Khung này kết hợp các kỹ thuật giảm kích thước và thuật toán phân cụm mới có thể giải thích được gọi là CLASSIX, được phát triển bởi các nhà toán học tại Đại học Manchester. Điều này cho phép xác định nhanh chóng các nhóm bộ gen virus có thể gây rủi ro trong tương lai do khối lượng dữ liệu lớn.
QUẢNG CÁO
Nghiên cứu, đăng trên tạp chí PNAS, có thể hỗ trợ các phương pháp truyền thống để theo dõi sự tiến hóa của virus, chẳng hạn như phân tích phát sinh gen, hiện yêu cầu giám tuyển thủ công rộng rãi.
Các nhà toán học sử dụng AI để xác định các trường hợp nhiễm Covid-19 mới nổiariants @AdmissionsUoM @PNASNews https://t.co/qYhhE7wRjZ
—Medical Xpress (@Medical_xpress) 11 Tháng ba, 2024
Roberto Cahuantzi, nhà nghiên cứu tại Đại học Manchester, đồng thời là tác giả đầu tiên và tương ứng của bài báo, cho biết: “Kể từ khi Covid-19 xuất hiện, chúng tôi đã chứng kiến nhiều làn sóng vi rút mới.ariants, khả năng lây truyền cao hơn, trốn tránh các phản ứng miễn dịch và tăng mức độ nghiêm trọng của bệnh.”
Giống như nhiều virus RNA khác, COVID-19 có tỷ lệ đột biến cao và curto khoảng thời gian giữa các thế hệ, có nghĩa là nó tiến hóa cực kỳ nhanh chóng. Điều này có nghĩa là việc xác định các chủng mới có khả năng gây rắc rối trong tương lai đòi hỏi nỗ lực đáng kể.
QUẢNG CÁO
Hiện tại, có gần 16 triệu trình tự có sẵn trong cơ sở dữ liệu GISAID (Sáng kiến toàn cầu về chia sẻ tất cả dữ liệu về bệnh cúm), cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu gen về vi-rút cúm.
Việc lập bản đồ quá trình tiến hóa và lịch sử của tất cả các bộ gen Covid-19 từ những dữ liệu này hiện được thực hiện bằng cách sử dụng một lượng lớn thời gian tính toán và con người.
Phương pháp được mô tả cho phép tự động hóa các nhiệm vụ như vậy. Các nhà nghiên cứu đã xử lý 5,7 triệu chuỗi có phạm vi bao phủ cao chỉ trong một hoặc hai ngày trên một máy tính xách tay hiện đại tiêu chuẩn; điều này sẽ không thể thực hiện được với các phương pháp hiện có, đặt việc xác định các chủng gây bệnh cần quan tâm vào tay nhiều nhà nghiên cứu hơn do nhu cầu nguồn lực giảm.
QUẢNG CÁO
Phương pháp được đề xuất hoạt động bằng cách chia trình tự di truyền của virus Covid-19 thành các “từ” nhỏ hơn (được gọi là 3-mer) được biểu thị dưới dạng số và đếm chúng. Sau đó, nó nhóm các chuỗi tương tự dựa trên mẫu từ của chúng bằng kỹ thuật học máy.
Stefan Güttel, giáo sư toán ứng dụng tại Đại học Manchester, cho biết: “Thuật toán phân cụm CLASSIX mà chúng tôi phát triển ít yêu cầu tính toán hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống và hoàn toàn có thể giải thích được, nghĩa là nó cung cấp các giải thích bằng văn bản và hình ảnh về các cụm được tính toán”.
Đọc thêm:
