論文の概要: Predicting sub-population specific viral evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21518v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 20:39:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:57.754851
• Title: Predicting sub-population specific viral evolution
• Title（参考訳）: 亜集団特異的ウイルス進化の予測
• Authors: Wenxian Shi, Menghua Wu, Regina Barzilay,
• Abstract要約: 変分分布全体をモデル化する既存の機械学習アプローチは、位置固有の予測を行うことができない。 本研究では,ウイルスタンパク質の時間分解分布を予測するサブポピュレーション特異的タンパク質進化モデルを提案する。 我々のモデルは、大陸や国間でのウイルスタンパク質の分布を正確に予測する上で、ベースラインよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.362286268491445
• License:
• Abstract: Forecasting the change in the distribution of viral variants is crucial for therapeutic design and disease surveillance. This task poses significant modeling challenges due to the sharp differences in virus distributions across sub-populations (e.g., countries) and their dynamic interactions. Existing machine learning approaches that model the variant distribution as a whole are incapable of making location-specific predictions and ignore transmissions that shape the viral landscape. In this paper, we propose a sub-population specific protein evolution model, which predicts the time-resolved distributions of viral proteins in different locations. The algorithm explicitly models the transmission rates between sub-populations and learns their interdependence from data. The change in protein distributions across all sub-populations is defined through a linear ordinary differential equation (ODE) parametrized by transmission rates. Solving this ODE yields the likelihood of a given protein occurring in particular sub-populations. Multi-year evaluation on both SARS-CoV-2 and influenza A/H3N2 demonstrates that our model outperforms baselines in accurately predicting distributions of viral proteins across continents and countries. We also find that the transmission rates learned from data are consistent with the transmission pathways discovered by retrospective phylogenetic analysis.
• Abstract（参考訳）: ウイルスの分布の変化を予測することは、治療設計と疾患の監視に不可欠である。 この課題は、サブ人口(例えば、国)間のウイルス分布の急激な差異と、それらの動的相互作用により、重要なモデリング上の課題を提起する。 変種分布全体をモデル化する既存の機械学習アプローチは、位置固有の予測を行い、バイラルランドスケープを形成するトランスミッションを無視することができない。 本稿では,異なる場所におけるウイルスタンパク質の時間分解分布を予測するサブポピュレーション特異的タンパク質進化モデルを提案する。 このアルゴリズムは、サブ人口間の伝達速度を明示的にモデル化し、データから相互依存性を学習する。 全てのサブ集団にわたるタンパク質分布の変化は、伝達速度によってパラメータ化された線形常微分方程式(ODE)によって定義される。 このODEを解くと、特定のサブ集団に存在する特定のタンパク質の可能性が生じる。 SARS-CoV-2とインフルエンザA/H3N2の多年にわたる評価により,本モデルは,大陸や国におけるウイルスタンパク質の分布を正確に予測する上で,ベースラインよりも優れていることが示された。 また、データから得られた伝達速度は、振り返り系統解析によって発見された伝達経路と一致していることがわかった。

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