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动物疫病研究进展摘译（2.25）

现代畜牧网 http://www.cvonet.com 2024/2/26 7:54:49 关注：609 评论： 我要投稿

动物疫病监测：如何表示
用于流行病学信息分类的文本数据
PMID: 37244579
DOI:10.1016/j.prevetmed.2023.105932
在提高疫情发现的及时性以及为早期预警和准备工作提供详细流行病学信息方面，非正式信息来源具有重要价值。本研究评估了对动物疫病相关新闻信息（即流行病学主题）进行细分类的机器学习方法。我们比较了两种文本表示法，即词袋法和分布法（即词嵌入法）。这两种表示法在二元相关性分类方面都表现良好（F-值分别为0.839和0.871）。将句子细分为流行病学主题时，词袋法优于词嵌入法（F值为0.745）。我们的研究结果表明，词嵌入法对专业领域的低频类是有意义的。然而，这种表示法并没有显著提高二元相关性分类的性能，这表明文本表示法可适用于各种分类任务。
原文链接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37247579/
基于机器学习技术的
H5Nx禽流感毒株致病性分类预测分析
PMID: 37224663
DOI:10.1016/j.prevetmed.2023.105924
近几十年来，全球各地都有暴发禽流感疫情的报道，造成了大规模的经济损失和家禽死亡，并在某些情况下引发了人们对可能发生禽流感人畜共患病的担忧。可通过各种方法推测H5Nx（如H5N1、H5N2）禽流感毒株对家禽的毒力和致病性，其中常用的方法是检测其血凝素（HA）基因中的某些致病性标记。利用预测建模方法可以探索基因型与表型之间的关系，从而帮助专家确定禽流感流行毒株的致病性。因此，本研究的主要目的是评估不同机器学习（ML）技术在利用HA基因的完整遗传序列对家禽H5Nx病毒致病性进行预测的性能。本研究基于聚基性HA裂解位点（HACS）的存在情况，对2137个H5Nx HA基因序列进行了标记，其中46.33%和53.67%的序列先前已被分别鉴定为高致病性（HP）和低致病性（LP）。我们使用十倍交叉验证法比较了不同的机器学习分类器（如具有套索和岭正则化的逻辑回归（LR），随机森林（RF），K最邻近法（KNN），朴素贝叶斯（NB），支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN））对原始H5Nx核苷酸和蛋白质序列进行致病性分类的性能。我们发现，不同的机器学习技术可成功用于H5序列的致病性分类，分类准确率约为99%。我们的研究结果表明，对于（1）对齐的脱氧核糖核酸（DNA）和蛋白质序列，NB分类器的准确率最低，分别为98.41%（+/-0.89）和98.31%（+/-1.06）；（2）对齐的DNA和蛋白质序列，LR（L1/L2），KNN，SVM（径向基函数（RBF））和CNN分类器的准确率最高，分别为99.20%（+/-0.54）和99.20%（+/-0.38）；（3）未对齐的DNA和蛋白质序列，CNN的准确率分别为98.54%（+/-0.68）和99.20%（+/-0.50）。机器学习方法显示了对家禽物种H5Nx病毒致病性进行常规分类的潜力，特别是训练数据集经常出现含常规标记的序列的情况。
原文链接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37224663/

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文章来源：中国动物卫生与流行病学中心文章编辑：一米优讯

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