摘要

本文探讨了利用图神经网络（GNNs）分析肠道微生物组元基因组数据的初步工作。肠道微生物组对人类健康至关重要，但其复杂的数据分析面临高维度和稀疏性的挑战。传统方法难以捕捉微生物物种间的复杂关系。本文提出了一种基于GNNs的方法，通过利用物种间的系统发育关系，学习微生物网络的通用编码器，进而用于预测如炎症性肠病（IBD）等表型。

原理

本文的核心在于利用图神经网络（GNNs）处理图结构数据的能力，通过构建一个包含基因、物种和属的网络，利用基因表达水平来捕捉这些实体之间的关系。GNNs通过学习节点嵌入（embeddings）来捕捉网络中节点间的功能关系，这些嵌入随后根据患者的特定基因表达谱进行聚合，形成患者特有的肠道微生物组表示。这种表示随后用于训练分类器，预测特定表型，如IBD。

流程

1. 图构建：基于患者的基因表达水平和相关的酶、物种、属（系统发育信息），构建一个图，其中节点包括酶、物种和属，边分为（酶，物种）和（物种，属）两种类型。
2. 图表示学习模块：利用图拉普拉斯特征向量位置编码（LPE）、随机游走位置编码（RWPE）和Node2Vec等方法学习节点的表示。
3. 聚合函数：将图中的节点嵌入聚合成一个代表患者的单一向量。首先，每个基因的嵌入是其对应系统发育子图嵌入的平均值；其次，选择表达量最高的基因进行进一步聚合。
4. 不同组学水平的整合：将来自元基因组和元转录组的数据整合，通过在系统发育图中加入转录水平的基因，增加节点，从而在生成患者表示时考虑这些额外的节点。

应用

该方法的应用前景广泛，特别是在个性化医疗和疾病预测领域。通过精确分析个体肠道微生物组的复杂关系，可以为疾病诊断和治疗提供更个性化的方案。此外，该方法的通用性使其能够应用于其他类型的微生物组数据分析，进一步推动微生物组研究的发展。