病毒-人类蛋白互作精准预测病毒表型

病毒表型如宿主和组织嗜性是决定病毒感染和传播的关键因素。由于病毒完全依赖宿主机制进行复制和生存，推断其表型面临独特挑战。当前方法主要依赖病毒基因组数据，往往忽略宿主相关信息。在一项预印本研究中，研究者评估了预测的病毒-人类蛋白质相互作用在推断病毒表型中的效用。使用机器学习算法，基于PPI的模型在预测人类感染性方面优于病毒基因组和蛋白质序列模型，表明整合宿主信息可显著提高预测准确性。该研究尚未经过同行评审。