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新機器學習算法助力防治傳染病
2018-11-05 11:15:12 來源: 新華網(wǎng)
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  新華社倫敦11月4日電(記者張家偉)英國格拉斯哥大學發(fā)布一項新研究說,借助新的機器學習算法,科學家有望更高效從基因?qū)用骖A(yù)測埃博拉和寨卡等病毒的天然宿主,從而采取措施預(yù)防這些病毒傳播到人類身上。

  不少致命病毒往往首先在野生動物和昆蟲群體中大范圍傳播,隨后才感染人類,并最終導致傳染病疫情,因此盡早發(fā)現(xiàn)這些病毒的天然宿主對傳染病防控來說非常重要。然而,要通過基因組序列來確認不同病毒的宿主往往會耗費很長時間,容易耽誤防控工作。

  格拉斯哥大學研究人員設(shè)計的機器學習算法,旨在把這個耗時過程大幅縮短。相關(guān)結(jié)果已刊登在美國《科學》雜志上。

  他們通過分析超過500種病毒的基因組信息來訓練這個算法,以便讓它學會將病毒基因組中的特征與它們的動物源頭相匹配,從而預(yù)測出哪種病毒來自哪個動物宿主,準確率讓人滿意。

  報告作者之一、格拉斯哥大學的達尼埃爾·施特賴克爾說,如果能夠利用基因組信息來預(yù)測病毒的天然生態(tài),就可幫助人們快速找到病毒的動物宿主,也就能更早干預(yù),預(yù)防病毒的傳播。

  團隊目前正開發(fā)一個應(yīng)用程序,可讓全球科學家都能提交不同病毒的基因組序列信息,從而利用這個算法快速得出相關(guān)的動物宿主評估結(jié)果。

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【糾錯】 責任編輯: 王頔
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