病毒宿主预测的计算方法综述：方法与应用
基因组学
2025-09-03 v1
摘要
精准预测病毒-宿主相互作用对于理解病毒生态学及开发如噬菌疫法等应用至关重要。然而，随着计算工具数量的不断增长，形成了错综复杂的格局，使直接进行性能比较困难，因基准测试不一致且可用性差异。本文提供了系统性综述与严格的基准测试，评估了 27 种病毒宿主预测工具。我们将宿主预测任务划分为两大主要框架：链接预测（link prediction）与多类分类（multi-class classification），并构建两个基准数据集以评估工具在不同情景下的表现：一个以数据库为中心的数据集（RefSeq-VHDB）和一个以宏基因组发现为中心的数据集（MetaHiC-VHDB）。我们的结果显示，没有单一工具能普遍最优。性能高度依赖具体情境，诸如 CHERRY 与 iPHoP 等工具显示出稳健且广泛适用的能力，而 RaFAH 与 PHIST 等工具则在特定情境中表现出色。我们进一步识别出预测准确性、预测速率与计算成本之间的关键权衡。本工作为研究人员提供实用指南，并建立标准化基准以推动未来在解构复杂病毒-宿主相互作用方面的创新。
引用
@article{arxiv.2509.00349,
title = {Computational approaches for virus host prediction: A review of methods and applications},
author = {Jiayu Shang and Cheng Peng and Jiaojiao Guan and Dehan Cai and Donglin Wang and Yanni Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.00349},
year = {2025}
}