流感病毒基因网络的高效空腔搜索
基因组学
2022-11-08 v1 机器学习
摘要
甲型流感病毒基因网络的高阶结构（空腔与团簇）揭示了进化过程中病毒间的紧密关联，并且是表明病毒跨物种感染并引发大流行的关键信号。作为感知病毒基因动态变化的指标，这些高阶结构一直是病毒学领域关注的焦点。然而，病毒基因网络的规模通常十分庞大，在网络中搜索这些结构会带来无法接受的延迟。为缓解此问题，本文提出一种基于深度学习的简洁而有效的模型 HyperSearch，用于在甲型流感病毒遗传学的可计算复杂网络中搜索空腔。在公开流感病毒数据集上开展的广泛实验表明，HyperSearch 优于其他先进的深度学习方法，且无需任何精细的模型设计。此外，HyperSearch 可在数分钟内完成搜索工作，而 0-1 规划需要数天。由于所提方法简单且易于迁移到其他复杂网络，HyperSearch 有潜力促进病毒基因动态变化的监测，并帮助人类跟上病毒突变的步伐。
引用
@article{arxiv.2211.02935,
title = {Efficient Cavity Searching for Gene Network of Influenza A Virus},
author = {Junjie Li and Jietong Zhao and Yanqing Su and Jiahao Shen and Yaohua Liu and Xinyue Fan and Zheng Kou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.02935},
year = {2022}
}
备注
work in progress