吕婧老师的项目《基于神经网络的肠道微生物组宿主表型预测的研究》申报立项了2024年度校级科研项目。

项目摘要：肠道微生物组作为人体“第二基因组”，其组成与功能对宿主健康（如代谢性疾病、免疫疾病）具有关键影响。当前基于微生物组的宿主表型预测虽已应用机器学习技术，但存在模型泛化性弱、数据高维稀疏导致过拟合、可解释性不足等问题。本研究聚焦三大核心内容：一是优化微生物组数据特征提取，综合分类丰度、系统发育关系及分布模式，通过加权丰度计算、分布一致性筛选及降维技术提升输入数据质量；二是创新神经网络架构，设计多分支卷积网络（捕捉多尺度特征）、动态权重卷积核（增强数据适应性）及CNN-GNN混合模型（融合局部与全局关联）；三是整合多模态数据（微生物丰度、功能基因等）验证模型性能。研究拟通过文献研究法、模型优化实验法、特征可视化及临床数据验证，实现两大目标：显著提升模型在宿主表型预测中的准确性与稳定性，开发高可解释性的特征提取方法。预期成果为发表核心论文1篇，研究成果可应用于疾病早期筛查、个性化医疗及健康评估，为微生物组学在精准医疗中的应用提供方法学支撑，推动相关领域向高效化、精准化发展。