論文の概要: Classification of Influenza Hemagglutinin Protein Sequences using
Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04240v1
- Date: Mon, 9 Aug 2021 10:42:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-12 02:28:28.054334
- Title: Classification of Influenza Hemagglutinin Protein Sequences using
Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたインフルエンザヘマグルチニンタンパク質配列の分類
- Authors: Charalambos Chrysostomou, Floris Alexandrou, Mihalis A. Nicolaou and
Huseyin Seker
- Abstract要約: 本稿では,インフルエンザA型ウイルスが特定の宿主,具体的にはヒト,鳥,豚の宿主に感染するかどうかを,HA遺伝子のタンパク質配列のみを用いて正確に予測することに焦点を当てる。
本稿では, タンパク質配列を疎水性指数を用いて数値信号に符号化し, その後, 畳み込みニューラルネットワークに基づく予測モデルを活用することを提案する。
その結果,ヒト,鳥,豚の宿主に感染するウイルスが検出された場合,HAタンパク質配列を高い精度で識別できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.397189036839956
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Influenza virus can be considered as one of the most severe viruses that
can infect multiple species with often fatal consequences to the hosts. The
Hemagglutinin (HA) gene of the virus can be a target for antiviral drug
development realised through accurate identification of its sub-types and
possible the targeted hosts. This paper focuses on accurately predicting if an
Influenza type A virus can infect specific hosts, and more specifically, Human,
Avian and Swine hosts, using only the protein sequence of the HA gene. In more
detail, we propose encoding the protein sequences into numerical signals using
the Hydrophobicity Index and subsequently utilising a Convolutional Neural
Network-based predictive model. The Influenza HA protein sequences used in the
proposed work are obtained from the Influenza Research Database (IRD).
Specifically, complete and unique HA protein sequences were used for avian,
human and swine hosts. The data obtained for this work was 17999 human-host
proteins, 17667 avian-host proteins and 9278 swine-host proteins. Given this
set of collected proteins, the proposed method yields as much as 10% higher
accuracy for an individual class (namely, Avian) and 5% higher overall accuracy
than in an earlier study. It is also observed that the accuracy for each class
in this work is more balanced than what was presented in this earlier study. As
the results show, the proposed model can distinguish HA protein sequences with
high accuracy whenever the virus under investigation can infect Human, Avian or
Swine hosts.
- Abstract（参考訳）: インフルエンザウイルスは複数の種に感染し、しばしば宿主に致命的な影響をもたらす最も深刻なウイルスの1つと見なすことができる。
ウイルスのヘマグルチニン(ha)遺伝子は、そのサブタイプと標的宿主の正確な同定によって実現される抗ウイルス薬開発の標的となり得る。
本稿では,インフルエンザA型ウイルスが特定の宿主,具体的にはヒト,鳥,豚の宿主に感染するかどうかを,HA遺伝子のタンパク質配列のみを用いて正確に予測することに焦点を当てる。
より詳しくは、疎水性指数を用いてタンパク質配列を数値信号に符号化し、畳み込みニューラルネットワークに基づく予測モデルを活用することを提案する。
提案する研究で使用されるインフルエンザhaタンパク質配列は、インフルエンザ研究データベース(ird)から得られる。
特に、完全かつユニークなhaタンパク質配列は、鳥類、ヒト、豚の宿主に使用された。
この研究で得られたデータは、17999のヒト宿主タンパク質、17667の鳥類宿主タンパク質9278のブタ宿主タンパク質である。
得られたタンパク質の集合を考えると、提案手法は個々のクラス(すなわちAvian)に対して10%高い精度と、以前の研究よりも5%高い全体的な精度が得られる。
また,本研究における各授業の精度は,本研究で提示したものよりもバランスがとれていることも確認された。
その結果,ヒト,鳥,豚の宿主に感染するウイルスが検出された場合,HAタンパク質配列を高い精度で識別できることがわかった。
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