基于机器学习预测H1亚型流感病毒抗原变异的研究

• 作者: 吴宇伦 王佳
• 来源期刊: 信息通信
• 学科: 工学
• 关键词: 流感病毒 抗原变异 机器学习 决策树 关联规则
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 63-64
• 页数: 2页
• 分类号: TP18
• 字数: 3427字
• 语种: 中文

摘要

流感病毒的抗原变异会导致接种疫苗的失效,H1亚型流感病毒是流感病毒的典型代表,研究机器学习在H1亚型流感病毒抗原变异中的应用可实现利用决策树模型快速预测病毒的抗原性转变,进一步可基于关联规则分析挖掘影响H1型流感病毒抗原变异的关键氨基酸位点,从而为疫苗的推荐选择及相关理论研究提供帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王佳	华中农业大学信息学院	12	32	3.0	5.0
2	吴宇伦	华中农业大学信息学院	1	0	0.0	0.0