iPHoP: интегрированная платформа машинного обучения для максимально полного прогнозирования хозяев метагеномных вирусов архей и бактерий

Разнообразие вирусов, поражающих бактерии и археи, сегодня изучают преимущественно методами метагеномики. Метагеномный анализ позволяет быстро исследовать разнообразие вирусных последовательностей, однако в полученных таким способом данных отсутствует важная информация, доступная для выделенных вирусов, в частности сведения о связи с хозяином. Для прогнозирования хозяев некультивируемых вирусов по последовательности генома применяют различные вычислительные методы, но каждый из них пока ограничен либо точностью, либо полнотой: для ряда вирусов прогнозы оказываются ошибочными или отсутствуют. Здесь мы описываем iPHoP — двухэтапную платформу, объединяющую несколько методов для надежного определения таксономической принадлежности хозяина на уровне рода у широкого круга вирусов бактерий и архей при сохранении низкой доли ложных открытий. На большом наборе метагеномных геномов вирусов из базы данных IMG/VR показано, что iPHoP позволяет широко прогнозировать хозяев и направлять дальнейшее изучение некультивируемых вирусов.