给新冠病毒分类 机器学习仅需几分钟

根据物理学家组织网络28日的一份报告，加拿大计算机科学家和生物学家在同一天发表在《PLOS一号》杂志上的一篇文章中指出，他们用机器学习方法在几分钟内对29种不同的冠状病毒DNA序列进行了分类，并确定了一个潜在的“基因特征”。

他们表示，机器学习这一新的数据发现工具将使科学家能够在几分钟内快速、轻松地对致命病毒(如新冠状病毒)进行分类，加快这一过程对于大流行期间医疗资源的战略规划至关重要。此外，最新的研究还支持了一个科学假说，即新的冠状病毒起源于蝙蝠，属于β冠状病毒的萨贝病毒亚型。

韦斯顿大学的生物学教授凯瑟琳·希尔与计算机科学、统计学和精算科学的同事以及滑铁卢大学计算机科学系的研究人员一起进行了这项研究。

他们指出，这种“超快速、可扩展且高度精确”的分类系统使用新的基于图形的专业软件和决策树方法来解释分类，并从所有可能的结果中找到最佳选择。这种机器学习方法可以100%准确地对新的冠状病毒序列进行分类，更重要的是，可以在几分钟内再次找到5000多个病毒基因组之间最接近的关系。

希尔说:“我们需要的是新冠状病毒的DNA序列能够找到它自己的内部序列模式。我们使用特征模式和逻辑方法，使模式尽可能接近其他病毒，并在几分钟内，而不是几天几小时内，非常准确地对新的冠状病毒进行分类。”

研究人员指出，该工具可以对任何新发现的冠状病毒或其他病毒序列进行分类，并将成为全球大流行期间疫苗和药物开发人员、一线医疗工作者、研究人员和科学家使用的工具包的重要组成部分。