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近日，来自加拿大西安大略大学的计算机学家和生物学家们在《公共科学图书馆•综合》杂志发表论文称，利用机器学习，他们已经识别出了29个COVID-19 基因组序列的潜在基因组特征。
这个新的数据发现工具能够帮助研究人员在几分钟内快速、轻松地对COVID-19这样的致命病毒进行分类，这对病毒大流行期间的战略规划和动员医疗需求来说都非常重要。
这项研究中“超高速、可扩展、高精度”的分类系统使用了一种新的基于图形、专业软件和决策树的方法来对病毒进行分类说明，并从所有可能的结果中得出了最佳选择。机器学习的方法不仅对COVID-19的序列进行了100%精确的分类，更重要的是，还能在几分钟内发现5000多个病毒基因组之间最密切的关系。
生物学教授Kathleen Hill说：“通过COVID-19的基因组序列，我们发现了其自身固有的特征模式。接下来，我们利用这个特征模式和逻辑算法尽可能接近地将其与其他病毒匹配，并在几分钟内实现了精确的分类，”
目前，这个分类工具已经被用于分析5000多个独特的病毒基因组序列，包括1月27日可获得的29个COVID-19的序列。Hill认为，该工具能够对COVID19或其他任何新发现的病毒序列进行分类，这将为疫苗和药物开发人员、一线医护人员、科研人员在本次全球大流行期间及以后提供重要的帮助。
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