Det senaste utbrottet av lunginflammation i Wuhan, Kina orsakat av 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) betonar vikten av att upptäcka nya virus och förutsäga deras risker för att infektera människor. I denna rapport introducerade vi VHP (Virus Host Prediction) för att förutsäga potentiella värdar av virus med hjälp av djupinlärningsalgoritm. Vår förutsägelse tyder på att 2019-nCoV har nära infektionsförmåga med andra humana koronavirus, särskilt det allvarliga akuta respiratoriska syndromet coronavirus (SARS-CoV), Bat SARS-liknande Coronavirus och Mellersta Österns respiratoriska syndrom coronavirus (MERS-CoV). Baserat på vår förutsägelse, jämfört med Coronavirus infekterar andra ryggradsdjur, fladdermuskoronavirus tilldelas med mer liknande infektionsmönster med 2019-nCoVs. Dessutom, genom att jämföra smittmönstren för alla virus som finns på ryggradsdjur, fann vi minkvirus visar ett närmare infektionsmönster till 2019-nCov. Dessa konsekvenser av infektionsmönsteranalys visar att fladdermus och mink kan vara två kandidatreservoarer av 2019-nCov.Dessa resultat varnar oss för att vara försiktiga med 2019-nCoV och vägleda oss att ytterligare utforska egenskaper och reservoar av det. En dom Sammanfattning: Det är av stort värde att identifiera om ett nyupptäckt virus har risken att infektera människa. Guo m.fl. föreslog en virus värd förutsägelse metod baserad på djup inlärning för att upptäcka vilken typ av värd ett virus kan infektera med DNA-sekvens som ingång.
Guo m.fl. REF tillämpade virus värd förutsägelse att förutsäga potentiella värdar av virus med hjälp av djupt lärande algoritm.
Host and infectivity prediction of Wuhan 2019 novel coronavirus using deep learning algorithm
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}