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给新冠病毒分类 机器学习仅需几分钟

给新冠病毒分类 机器学习仅需几分钟
据物理学家组织网28日报导,加拿大计算机科学家和生物学家在当日出书的《科学公共图书馆·归纳》(PLOS ONE)杂志撰文指出,他们凭借机器学习办法,在短短几分钟内对29个不同新冠病毒DNA序列进行分类,判定出一个潜在的“基因签名”。他们表明,机器学习这种新的数据发现东西将使科学家能在短短几分钟内快速轻松地对丧命病毒(如新冠病毒)分类,而加速这一进程关于大流行期间医疗资源的战略规划至关重要。此外,最新研讨还支撑一个科学假定——新冠病毒起源于蝙蝠,归于β冠状病毒属的Sarbecovirus亚型。韦仕敦大学生物学教授凯瑟琳·希尔与该校计算机科学、计算与精算科学范畴的搭档,及滑铁卢大学计算机科学系的研讨人员一起展开了这项研讨。他们指出,这个“超快速、可扩展且高度精确”的分类体系运用新的根据图形的专用软件和决策树办法来解说分类,并从一切或许成果中找出最佳挑选。这一机器学习办法可对新冠病毒序列进行100%精确分类,更重要的是,可在数分钟内再次发现5000多个病毒基因组之间最亲近的联系。希尔说:“咱们需求的是新冠病毒DNA序列能发现本身的内涵序列形式,咱们运用该签名形式和一种逻辑办法,使该形式与其他病毒尽或许挨近,并在数分钟而非数天、数小时内对新冠病毒进行了十分精确的分类。”研讨人员指出,该东西能对任何新发现的新冠病毒或其他病毒序列进行分类,将成为全球大流行期间疫苗和药物开发人员、一线医疗工作者、研讨人员和科学家运用的东西包的重要组成部分。

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