論文の概要: Classifying COVID-19 Spike Sequences from Geographic Location Using Deep
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00809v1
- Date: Sat, 2 Oct 2021 14:09:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-06 12:06:45.569535
- Title: Classifying COVID-19 Spike Sequences from Geographic Location Using Deep
Learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた位置情報からのCOVID-19スパイクシーケンスの分類
- Authors: Sarwan Ali, Babatunde Bello, Murray Patterson
- Abstract要約: 我々はまず,$k$-merssを用いてSARS-CoV-2のスパイクタンパク質配列の数値表現を計算するアルゴリズムを提案する。
また、スパイク配列における異なるアミノ酸の重要性を、真のクラスラベルに対応する情報ゲインを計算することによって示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: With the rapid spread of COVID-19 worldwide, viral genomic data is available
in the order of millions of sequences on public databases such as GISAID. This
\emph{Big Data} creates a unique opportunity for analysis towards the research
of effective vaccine development for current pandemics, and avoiding or
mitigating future pandemics. One piece of information that comes with every
such viral sequence is the geographical location where it was collected -- the
patterns found between viral variants and geographic location surely being an
important part of this analysis. One major challenge that researchers face is
processing such huge, highly dimensional data to get useful insights as quickly
as possible. Most of the existing methods face scalability issues when dealing
with the magnitude of such data. In this paper, we propose an algorithm that
first computes a numerical representation of the spike protein sequence of
SARS-CoV-2 using $k$-mers substrings) and then uses a deep learning-based model
to classify the sequences in terms of geographical location. We show that our
proposed model significantly outperforms the baselines. We also show the
importance of different amino acids in the spike sequences by computing the
information gain corresponding to the true class labels.
- Abstract（参考訳）: 世界的な新型コロナウイルスの急激な普及に伴い、GISAIDのような公共データベース上の数百万のシーケンスでウイルスゲノムデータが利用できるようになった。
この「emph{Big Data」は、現在のパンデミックに対する効果的なワクチン開発の研究に向けて分析し、将来のパンデミックを回避または緩和するユニークな機会を生み出します。
このようなウイルス配列の全てに付随する情報の1つが、収集された地理的な位置である -- ウイルス変異体と地理的な位置の間のパターンが、この分析の重要な部分であることは確かである。
研究者が直面する大きな課題の1つは、そのような巨大で高次元のデータを処理して、できるだけ早く有用な洞察を得ることです。
既存の手法のほとんどは、そのようなデータの規模を扱う際にスケーラビリティの問題に直面します。
本稿では,まず,sars-cov-2のスパイクタンパク質配列を$k$-mersサブストリングを用いて数値表現し,次に深層学習モデルを用いて地理的位置を分類するアルゴリズムを提案する。
提案モデルがベースラインを大きく上回っていることを示す。
また,真のクラスラベルに対応する情報ゲインを計算し,スパイク配列における異なるアミノ酸の重要性を示す。
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