Predicting the effects of cultivation condition on gene regulation in Escherichia coli by using deep learning

Predicting the effects of cultivation condition on gene regulation in Escherichia coli by using deep learning

細胞の生理は、成長培地中の炭素源や無機栄養塩、通気性の有無など、様々な程度の培養条件によって影響を受ける。培養条件が細胞に与える影響を調べる場合、他の表現型（プロテオームやメタボロームなど）の中で、まず細胞の転写反応が調べられることが多い。そこで、大腸菌の遺伝子制御に及ぼす培養液の影響を予測する深層学習モデル「DeepMGR」を開発しました。DeepMGRは、入力された遺伝子について、グルコースを含むM9最小培地を対照条件とした場合の遺伝子制御の方向性（すなわち、アップレギュレーション、制御なし、ダウンレギュレーション）を特異的に分類する。DeepMGRは、この分類タスクのために、i)標的遺伝子のDNA配列、ii)曝気および微量元素の有無、iii)最大10種類の栄養素の濃度および構造情報（SMILES）を処理するフィードフォワードニューラルネットワークを使用しています。DeepMGRは、ゴールドスタンダードデータセットからのテストセットに対して、0.867の精度と0.703のF1スコアを示しました。さらに、検証のためにシミュレーションを行い、相同遺伝子群の制御方向を予測し、特定の遺伝子をアップレギュレートする炭素源に着目して、DeepMGRの結果を文献と比較した結果も報告した。DeepMGRは、特に代謝工学の文脈で、遺伝子制御を理解するための実験を設計するのに役立つと思われる。