Forskere brukte AI-drevet maskinlæring for å forutsi mer enn 20 tusen ukjente
Forskere visste allerede at tusenvis av virus smittetpattedyr, mens det ifølge de siste estimatene er oppdaget mindre enn 1% av det virale mangfoldet av pattedyr. Noen av disse virusene, slik som humane immundefektvirus og feline immundefektvirus, har et veldig smalt vertsområde, mens andre, som rabies og West Nile-virus, har et veldig bredt vertsområde.
I Russland begynte de å vaksinere med Sputnik Light-vaksinen
“Habitat er en viktig indikator påom viruset er zoonotisk og derfor er det en fare for mennesker. Mer nylig ble det funnet at SARS-CoV-2 har et relativt bredt spekter av verter - dette har bidratt til spredningen blant mennesker. Imidlertid forblir vår kunnskap om habitat for de fleste virus begrenset, ”bemerker forskerne.
For å lukke dette gapet utviklet forskerne et nytt maskinlæringssystem for å forutsi ukjente assosiasjoner mellom virus og mottakelige pattedyrarter.
Resultatene deres indikerer detDet er fem ganger flere sammenhenger mellom kjente zoonotiske virus og ville og semi-tam pattedyr enn tidligere antatt. Spesielt flaggermus og gnagere, som har vært knyttet til nylig utbrudd av nye virus som koronavirus og hantavirus, har vært assosiert med økt risiko for å få zoonotiske virus.
Modellen forutsier også en femdobling av økningen i assosiasjoner mellom ville og semi-tam pattedyr og virus av økonomisk viktige tamarter.
“Ettersom virus fortsetter å bevege seg gjennomverden, gir modellen vår mulighet til å vurdere potensielle verter de ennå ikke har møtt med. Slik framsyning kan hjelpe til med å identifisere og redusere risikoen for dyresykdommer som kan spre seg til den menneskelige befolkningen, ”la forskerne til.
Les mer
Den største kometen i historien er sett i solsystemet: den er nesten en planet
Forskere har beregnet "pulsen" på jorden: det er 27,5 millioner år
Ny metode gjør karbon umiddelbart til grafen eller diamanter