由千兆規模高通量定序資料中學習以探索新興病毒的基因型與表型動態學

研究計畫: 國家科學及技術委員會(原科技部) 國家科學及技術委員會學術補助

研究計畫-專案詳細資料

摘要

自2019年12月起,新型冠狀病毒已於全球迅速傳播,截至2021年12月已感染約2.8億人,並導致五百萬人死亡,雖然公開資料庫已提供了大量基因序列,但是如何藉由分析病毒基因序列資料連結並解釋臨床表型特徵仍然還有一段距離。於本三年期計畫中,將元資料與表型資料結合於病毒親緣關係樹的分析中,以研究病毒的進化過程,進一步重塑親緣演化樹,並在千兆規模高通量資料中應用深度學習模型,期許從資料中學習探索新興病毒的演化和表型全貌。面對新冠病毒疫情持續爆發,本研究針對該病毒將提供一套可持續性和可重複性的生物資訊分析工具組與流程,未來也可將擴展到其他新興病毒,以對抗未知病毒所造成的疫情爆發。

Project IDs

系統編號:PB11207-2765
原計畫編號:NSTC111-2221-E182-053-MY3
狀態已完成
有效的開始/結束日期01/08/2331/07/24

Keywords

  • 資訊科學--軟體
  • 冠狀病毒
  • 表型
  • 基因型
  • 決策樹
  • 親緣關係
  • 深度學習
  • 高通量定序
  • 元資料
  • 譜系
  • 基因重組
  • 工具組
  • 可重複性

指紋

探索此研究計畫-專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。