RNA ウイルスゲノムにおける進化的サインから貯蔵主体と節足のベクトルを予測する

Simon A Babayan^1,2, Richard J Orton³, Daniel G Streicker^4,3

¹Institute of Biodiversity, Animal Health and Comparative Medicine, University of Glasgow, Glasgow G12 8QQ, Scotland, UK.

Science (New York, N.Y.)

|November 3, 2018

まとめ

機械学習モデルは,遺伝子配列からRNAウイルスの動物起源とベクトルを予測します. これは,未知のウイルス貯蔵庫を特定することで,新興感染症に対する研究と対応を加速します.

科学分野:

ウイルス学
ゲノミクス
エピデミオロジー
機械学習
バイオ情報学

背景:

RNAウイルスの動物由来とベクターを特定することは,新興感染症の制御に不可欠ですが,しばしば長く資源を集約するプロセスです.
広範なフィールドと実験室の研究を含む伝統的な方法は,新しいウイルス脅威に対する重要な反応を遅らせることができます.
ゲノムシーケンシング技術の急速な進歩により膨大な量のウイルスシーケンスのデータが生成されました

研究の目的:

遺伝子配列から直接RNAウイルスの動物貯蔵庫と節足媒体を予測できる機械学習モデルを開発し,検証する.
ヒトに感染する単一鎖RNAウイルスの多様なファミリーにわたって,これらの予測モデルの広範な適用性を実証する.
ウイルスの発見と標的型の研究,監視,管理戦略の実施の間の遅延を短縮する.

主な方法:

機械学習モデルを訓練するために大規模なゲノムと生態学的データセットを使用しました.
ウイルスゲノム配列を分析した予測アルゴリズムを開発し,宿主動物の貯水池と節足類のベクトルのアイデンティティを推論した.
これまで知られていなかった流行病学的特徴を含む,幅広い単一鎖RNAウイルスにモデルを適用した.

主要な成果:

遺伝子配列のみを用いた多数のRNAウイルスに対する動物貯水池と節足のベクトルの予測に成功しました.
この情報は以前は知られていなかったか,理解が不十分であった 69のウイルスの起源と媒介者を特定した.
複数のヒトに感染するウイルスの流行病学を正確に予測するモデルの能力を実証した.

結論:

ウイルスゲノムの機械学習分析は,ウイルスの起源とベクトルを特定するための強力で迅速な方法を提供します.
これらの予測モデルは新興感染症の理解と管理を大幅に加速させることができます
ゲノムデータと機械学習の活用は積極的な公衆衛生の監視と対応に不可欠です

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