对抗未来流行病的重要工具

通过重组病毒基因组的数据分析，抗击未来的大流行病。发表在著名杂志《自然通讯》上的一项研究展示了由米兰理工大学电子、信息和生物工程系和米兰大学开发的一种新的数据驱动方法RecombinHunt的令人鼓舞的结果，该方法可以高精度和计算效率地识别具有一个或两个断点的重组SARS-CoV-2基因组。

　　

通过重组病毒基因组的数据分析，抗击未来的大流行病。发表在著名杂志《Nature Communication》上的一项研究展示了由米兰理工大学电子、信息和生物工程系和米兰大学开发的一种新的数据驱动方法RecombinHunt的令人鼓舞的结果，该方法可以高精度和计算效率地识别具有一个或两个断点的重组SARS-CoV-2基因组。

重组，即由两个或多个病毒基因组组成一个新的基因组，是病毒进化和适应的一种有效的分子机制。

利用COVID-19大流行的激励，提出了几种检测SARS-CoV-2病毒重组基因组的方法;然而，到目前为止，还没有人能够忠实地证实该领域专家的手工分析。

ReconbinHunt具有高特异性和敏感性，比所有其他已经开发的方法更有效，并忠实地证实了人工专家分析。

该方法是根据PRIN PNRR 2022, SENSIBLE项目(公共卫生病毒病原体小数据早期预警系统)开发的，还从最近的猴痘流行病中识别出重组病毒基因组，与专家手工整理的分析结果高度一致，表明该方法是稳健的，可应用于任何流行病或大流行性病毒，是对抗未来流行病的重要工具。

Stefano Ceri教授指出:“由于世界各地实验室的杰出贡献，这项研究成为可能，他们为国际社会提供了1500多万个病毒序列。”

SENSIBLE项目负责人Anna Bernasconi博士指出:“我们的目标是建立预警工具，以预测和对抗新的病毒流行和流行病。”

Matteo Chiara教授是米兰大学分子生物学教授，也是SENSIBLE项目的联合负责人说：“这项研究表明，创新和高效的计算方法的发展如何使我们能够更准确、更严格地了解病原体的进化及其对人类健康的任何影响。”

Tommaso Alfonsi博士对这项研究做出了主要贡献，他最近获得了信息工程“优等生”博士学位，提出了这项研究和其他及时的研究。