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Understanding Rumen Methanogen Interactions in Sheep Using Machine Learning
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AI
DOI：10.1007/978-3-662-72243-5_15.png)
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摘要
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牲畜甲烷排放在全球范围内构成重大挑战，尤其是在以养羊业为主导的农业强国，如新西兰（NZ）。饲料添加剂或疫苗等化学抑制剂有助于减少甲烷排放。然而，其成功开发因对瘤胃（前胃）微生物间复杂相互作用的有限理解而受阻。本研究旨在证明利用宏转录组数据理解瘤胃微生物相互作用的遗传基础并识别潜在抑制剂靶点的可行性。我们分析了10只甲烷排放水平不同的绵羊的小型但精心筛选的数据集。采用多种统计和机器学习技术，发现了与高甲烷排放相关的新contigs（连续DNA序列）。尽管样本量有限，但研究发现揭示了微生物机制的新见解，并得到领域专家的验证。这些初步结果表明，扩展数据集和整合机器学习可加深对瘤胃复杂微生物相互作用的认知，最终有助于开发减少牲畜甲烷排放的有效策略。
Keyword:
Livestock Methane Emission
Chemical Inhibitors
Microbial Interactions
Applied Machine Learning
期刊
机构
引用论文
Drug-drug interaction prediction with Wasserstein Adversarial Autoencoder-based knowledge graph embeddings基于Wasserstein对抗自编码器的知识图谱嵌入的药物相互作用预测
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