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基于迁移学习的跨物种细胞代谢预测模型1

基于迁移学习的跨物种细胞代谢预测模型

摘要

本研究旨在构建一个基于迁移学习的跨物种细胞代谢预测模型，以解决传统代谢

建模方法在跨物种应用中的局限性。细胞代谢作为生命活动的核心过程，其精确预测对

于疾病机理研究、药物开发和生物制造等领域具有重要意义。然而，由于物种间代谢网

络的复杂性和差异性，现有模型往往难以直接迁移应用。本研究通过整合多组学数据、

构建通用代谢网络框架，并利用迁移学习技术实现知识跨物种传递，开发出高精度的

预测模型。研究将采用深度学习架构，结合图神经网络和注意力机制，处理异构代谢数

据。通过在模式生物和人类细胞上的验证，模型预计将实现预测准确率提升20%以上。

本研究成果将为跨物种代谢研究提供新工具，推动精准医疗和合成生物学发展，符合国

家”十四五”生物经济发展规划中关于前沿生物技术创新的战略部署。

引言与背景

细胞代谢研究的重要性

细胞代谢是维持生命活动的基础过程，涉及数千个生化反应和代谢物之间的复杂

相互作用。代谢网络的稳态维持对细胞功能、组织器官健康乃至整个生物体的生存至关

重要。研究表明，代谢异常与癌症、糖尿病、神经退行性疾病等重大疾病密切相关。根

据世界卫生组织2022年报告，代谢性疾病已成为全球第二大健康威胁，每年导致超过

2000万人死亡。因此，深入理解细胞代谢机制不仅具有基础科学意义，更对疾病诊断、

治疗和预防具有重大应用价值。

在工业生物技术领域，细胞代谢工程已成为提高目标产物产量的核心手段。通过优

化微生物代谢通路，可以显著提升生物燃料、化学品和药物的合成效率。据生物技术产

业组织(BIO)统计，代谢工程相关产业市场规模在2025年预计将达到800亿美元。这

些应用都依赖于对细胞代谢网络的精确建模和预测能力。

跨物种代谢研究的挑战

不同物种间存在显著的代谢差异，这是由进化过程中适应不同环境和生活方式形

成的。例如，人类与酵母虽然共享约30%的代谢基因，但关键代谢途径的调控机制和

反应动力学参数存在本质区别。这种差异导致直接将一个物种的代谢模型应用于另一

物种时，预测准确率通常低于60%。

跨物种代谢研究面临三个主要挑战：首先是数据异构性问题，不同物种的代谢数据

来源、测量标准和质量参差不齐；其次是网络拓扑差异，物种间代谢通路的结构和连接

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模式存在显著不同；最后是参数迁移困难，酶动力学参数在不同物种间往往不具可比

性。这些问题严重制约了跨物种代谢知识的有效利用。

迁移学习在生物信息学中的应用潜力

迁移学习作为一种机器学习方法，通过将源领域知识迁移到目标领域，有效解决了

数据不足和领域差异问题。在生物信息学领域，迁移学习已成功应用于蛋白质结构预

测、基因表达分析和药物发现等任务。例如，AlphaFold2通过迁移学习实现了蛋白质结

构预测的革命性突破，准确率较传统方法提高40%以上。

在代谢研究中，迁移学习可以捕捉跨物种的保守代谢模式和调控机制，同时适应物

种特异性特征。这种方法特别适合解决跨物种代谢预测中的小样本学习问题，因为许多

非模式生物的代谢数据非常有限。通过预训练微调策略，模型可以从数据丰富的模式生

物中学习通用代谢规律，再针对特定物种进行适应性调整。

研究概述

研究目标与核心问题

本研究的核心目标是开发一个基于迁移学习的跨物种细胞代谢预测模型，实现高

精度的代谢通量、代谢物浓度和酶活性预测。具体包括三个层次的目标：首先，构建一

个能够整合多物种代谢数据的通用表示框架；其次，设计迁移学习算法实现跨物种知识

有效传递；最后，验证模型在多种应用场景下的预测性能和泛化能力。

研究将重点解决四个关键科学问题：如何表征跨物种代谢网络的共同特征与差异；

如何设计适合代谢数据的迁移学习架构；如何评估模型在稀疏数据条件下的预测能力；

以及如何解释模型的预测结果并提供生物学洞见。这些问题的解决将为跨物种代谢研

究提供方法论基础。

研究范围与边界

本研究聚焦于真核生物的细胞代谢预测，涵盖从酵母、线虫等模式生物到人类细胞

等多种物种。研究对象包括中心碳代谢、氨基酸代谢、脂质代谢等主要代谢途径。数据

来源将整合基因组、转录组、蛋白质组和代谢组等多组学数据。