ViBE: a hierarchical BERT model to identify eukaryotic viruses using metagenome sequencing data

人病毒体 基因组 基因组 计算生物学 生物 DNA测序 计算机科学 遗传学 基因
作者
Ho Jin Gwak,Mina Rho
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:23 (4) 被引量:11
标识
DOI:10.1093/bib/bbac204
摘要

Viruses are ubiquitous in humans and various environments and continually mutate themselves. Identifying viruses in an environment without cultivation is challenging; however, promoting the screening of novel viruses and expanding the knowledge of viral space is essential. Homology-based methods that identify viruses using known viral genomes rely on sequence alignments, making it difficult to capture remote homologs of the known viruses. To accurately capture viral signals from metagenomic samples, models are needed to understand the patterns encoded in the viral genomes. In this study, we developed a hierarchical BERT model named ViBE to detect eukaryotic viruses from metagenome sequencing data and classify them at the order level. We pre-trained ViBE using read-like sequences generated from the virus reference genomes and derived three fine-tuned models that classify paired-end reads to orders for eukaryotic deoxyribonucleic acid viruses and eukaryotic ribonucleic acid viruses. ViBE achieved higher recall than state-of-the-art alignment-based methods while maintaining comparable precision. ViBE outperformed state-of-the-art alignment-free methods for all test cases. The performance of ViBE was also verified using real sequencing datasets, including the vaginal virome.
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