論文の概要: A k-mer Based Approach for SARS-CoV-2 Variant Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03465v1
- Date: Sat, 7 Aug 2021 15:08:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-11 12:14:41.345322
- Title: A k-mer Based Approach for SARS-CoV-2 Variant Identification
- Title（参考訳）: k-merによるSARS-CoV-2変数同定
- Authors: Sarwan Ali, Bikram Sahoo, Naimat Ullah, Alexander Zelikovskiy, Murray
Patterson, Imdadullah Khan
- Abstract要約: アミノ酸の順序を保つことで,分類器の精度が向上することを示す。
また,アメリカ疾病予防管理センター(CDC)が報告した,変異の同定に重要な役割を担っているアミノ酸の重要性も示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.78588835407174
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: With the rapid spread of the novel coronavirus (COVID-19) across the globe
and its continuous mutation, it is of pivotal importance to design a system to
identify different known (and unknown) variants of SARS-CoV-2. Identifying
particular variants helps to understand and model their spread patterns, design
effective mitigation strategies, and prevent future outbreaks. It also plays a
crucial role in studying the efficacy of known vaccines against each variant
and modeling the likelihood of breakthrough infections. It is well known that
the spike protein contains most of the information/variation pertaining to
coronavirus variants.
In this paper, we use spike sequences to classify different variants of the
coronavirus in humans. We show that preserving the order of the amino acids
helps the underlying classifiers to achieve better performance. We also show
that we can train our model to outperform the baseline algorithms using only a
small number of training samples ($1\%$ of the data). Finally, we show the
importance of the different amino acids which play a key role in identifying
variants and how they coincide with those reported by the USA's Centers for
Disease Control and Prevention (CDC).
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)が世界中に急速に広まり、継続的な突然変異が続く中、SARS-CoV-2の様々な変種(および未知)を識別するシステムを設計することが重要である。
特定の変種を特定することは、その拡散パターンを理解し、モデル化し、効果的な緩和戦略を設計し、将来のアウトブレイクを防ぐのに役立つ。
また、既知のワクチンのそれぞれの変異に対する有効性の研究や、ブレイクスルー感染の可能性をモデル化する上で重要な役割を担っている。
スパイクタンパク質は、新型コロナウイルスの変異に関連する情報や変数のほとんどを含んでいることが知られている。
本稿では,ヒトにおけるウイルスの異なる変異の分類にスパイク配列を用いる。
アミノ酸のオーダーを保存することが,下位の分類器の性能向上に寄与することを示す。
また、少数のトレーニングサンプル(データの1〜%$)のみを使用して、ベースラインアルゴリズムを上回るようにモデルをトレーニングできることも示しています。
最後に,変異体同定に重要な役割を果たす異なるアミノ酸の重要性と,米国疾病予防管理センター(cdc)の報告とどのように一致するかを示す。
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