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基于注意力机制与集成学习的甲型H5N1流感病毒抗原相似性预测
1
作者
王迎晖
李维华
+2 位作者
李川
陈伟
文俊颖
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第S02期120-125,共6页
甲型流感病毒可能导致季节性流感病毒疫情甚至全球大爆发。流感病毒血凝素蛋白的持续和累积变化会产生新的抗原株,致使疫苗效力降低甚至失效。抗原相似性预测对流感疫情监测和疫苗选择是至关重要的。甲型H5N1病毒源于禽类,可引起人类肺...
甲型流感病毒可能导致季节性流感病毒疫情甚至全球大爆发。流感病毒血凝素蛋白的持续和累积变化会产生新的抗原株,致使疫苗效力降低甚至失效。抗原相似性预测对流感疫情监测和疫苗选择是至关重要的。甲型H5N1病毒源于禽类,可引起人类肺炎和多器官衰竭。针对流感病毒及其抗原特点,设计一个预测病毒抗原相似性的神经网络模型,该模型分别基于K-mer嵌入与位置特异性矩阵表示序列信息并进行融合;在此基础上,设计融合注意力机制的集成深度学习模型用于抗原相似性预测。实验结果表明,相比基准模型,该模型显著提高了模型预测的准确率、精确率、F1值和MCC值。从实验中可以看出该模型具有良好的鲁棒性和扩展性,在抗原相似性预测领域有很好的应用潜力。
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关键词
抗原
性
相似性
甲型流感
H5N1
集成学习
注意力机制
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职称材料
基于图卷积网络的甲型流感H3N2抗原性预测
2
作者
何明龙
赵锟
+1 位作者
李维华
李川
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S02期8-13,共6页
流感病毒血凝素蛋白的持续和累积变化会产生新的抗原株,能够逃避人类免疫并引起季节性流感或流感大爆发。及时识别新的抗原变异体,对疫苗筛选和流感预防是至关重要的。图嵌入模型在部分数据缺失的情况下仍然可以实现有效的相互关系建模...
流感病毒血凝素蛋白的持续和累积变化会产生新的抗原株,能够逃避人类免疫并引起季节性流感或流感大爆发。及时识别新的抗原变异体,对疫苗筛选和流感预防是至关重要的。图嵌入模型在部分数据缺失的情况下仍然可以实现有效的相互关系建模。针对甲型流感病毒H3N2,提出一种基于图卷积神经网络的抗原性预测方法,获取流感毒株低维稠密嵌入向量,同时对序列信息进行编码并作为补充特征,利用深度神经网络模型对特征进行融合并学习关键的抗原特征,完成抗原性预测。在两个数据集上的实验结果表明,该方法相比其他同类方法,显著提升了抗原相似性预测性能,具有良好的鲁棒性和可扩展性。此外,从实验中还可以看出,图卷积神经网络可以有效地获取抗原相似关系的抗原特征。
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关键词
甲型流感
H3N2
抗原相似性
图卷积网络
神经网络
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职称材料
题名
基于注意力机制与集成学习的甲型H5N1流感病毒抗原相似性预测
1
作者
王迎晖
李维华
李川
陈伟
文俊颖
机构
云南大学信息学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第S02期120-125,共6页
基金
国家自然科学基金(32060151)
文摘
甲型流感病毒可能导致季节性流感病毒疫情甚至全球大爆发。流感病毒血凝素蛋白的持续和累积变化会产生新的抗原株,致使疫苗效力降低甚至失效。抗原相似性预测对流感疫情监测和疫苗选择是至关重要的。甲型H5N1病毒源于禽类,可引起人类肺炎和多器官衰竭。针对流感病毒及其抗原特点,设计一个预测病毒抗原相似性的神经网络模型,该模型分别基于K-mer嵌入与位置特异性矩阵表示序列信息并进行融合;在此基础上,设计融合注意力机制的集成深度学习模型用于抗原相似性预测。实验结果表明,相比基准模型,该模型显著提高了模型预测的准确率、精确率、F1值和MCC值。从实验中可以看出该模型具有良好的鲁棒性和扩展性,在抗原相似性预测领域有很好的应用潜力。
关键词
抗原
性
相似性
甲型流感
H5N1
集成学习
注意力机制
Keywords
Antigenic similarity
Influenza A
H5N1
Ensemble learning
Attention mechanism
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R511.7 [医药卫生—内科学]
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职称材料
题名
基于图卷积网络的甲型流感H3N2抗原性预测
2
作者
何明龙
赵锟
李维华
李川
机构
云南大学信息学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S02期8-13,共6页
基金
国家自然科学基金(32060151)
云南大学第十三届研究生科研创新项目(2021Y280)
云南省中青年学术与技术带头人后备人才培养计划项目(202305AC160014)。
文摘
流感病毒血凝素蛋白的持续和累积变化会产生新的抗原株,能够逃避人类免疫并引起季节性流感或流感大爆发。及时识别新的抗原变异体,对疫苗筛选和流感预防是至关重要的。图嵌入模型在部分数据缺失的情况下仍然可以实现有效的相互关系建模。针对甲型流感病毒H3N2,提出一种基于图卷积神经网络的抗原性预测方法,获取流感毒株低维稠密嵌入向量,同时对序列信息进行编码并作为补充特征,利用深度神经网络模型对特征进行融合并学习关键的抗原特征,完成抗原性预测。在两个数据集上的实验结果表明,该方法相比其他同类方法,显著提升了抗原相似性预测性能,具有良好的鲁棒性和可扩展性。此外,从实验中还可以看出,图卷积神经网络可以有效地获取抗原相似关系的抗原特征。
关键词
甲型流感
H3N2
抗原相似性
图卷积网络
神经网络
Keywords
Influenza A
H3N2
Antigenic similarity
Graph convolutional network
Neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制与集成学习的甲型H5N1流感病毒抗原相似性预测
王迎晖
李维华
李川
陈伟
文俊颖
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
2
基于图卷积网络的甲型流感H3N2抗原性预测
何明龙
赵锟
李维华
李川
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
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