与Delphy一起爆发的可扩展的近实时贝叶斯生理学

本期编译精选。【导语】病原体基因组分析是跟踪，理解并控制爆发1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13的关键。因此，但最先进的生理学工具的复杂性和成本限制了全球的取用和影响。因此，## 摘要

病原体基因组分析是跟踪，理解并控制爆发1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13的关键。因此，但最先进的生理学工具的复杂性和成本限制了全球的取用和影响。因此，在这里，我们介绍德尔菲(Delphy),是贝叶斯生理学14,15,16,17的精确重塑，旨在转变其速度，可伸缩性和可获取性，同时保留贝叶斯最新精度。因此，Delphy的中央数据结构是一棵明显的突变附加说明的树，利用了大规模流行病数据集18,19,20的高序相似性来高效地进行树探险和收敛。因此，通过转载最近重大流行病的关键分析，包括埃博拉1、21、Zika2、SARS-CoV-2（见第22段）。因此，mpox 3、4和H5N1（见第23段、第24段）,我们展示了最新准确性，速度提高了2至3个级。因此，评估Delphy的可伸缩性，我们显示在一天之内可以分析一个由10万个序列组成的模拟数据集。因此，我们将Delphy作为客户端的网络应用程序分发，从而能够对用户机器上的原始数据进行本地互动分析。因此，Delphy自动识别出关键的病毒分界线和突变，以及它们随时间推移而出现和流行，其量化的不确定性基于贝叶斯理论。因此，Delphy)将贝叶斯活体学(Bayesian phylogenetics)确立为未来爆发反应的快速，无障碍的前沿工具。因此，

主要

病原体基因组的大规模测序，现在采用下一代测序的常规，为病原体在发作期间的传播和演化提供了相当的清晰。因此，然而，所产生的大规模数据集——被超过1。因此，700万个公开提供的SARS-CoV-2基因组25所放大——在分析和解释方面同样面临巨大挑战

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（编译自 Nature；原文