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A Machine Learning Method for Differentiating and Predicting Human-Infective Coronavirus Based on Physicochemical Features and Composition of the Spike Protein

引用

Chinese Journal of Electronics 2021年第5期30卷 815-823页

作者： WANG Chao ZOU Quan Institute of Fundamental and Frontier Sciences University of Electronic Science and Technology of China Hainan Key Laboratory for Computational Science and Application Hainan Normal University

Several Coronaviruses(CoVs) are epidemic pathogens that cause severe respiratory syndrome and are associated with significant morbidity and mortality. In this paper, a machine learning method was developed for predicting the risk of human infection posed by CoVs as an early warning system. The proposed Spike-SVM(Support vector machine) model achieved an accuracy of 97.36% for Human-infective CoV(HCoV) and Nonhuman-infective CoV(Non-HCoV) classification. The top informative features that discriminate HCoVs and Non-HCoVs were identified. Spike-SVM is anticipated to be a useful bioinformatics tool for predicting the infection risk posed by CoVs to humans.

关键词： Biomolecular structure, configuration, conformation, and active sites Biomolecular interactions, charge transfer complexes Biology and medical computing Coronavirus virus-host association Spike protein Machine learning

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