大多数威胁人类的新出现的传染病——包括冠状病毒——都是人畜共患的，这意味着它们起源于另一种动物物种。随着人口规模的飙升和城市化的扩大，与携带潜在危险疾病的生物的接触越来越多变得越来越有可能．
因此，及早识别这些病毒就变得至关重要。一个新的研究今天在公共科学图书馆生物学来自英国格拉斯哥大学的一组研究人员发现了一种进行这种病毒探测工作的新方法，使用机器学习来预测病毒传染给人类的可能性。
据研究人员称，理解人畜共患疾病的一个主要障碍是，科学家倾向于根据它们的共同特征优先考虑已知的人畜共患病病毒家族。这意味着可能有无数与已知的人畜共患疾病无关的病毒尚未被发现，或不为人所知，它们可能具有人畜共患病的潜力——使物种跨越的能力。
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为了规避这一问题，该团队开发了一种机器学习算法，可以仅从病毒的基因组序列推断出病毒的人畜共患病潜力，通过识别将病毒与人类联系起来的特征，而不是查看正在研究的病毒与现有人畜共患病病毒之间的分类学关系。
研究小组发现，病毒基因组可能具有可推广的特征，使它们能够感染人类，但在分类上不一定与其他感染人类的病毒密切相关。他们说，这种方法可能为病毒侦查提供了一个新的机会。
作者写道:“通过突出最有可能成为人畜共患的病毒，基于基因组的排名可以更有效地对进一步的生态学和病毒学特征进行定位。”
合著者Simon Babayan说:“这些发现为我们使用人工智能技术从病毒基因序列中提取的已经令人惊讶的大量信息增加了一个关键部分。”
“基因组序列通常是我们对新发现的病毒的第一个，通常也是唯一的信息，我们从中提取的信息越多，我们就能越早确定病毒的起源和它可能带来的人畜共患风险。
“随着越来越多的病毒被特征化，我们的机器学习模型在识别应该密切监测和优先开发预防性疫苗的罕见病毒方面将变得越有效。”
Amalyah哈特
阿玛莉亚·哈特拥有牛津大学考古学和人类学荣誉学士学位和墨尔本大学新闻学硕士学位。
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