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参考新闻网10月4日报道 据西班牙《意见意义》月刊网站9月29日报道,包罗新冠肺炎在内,大多数影响人类的新发流行症都是人畜共患的,即由源自其他动物物种的病毒引发的。因此,早一点识别高危病毒{du}有助于预防盛行病和举行盛行病学“xue”监测。我们正在谈论的是一项伟大挑战,由于全球野生动物身「shen」上有约莫160多万种未「wei」知病毒。

刚刚揭晓在美国《科学公共图书馆 guan[生物学》杂志上的一项新研究解释,机械学习,即一种人工智能,可以凭证病毒的基因组信息展望其引发人畜共患病的概率。为了开发相关模子,研究职员网络了来自36个科的861种病毒的数据集。机械学习模子凭〖ping〗证在病毒基因组中考察到的模式来确定人类熏染的概率。然后,研究职员用“yong”显示最佳的模子来展望从种种动{dong}物中取“qu”样的其他病毒引发潜在人畜共患病的模式。

研究职员发现,病毒基因组可能具有自(zi)力于病毒分类关系的可归纳综合特征,而且可能涉及病毒熏染人类的预顺应历程。此外,他们还开发出行使病毒基因〖yin〗组识别潜在的人畜共(gong)患病的机械学习模子。

报道称,盘算机模子只是识别具《ju》备熏染‘ran’人类潜力的人畜共患病毒的开端『duan』工具,它们代表第一次筛查:在对这些模子符号的病毒的潜在〖zai〗风险做出判断前,需要开展验证性实验室测试。此外,虽然这些模子展望了病‘bing’毒是《shi》否可能熏染人类,但熏染能力只是更普遍的人畜共患病风险的组成要素之一,该风险还受到病毒{du}在人体内的毒性、人际流传能力和人际接触时的生态条件等因素的影响。

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研究职员指出:“我们的研究‘jiu’效果(guo)解释,病毒是否具备引发人畜共患病的潜力,可以从其基因组序列中推断出来。通过突出显示最有可能引发(fa)人畜共患病的病毒,基于基因组的分类方式可以更有用地针对进一步的生态和病毒学特征。”

英国格拉斯哥大学研究员西蒙巴巴扬说:“这些发现为我们可以行使人工智能手艺从病毒基因序列中提 ti[取的大量信息弥补了要害的一部门。基因组序列是我们掌握的新发现病毒的第一条、通常也是唯一的信息,我们可以从中提「ti」取的信息越多,我们就能越早确定病毒的起源及其引发人畜共患病的风险有多高。随着更多的病毒被‘表征’,我们的机械学习模子在识别有数病毒方面将越发有用。这些病毒必须被亲热监测,且必须优先思量开发针对它们的预防性疫苗。”

人畜共患病流传模式图。(英国《自然》周刊网站)

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