基因组机器学习分析表明武汉2019 |
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截至2020年2月3日,2019年新型冠状病毒(2019-nCoV)传播到27个国家,死亡362人,确诊病例超过17000起。科学家们正在将2019-nCoV与臭名昭着的SARS冠状病毒爆发进行比较。在2002年11月至2003年7月期间,SARS在全球导致8098例确诊病例,死亡率为9.6%,死亡774人。仅中国大陆就有349人死亡,5327例确诊病例。尽管截至2月3日的2019-nCoV死亡率为2.2%,但在几周内(2019年12月8日至2020年2月3日)的174895例确诊病例令人震惊。鉴于潜伏期较长,因此病例报告可能会被漏报。此类暴发需要快速阐明和分析病毒基因组序列,以便及时制定治疗计划。加拿大韦仕敦大学等机构的研究人员使用MLDSP和MLDSP-GUI对2019-nCoV进行了分类,这是使用机器学习(ML)和数字信号处理(DSP)进行基因组分析的免比对方法。使用二维数值表示(混沌博弈表示)将基因组序列映射到其各自的基因组信号(离散数值序列)中。通过对基因组信号应用离散傅里叶变换来计算幅度谱。皮尔逊相关系数用于计算成对距离矩阵。利用距离矩阵构造特征向量,并将其用作监督机器学习算法的输入。应用10倍交叉验证来计算平均分类准确性得分。经训练的分类器模型用于预测29个2019-nCoV序列的标签。分类策略使用了5000多个基因组,并在域到种的分类学水平上测试了关联。通过使用MLDSP-GUI的基于机器学习的无比对分析,研究人员证实了蝙蝠起源的当前假说,并将2019-nCoV分类为β冠状病毒中的Sarbecovirus。( 100yiyao.com)
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