换一批哺乳动物特异性基因组特征可预测高适应西尼罗河病毒
MAMMAL-SPECIFIC GENOMIC FEATURES CAN PREDICT HIGH ADAPTABILITY TO THE WEST NILE VIRUS
摘要目的 西尼罗河病毒(West Nile Virus,WNV)是常见的蚊媒人畜共患传染病病毒,目前对病毒传播因素的研究主要涉及生态、宿主因素及相关病毒基因或基因位点等层面;对病毒基因组组成特征的关注较少.而基于病毒基因组组成特征的人工智能在识别和预测其他病毒宿主适应性方面成果颇多.本研究旨在建立一个卷积神经网络(CNN)模型,根据基因组特征预测WNV的宿主适应性.方法 首先,采用二核苷酸组成性表征(DCR)编码WNV基因序列的基因组特征.其次,采用非监督学习对WNV样本进行基于DCR的分布差异分析.最后,利用基于DCR的卷积神经网络(CNN)模型预测来自鸟类、哺乳动物和蚊虫的WNV的适应性.此外,通过贝叶斯方法推断出适应性相关基因上的特异性氨基酸残基.结果 DCR能有效区分宿主特异性WNV,CNN模型能准确预测哺乳动物和禽类高适应的WNV.贝叶斯模型可确定适应性相关的氨基酸残基.结论 WNV的基因组组成特征具有宿主特异性,这种基因组偏差有助于通过深度学习方法预测WNV对禽类或哺乳动物宿主的适应性.本研究提供了关于有助于西尼罗河病毒(WNV)适应宿主的基因组特征的共性特征.
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关键词
西尼罗河病毒(WNV)适应性二核苷酸组成表征(DCR)深度学习West Nile virus(WNV)AdaptationDinucleotide Composition Representation(DCR)Deep learning
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-0507.2025.02.004
发布时间
2025-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家重点研发计划（2024YFC2607500）
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