Predicting reservoir hosts and arthropod vectors from evolutionary signatures in RNA virus genomes.
Predicting reservoir hosts and arthropod vectors from evolutionary signatures in RNA virus genomes.
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DOI：
10.1126/science.aap9072
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发表时间：
2018-11-02
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Streicker DG
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Babayan SA;Orton RJ;Streicker DG
确定RNA病毒的动物起源需要多年的实地和实验室研究，这些研究阻碍了对新出现的传染病的反应。使用大型基因组和生态数据集，我们证明了动物水库和节肢动物载体的存在和身份可以直接从病毒基因组序列使用机器学习预测。我们说明了这些模型的能力，以预测不同的病毒在大多数人类感染的单链RNA病毒，包括69个病毒与以前难以捉摸的或从未调查过的水库或载体的家庭的流行病学。像这样的模式，利用低成本基因组测序的扩散，可以缩短病毒发现和有针对性的研究，监测和管理之间的时间差。
Identifying the animal origins of RNA viruses requires years of field and laboratory studies that stall responses to emerging infectious diseases. Using large genomic and ecological datasets, we demonstrate that the animal reservoirs and the existence and identity of arthropod vectors can be predicted directly from viral genome sequences using machine learning. We illustrate the ability of these models to predict the epidemiology of diverse viruses across most human-infective families of single-stranded RNA viruses, including 69 viruses with previously elusive or never-investigated reservoirs or vectors. Models such as these, which capitalize on the proliferation of low-cost genomic sequencing, can narrow the time lag between virus discovery and targeted research, surveillance and management.
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