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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
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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層面預測埃博拉和寨卡等病毒的天然宿主,從而采取措施預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,因此盡早發現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計的機器學習算法,旨在把這個耗時過程大幅縮短。相關結果已刊登在美國《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測病毒的天然生態,就可幫助人們快速找到病毒的動物宿主,也就能更早干預,預防病毒的傳播。

            團隊目前正開發一個應用程序,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的動物宿主評估結果。

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          【糾錯】 責任編輯: 王頔
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