近日，來自加拿大西安大略大學的計算機學家和生物學家們在《公共科學圖書館?綜合》雜誌發表論文稱，利用機器學習，他們已經識別出了29個COVID-19 基因組序列的潛在基因組特徵。
這個新的數據發現工具能夠幫助研究人員在幾分鐘內快速、輕鬆地對COVID-19這樣的致命病毒進行分類，這對病毒大流行期間的戰略規劃和動員醫療需求來說都非常重要。
這項研究中“超高速、可擴展、高精度”的分類系統使用了一種新的基於圖形、專業軟件和決策樹的方法來對病毒進行分類說明，並從所有可能的結果中得出了最佳選擇。機器學習的方法不僅對COVID-19的序列進行了100%精確的分類，更重要的是，還能在幾分鐘內發現5000多個病毒基因組之間最密切的關係。
生物學教授Kathleen Hill說：“通過COVID-19的基因組序列，我們發現了其自身固有的特徵模式。接下來，我們利用這個特徵模式和邏輯算法儘可能接近地將其與其他病毒匹配，並在幾分鐘內實現了精確的分類，”
目前，這個分類工具已經被用於分析5000多個獨特的病毒基因組序列，包括1月27日可獲得的29個COVID-19的序列。Hill認為，該工具能夠對COVID19或其他任何新發現的病毒序列進行分類，這將為疫苗和藥物開發人員、一線醫護人員、科研人員在本次全球大流行期間及以後提供重要的幫助。
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