Платформа виртуальных машин для специалистов, не являющихся компьютерами, для использования глубокого обучения для классификации биологических последовательностей метагеномных данных

Различные задачи классификации биологических последовательностей, такие как классификация видов, классификация функций генов и классификация вирусных хозяев, являются процессами во многих анализах метагеномных данных. Поскольку метагеномные данные содержат большое количество новых видов и генов, во многих исследованиях необходимы высокоэффективные алгоритмы классификации. Биологи часто сталкиваются с проблемами в поиске подходящих инструментов классификации последовательностей и аннотаций для конкретной задачи и часто не могут самостоятельно построить соответствующий алгоритм из-за отсутствия необходимых математических и вычислительных знаний. Методы глубокого обучения в последнее время стали популярной темой и показывают сильные преимущества во многих задачах классификации. На сегодняшний день разработано множество высоко упакованных пакетов глубокого обучения, которые позволяют биологам строить фреймворки глубокого обучения в соответствии с их собственными потребностями без глубокого знания деталей алгоритма. В этом учебнике мы предоставляем руководство по созданию простой в использовании платформы глубокого обучения для классификации последовательностей без необходимости достаточных математических знаний или навыков программирования. Весь код оптимизирован в виртуальной машине, чтобы пользователи могли напрямую запускать код, используя свои собственные данные.