预测甲型流感病毒宿主与抗原型的多通道神经网络

流感每季发生并偶尔引起大流行。尽管死亡率低，流感仍是重大公共卫生关切，因其可并发肺炎等严重疾病。一种快速、准确且低成本的方法来预测流感病毒的来源宿主与亚型，有助于减少病毒传播并惠及资源匮乏地区。本工作中，我们提出多通道神经网络，利用血凝素与神经氨酸酶蛋白序列预测甲型流感病毒的抗原型与宿主。包含完整蛋白序列的集成数据集用于生成预训练模型，另两个数据集用于测试模型性能。一个测试集含完整蛋白序列，另一个含不完整蛋白序列。结果表明，多通道神经网络可应用于并有望通过完整与部分蛋白序列预测甲型流感病毒宿主与抗原亚型。