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申请/专利权人：南方科技大学
摘要：本发明涉及一种基于基因序列的跨物种传播风险机器学习预测方法，本发明通过现有已知病毒的病毒的特征数据对应宿主的特征数据，期望预测的跨物种传播风险指标对XGBoost模型进行训练，得到对应跨物种传播风险指标的XGBoost风险预测模型，可以对未知新发病毒的跨物种传播风险指标进行预测，跨物种传播风险指标包括病毒的溢出能力、动物病例症状严重程度、病毒在人际间的传播能力、病毒导致人类病例急慢性程度以及病毒在人群中的平均病死率。本发明使用基因序列数据，结合机器学习模型分析跨物种溢出风险。本发明使用机器学习模型自动学习特征，能够处理复杂的非线性关系，提高预测精度，有实际应用价值，帮助识别高风险病原体。
主权项：1.一种基于基因序列的跨物种传播风险机器学习预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过查阅文献或官方网站获取多种病毒的跨物种传播风险指标、病毒的特征数据及对应宿主的特征数据；步骤2、获取宿主的cytB基因序列信息，将基因序列剪切对齐后，进行基因序列比对，利用生信软件构建系统进化树，计算遗传距离，生成系统发育距离矩阵并作为宿主特征之一；步骤3、将病毒与宿主的特征数据及期望预测的跨物种传播风险指标输入XGBoost模型，对模型进行训练，得到对应的跨物种传播风险指标XGBoost风险预测模型；步骤4、采集新发现病毒的特征数据和对应宿主的特征数据，输入步骤3得到的跨物种传播风险指标XGBoost风险预测模型，得到新发现病毒的对应跨物种传播风险指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方科技大学 一种基于基因序列的跨物种传播风险机器学习预测方法
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