1所述DNA序列表达方式为基于One-hot编码的二进制二维矩阵；所述DNA序列高维特征提取网络包括卷积层、批归一化层、dropout层、池化层、跳跃连接及ReLU激活函数。

3.根据权利要求1所述的基于自蒸馏深度学习的微生物菌株筛选方法，其特征在于，步骤S2所述的自蒸馏深度学习网络架构的优化问题表达为网络架构参数和连接权重参数的双层优化问题，可通过随机化初始参数和启发式搜索迭代得到最优深度网络架构；

...

【技术特征摘要】

1.一种基于自蒸馏深度学习的微生物菌株筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于自蒸馏深度学习的微生物菌株筛选方法，其特征在于，步骤s1所述dna序列表达方式为基于one-hot编码的二进制二维矩阵；所述dna序列高维特征提取网络包括卷积层、批归一化层、dropout层、池化层、跳跃连接及relu激活函数。

3.根据权利要求1所述的基于自蒸馏深度学习的微生物菌株筛选方法，其特征在于，步骤s2所述的自蒸馏深度学习网...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘慧平，
申请(专利权)人：广东轻工职业技术大学，
类型：发明
国别省市：