马耳他大学与伦敦玛丽女王大学合作出版图书

马耳他大学（UM）和伦敦玛丽女王大学（QMUL Malta）的学者们最近在书中发表了一章“代谢工程和合成生物学的计算生物学和机器学习“，应编辑Kumar Selvarajoo教授的邀请。医生罗莎琳博内塔瓦伦蒂诺（马耳他QMUL），让-保罗·埃贝赫博士（UM），以及博士工程师吉安卢卡瓦伦蒂诺（UM）撰写了一个标题为“用于代谢组学途径分析的机器学习“. 这本书是由施普林格链接出版的，是”分子生物学方法“系列中。

In this chapter, the authors reviewed the use of machine learning for metabolic pathway analyses, with a step-by-step focus on the use of deep learning to predict the association of compounds (metabolites) to their respective metabolomic pathway classes. This prediction may help explain interactions of small molecules in organisms. They built and trained a deep learning neural network model to perform a multi-label prediction.

两种不同类型的分子指纹被认为是功能（输入模型）。该模型的输出是一组代谢途径类（从KEGG数据集），其中输入分子参与。作者引导读者通过这个过程的不同步骤，包括数据汇集，功能工程，模型选择，培训和评估。这种建模和评估过程可以很容易地转移到其他感兴趣的领域。本章中使用的所有计算机源代码都是公开的。