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Early detection of unknown viral mutants that potentially cause COVID-19-like pandemics using from wastewater

利用废水早期检测可能导致类似 COVID-19 的流行病的未知病毒突变体

基本信息

批准号：
22H01620
负责人：
大村達夫
金额：
$ 11.15万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01620/
关键词：
下水疫学機械学習ウイルス次世代シークエンサー下水

项目摘要

テーマ１　下水からの病原ウイルスゲノムの網羅的で効率的な新規回収技術の開発令和4年度は、下水からのウイルス回収方法の検討、および下水から回収したウイルス遺伝子の配列解析手法の構築に取り組んだ。新型コロナウイルスをモデルウイルスとして用い、下水から新型コロナウイルスのスパイクタンパク質遺伝子をPCRにより増幅するプライマーを新たに設計し、得られたPCR産物の遺伝子配列を次世代シーケンス解析により分析する一連のプロトコルを構築した。その結果、複数の変異株を含む新型コロナウイルス由来遺伝子配列を下水から取得することに成功した。テーマ２　未知ウイルスと既知ウイルス変異株の人への感染性を評価する機械学習モデルの開発下水から検出された多様なウイルスのゲノム配列情報に基づいて、それぞれのウイルスが感染できる動物を同定する機械学習モデルの開発に着手した。本年度は、まずウイルスと宿主の相互作用を予測するための半教師付き機械学習モデルのアルゴリズムについて検討した。具体的には、BioPython SeqUtils Protein Analysisや社内スクリプトなどのモジュールから計算された特徴を、各対象遺伝子に対して使用するアプローチを試みた。モデルの偏りを避け、一般性を高めるために、トレーニングデータゲノム全体で分散の大きい約200の特徴を選択する。トレーニング、テスト、検証にはTSVMモデルとその教師型であるSVMを使用して、ハイパーパラメータは偽陽性を避けるために手動で微調整した。この実行はOptuna v.0.9 Bayesian optimization frameworkを使用した。

1. Development order of new recovery technology for the collection of pathogens and the construction of analysis methods for the collection of pathogens in the fourth year. The new type of PCR product was designed, sequenced, analyzed, and constructed. As a result, a number of different strains were successfully obtained from the sequence of new strains. 2. Mechanical learning of the development of human infection by unknown species and known species. This year, we will discuss the prediction of the interaction between the host and the host. Specifically, BioPython SeqUtils Protein Analysis, and the use of different types of proteins in the community were used to calculate the characteristics of different types of proteins. The characteristics of the whole group are about 200. TSVM is used to avoid false positives. Optuna v.0.9 Bayesian optimization framework is used.