Virüsle mücadelede teknoloji çözümleri

Michigan State Üniversitesi tarafından geliştirilen bir makine öğrenmesi modeline göre SARS-CoV-2 geninde gerçekleşen mutasyonlar, virüsü daha bulaşıcı hale getiriyor. Detaylar haberimizde…

MAKİNE ÖĞRENMESİ NEDİR?

Makine öğrenmesi, yazılım programlarının açık bir şekilde programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir algoritma kategorisidir. Makine öğrenmesinin temel dayanağı, giriş verisini alabilen algoritmalar oluşturmak ve çıktıları yeni veriler ortaya çıktıkça güncellerken bir çıktıyı tahmin etmek için istatistiksel analiz kullanmaktır.

110

Michigan State Üniversitesi tarafından geliştirilen bir makine öğrenmesi modeline göre SARS-CoV-2 geninde gerçekleşen mutasyonlar, virüsü daha bulaşıcı hale getiriyor. Koronavirüs pandemisinin başlamasının ardından her alanda bilim insanları salgınla mücadele için faydalı olabilecek çalışmalar yapmaya başladı. Bu çalışmalardan biri de Michigan State Üniversitesi tarafından gerçekleştirilen ve makine öğrenmesi kullanılan çalışmada virüsün bulaşıcılığı incelendi. 

210

Üniversitede Matematik ve Biyokimya ve Moleküler Biyoloji Bölümü’nden Profesör Guowei Wei tarafından geliştirilen model, 20 binden fazla SARS-CoV-2 virüs örneğini inceledi. Araştırmacılar bu çalışmalarda virüsün bulaşıcılığını etkileyen proteinin gösterdiği değişimlere odaklandı.

6 VİRÜSTEN 5’İ DAHA BULAŞICI

Araştırmacıların elde ettiği bulgulara göre virüsün bilinen 6 alt türünden 5’i daha bulaşıcı hale geldi. Pek çok virüs için mutasyonların çoğu en nihayetinde zararsızdır ve hastalar için risk oluşturmaz. Hatta bazı mutasyonlar virüsün etkisini azaltır. Ne var ki bazı mutasyonlar ise çok zararlı olabilir.


410