マンチェスター大学とオックスフォード大学の科学者は、新しいCovid-19バリアントを追跡できるブラック ジャック オンライン カジノフレームワークを開発しました。
theイノベーション スロット マシン カジノフレームワークは、マンチェスター大学が開発したClassixと呼ばれる新しい説明可能なクラスタリングアルゴリズムと、寸法削減技術と新しい説明可能なクラスタリングアルゴリズムを組み合わせています。フレームワークは、新しいCovid-19バリアントを検出し、将来的にリスクをもたらす可能性のあるウイルスゲノムの迅速な識別を可能にします。
the研究には、バイラル進化を追跡する従来の方法をサポートする可能性があります、系統解析など。現在、これには広範な手動キュレーションが必要です。
プロアクティブな応答を有効にする
マンチェスター大学の研究者であり、論文の最初で対応する著者であるロベルト・カハンティは、次のように述べています。 、および病気の重症度の増加。
「科学者たちは現在、Alpha、Delta、Omicronなどのこれらの心配な新しいバリアントを、出現の初期の段階で特定する努力を強化しています。
「これを迅速かつ効率的に行う方法を見つけることができれば、テーラードワクチンの開発など、応答をより積極的にすることができ、バリアントが確立される前にバリアントを排除できるようになります。」
新しいCovid-19バリアントを識別することでの課題
他のRNAウイルスと同様に、Covid-19は変異速度が高く、世代間の短い時間があります。これは、それが非常に急速に進化することを意味します。
問題がある可能性が高い新しいひずみを特定するには、かなりの努力が必要です。
インフルエンザウイルスのゲノムデータへのアクセスを提供するGISブラック ジャック オンライン カジノDデータベースには、現在約1600万のシーケンスが利用可能です。
このデータからのすべてのCovid-19ゲノムの進化と歴史のマッピングには、大量のコンピューターと人間が必要です。
人間の専門家の時間は限られています
新しい方法により、これらのタスクの自動化が可能になります。
研究者は、標準的な最新のラップトップで1〜2日で570万の高カバーシーケンスを処理しました。
既存の方法はこれを行うことができません。より多くの研究者が病原体株を特定する必要があるためです。
マンチェスター大学の数学科学教授のトーマス・ハウスは、「パンデミックの要求中に生成された前例のない量の遺伝データは、それを徹底的に分析するための方法の改善を要求します。
「データは急速に成長し続けていますが、このデータをキュレーションすることに利点を示すことなく、削除または削除されるリスクがあります。
「人間の専門家の時間が限られていることを知っているので、私たちのアプローチは人間の仕事を完全に置き換えるのではなく、それと一緒に仕事をするように協力して、他の重要な開発のために仕事をより迅速に行い、専門家を解放できるようにするべきです。」
新しい方法はどのように機能しますか？
新しい方法は、ウイルスの遺伝的シーケンスを小さな単語に分解し、数字として表現し、それらを数えることにより、新しいCovid-19バリアントを識別するように設定されています。
その後、機械学習技術を使用して単語パターンに基づいて同様のシーケンスをグループ化します。
Cahuantziは次のように結論付けました。「分析は概念の証明として機能し、系統発生を生成する必要性に頼ることなく、新たな主要なバリアントを早期に発見するためのアラートツールとして機械学習方法の潜在的な使用を実証します。」
