加拿大计算机科学家和生物学家在4月28日出版的《科学公共图书馆 综合》（PLOS ONE）杂志撰文指出，他们借助机器学习方法，在短短几分钟内对29个不同新冠病毒DNA序列进行分类，鉴定出一个潜在的“基因签名”。

这个“超快速、可扩展且高度准确”的分类系统使用新的基于图形的专用软件和决策树方法来解释分类，并从所有可能结果中找出最佳选择。这一机器学习方法可对新冠病毒序列进行100%准确分类，更重要的是，可在数分钟内再次发现5000多个病毒基因组之间最密切的关系。

来源：《科技日报》

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