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AI展望了18种“高潜力”病毒,有望防疫情于未然?

admin2021-10-0145

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本文来自微信民众号:学术头条(ID:SciTouTiao),作者:库珀,题图来自:视觉中国


新冠病毒自 2019 年最先席卷全球,至今仍未完全竣事。


现在,新冠疫情已经给人们的生发生涯造成了极大的滋扰和损坏,且新冠病毒只是一大批日益增多的动物熏染病病毒中的一种,新冠不是第一种人畜共患病,也不会是最后一种,其他对照“着名”的人畜共患病还包罗埃博拉、中东呼吸综合征、西尼罗河热以及裂谷热等等。


许多研究注释,人类流动的扩张、对野生生态的损坏,加剧了某些疾病从动物向人类自身的流传概率。近年来,大多数新泛起的人类熏染病(如 COVID-19)都是人畜共患的——由源自其他动物物种的病毒引起,若是能及早识别这类高风险病毒,则可以改善相关研究和监测重点,有望预防此类疾病未来再次暴发。


9 月 29 日,来自英国格拉斯哥大学的研究职员在 PLOS Biology 期刊上揭晓的一篇论文中先容,他们使用病毒基因组的机械学习手艺(一种人工智能模子),可以展望任何动物病毒熏染到人类的可能性,这为展望评估人畜共患病潜力提供了一个新工具。


图|人畜共患病病毒监测事情中捕捉的蝙蝠(泉源:PLOS Biology)


破解挑战的思绪方式


确定人畜共患病的威胁是一项重大挑战,由于在也许 167 万种动物病毒中,只有其中少数可能会熏染人类。


现有的人类熏染风险模子依赖于新发现病毒未知的病毒表型信息(例如,病毒可以熏染的物种多样性),或是病毒毒株的风险水平(如细胞质中的复制能力),这些都限制了所讨论的病毒被表征之前的展望价值。


研究职员以为,由于现在大多数病毒都是使用非靶向基因组测序发现的,通常涉及许多同时发现的表型数据有限,因此理想的方式是仅从序列数据中量化相关露出后人类熏染性的相对风险


现在已有的模子可以从基因组序列中识别出充实表征的人类熏染病毒,然而,通过在异常亲热相关的病毒(即统一物种的毒株)上训练算法,可能忽略与熏染能力相关的病毒基因组的次要特征,此类模子不太可能找到在病毒间泛化的人畜共患病状态信号。因此,展望可能对当前病毒多样性知识中的大量误差高度敏感。


履历和理论证据注释,病毒基因组中存在可归纳综合的人类熏染性信号。与普遍的动物宿主分类群相关的病毒(如灵长类动物、啮齿类动物)可以使用其基因组组成的各个方面举行区分,包罗二核苷酸、密码子和氨基酸误差。这种病毒基因组组成的丈量方式是否足够特异性以在物种水平区分宿主局限仍不清晰,但它们的特异性可能通过几种常见的假设机制发生:


首先,针对病毒基因组中核苷酸基序的抗病毒免疫方面,可能会选择差异人类相关病毒中的常见突变;


其次,病毒基因组中特定密码子的频率通常与其宿主的频率相似,这可能是由于提高了 mRNA 翻译效率或准确性所致;


最后,纵然没有对差异病毒基因组施加配合选择压力的机制,病毒的系统发育相关性也可以展望人类熏染性的可能,由于通常假设亲热相关的病毒具有配合的表型和宿主局限。基于先前已揭晓的讲述评估人类熏染能力的大型病毒数据集,研究职员开发了机械学习模子,该模子可使用从病毒和人类基因组序列中提取的特征,来展望任何动物熏染病毒在给定生物相关露出的情形下熏染给人类的可能性。


18 种病毒人畜共患潜力异常高


研究职员从包罗动物熏染物种的 36 个病毒家族的 861 个 RNA 和 DNA 病毒物种中网络了具有代表性的基因组序列,将每种病毒符号为能够熏染人类,或者不使用已揭晓的讲述作为基本事实,并训练模子对病毒举行响应分类。在这些数据中,识别潜在的或未纪录的人畜共患病是研究剖析的一个先验目的。


他们首先评估了与人类熏染病毒的亲缘关系是否会提高人畜共患病的可能性。梯度增强机械(GBM)分类器,可凭证序列相似性搜索确定的病毒分类学或近支属中人类熏染病毒的频率举行训练。


图|从病毒基因组中机械学习展望人类熏染性(泉源:PLOS Biology)


接下来,研究职员量化了凭证基因组组成(即密码子使用误差、氨基酸误差和二核苷酸误差)举行训练的 GBMs 性能,直接从病毒基因组(“病毒基因组特征”)或基于病毒基因组组成的相似性盘算差其余人类基因转录本(“人类相似性特征”):滋扰素诱导基因产物(ISG)、管家基因和所有其他基因。


此外,为了评估模子的敏感性和特异性,研究职员未来自袋装模子的人类熏染展望概率的平均值转换为二元分类(即,人类熏染与否),将展望概率 >0.293 的病毒展望为人类熏染。这些二元展望准确地确定了 71.9% 的主要或完全熏染人类的病毒,以及69.7%的人畜共患病毒为人类熏染,只管病毒家族之间的显示各不相同。


由于二元分类忽略了迭代之间的变异性和病毒相对于相互的品级,研究职员又进一步将展望的人畜共患病概率转换为潜在的人畜共患病种别,凭证该方案,预计大多数(92%)已知的人类熏染病毒具有中等(21.5%)、高(47.1%)或异常高(23.4%)的人畜共患潜力,而只有 8% 具有低人畜共患病潜力。


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图|在训练数据中确定的推定未识其余人畜共患病(泉源:PLOS Biology)


基于论文中模子的剖析,现在共有 18 种病毒被以为具有异常高的人畜共患潜力,其中至少有 3 种(Aura virus, Ndumu virus, Uganda S virus)具有人类熏染的血清学证据。在整个数据集中,77.2% 的展望具有异常高的人畜共患病潜力的病毒已知会熏染人类。


值得关注的是,论文中提出的模子可以通过重修分类学,比系统发育邻域估量器更准确地举行展望,或者比基于分类学的模子更详细地举行展望。


图|人类熏染病毒的基因组决议因素(泉源:PLOS Biology)


只管论文提出的模子剖析并非旨在最终确定人类熏染基因组展望因子的生物学机制,但仍然能够探索特定基因组组成特征、以及特征组若何与人类熏染性相关的新兴模式,研究职员进一步详细地探讨了单个特征对模子展望的影响。


最后,研究职员行使两个案例研究说明晰该展望框架的适用性。


首先,研究职员使用基于基因组特征的组合模子对训练数据中不存在的 758 种病毒举行了排名,共有 70.8% 从人类采样的病毒被准确识别为具有异常高或高人畜共患病潜力,其余的人类相关病毒主要被归类为中等人畜共患病潜力,其中 3 个物种展望具有低人畜共患病潜力。


在从非人类动物或潜在载体样本测序的 645 种人类熏染性未知的病毒中,45.0% 被展望具有异常高或高人畜共患病潜力,异常高的人畜共患病潜力种别以 Papillomaviridae(34.1%)和 Peribunyaviridae(19.5%)为主。


图|从病毒基因组展望的人类熏染概率(泉源:PLOS Biology)


此外,研究职员使用 beta 回归模子来探索人畜共患病潜力的展望若何在宿主和病毒组之间转变。


剖析发现,从人类样本中测序的 113 种病毒物种的得分始终高于在其他宿主中检测到的那些。只管来自蝙蝠、啮齿动物和偶蹄动物等被以为是高危宿主的病毒组成了保留数据的很大一部门(来自蝙蝠的病毒甚至跨越了来自人类的病毒),但它们并没有提高展望的人畜共患病概率,而且在较高的宿主分类水平上没有检测到差异,这凸显了当前用于病毒发现/讲述的采样事情与人畜共患病风险漫衍之间的潜在差异。


图|从冠状病毒基因组展望的人类熏染概率(泉源:PLOS Biology)


第二个案例研究,则使用了冠状病毒来探索基于基因组特征的组合模子区分统一家族内差异病毒物种和单个病毒物种内差异基因组的能力。研究职员展望了所有现在公认的冠状病毒物种以及 62 小我私人类和动物源性沙贝科病毒基因组的人畜共患病潜力,这些基因组现在都被国际病毒分类委员会(ICTV)归类为严重急性呼吸系统综合症(SARS)相关冠状病毒。


他们还发现了另外 2 种与动物相关的冠状病毒——Alphacoronavirus 1和最近形貌的Sorex araneus 冠状病毒 T14——至少与已知的、高级的、熏染人类的冠状病毒一样,或者更有可能熏染人类,这些应被视为进一步研究的高度优先事项。


在模子剖析效果中,大多数基因组(85.5%)被归类为具有中等人畜共患病潜力,然而,严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2(SARS-CoV-2)、来自蝙蝠的亲热相关的病毒 RaTG13,以及所有5种亲热相关的穿山甲相关星散物的检测效果都展望具有很高的人畜共患病潜力。


有望防疫情于未然


在一个以基因组为基础的病毒快速发现的时代,研究和监测流动的合理优先级一直是尚未解决的挑战。


而这项论文的研究效果注释,病毒的人畜共患病潜力可以从其基因组序列中推断出来,可以回首性或前瞻性地展望病毒能够熏染人类的可能性,能为病毒研究和监测优先事项的决议提供信息,这在很洪水平上提供了更先进的选择。


“这些发现为我们使用 AI 手艺从病毒基因序列中提取大量信息提供了一个要害支持。”论文的作者之一 Simon Babayan 说道,“基因组序列通常是我们掌握新发现病毒的第一个、通常也是唯一的信息,我们可以从中提取的信息越多,就能越早确定病毒的起源及其可能带来的人畜共患风险。随着更多病毒被表征,我们的机械学习模子在识别有数病毒方面将变得加倍有用,这些病毒应该受到亲热监测并优先用于争先疫苗开发。”


在只需要基因组序列时,研究职员的方式在人畜共患病风险评估的替换模子中具有定量和定性优势,不外,这种新的模子也有许多局限性,例如对病毒多样性的不完整知识可能导致在这种方式下完全错误的优先级。此外,使用来自每个病毒物种的单个示例基因组来最大限度地发现人类熏染的普遍特征的可能性,虽能制止对新病毒过分乐观的性能指标,但这种方式的潜在瑕玷是忽略了尚未被 ICTV 正式认可的大量病毒的多样性。


从病毒风险评估的角度整体来看,当大多数其他风险因素数据仍然未知时,论文中提出的模子可以更早地行使纯粹基于基因组序列的模子,在病毒发现和基因组测序后立刻识别许多潜在的人畜共患病,通过突出最有可能成为人畜共患病的病毒,可以做好进一步的生态和病毒学表征。


此外,研究职员还示意,应用新的模子之后,仍有相当多的病毒可能需要举行验证性测试,在举行重大的研究投资之前,这种需求仍会随着病毒的不停发现而增添。


2020 年 7 月,团结国环境计划署(UNEP)和国际畜牧研究所(ILRI)曾团结公布了一份名为《预防下一次大盛行病:人畜共患疾病以及若何阻断流传链》的讲述,在旧有履历的基础上,通过接纳人类、动物和环境“一体化康健”方式,是停止未来疾病的暴发的一种行动。


基于 AI 手艺展望病毒流传的可能性虽然值得一定,但为了防止大规模疫情的频仍泛起,我们也必须加倍郑重地珍爱我们的自然生态环境,从解决问题的泉源做起。


本文来自微信民众号:学术头条(ID:SciTouTiao),作者:库珀

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