संरेखण-रहित d₂^* ओलिगोन्यूक्लियोटाइड आवृत्ति विषमता माप वायरस की मेटाजेनोमिक रूप से प्राप्त अनुक्रमों से मेज़बानों की भविष्यवाणी में सुधार करता है

वायरस और उनके मेज़बान जीनोम अक्सर समान ओलिगोन्यूक्लियोटाइड आवृत्ति (ONF) पैटर्न साझा करते हैं, जिन्हें किसी दिए गए वायरस के मेज़बान की भविष्यवाणी के लिए उपयोग किया जा सकता है, सबसे बड़े ONF समानता वाले मेज़बान को खोजकर। हमने 1427 वायरस आइसोलेट जीनोम के बीच ∼32,000 प्रोकैरियोटिक जीनोम से मेज़बान की वर्गीकरण करने के लिए कई के-मेर लंबाई का उपयोग करते हुए 11 ONF मैट्रिक्स की व्यापक तुलना की। पृष्ठभूमि-अलग करने वाला माप सूत्र: पाठ में देखें जब k = 6 पर सर्वोच्च मेज़बान भविष्यवाणी सटीकता (33%, जाति स्तर) दी गई, जिसमें उचित गणना समय था। भविष्यवाणियों के लिए अधिकतम विषमता स्कोर की आवश्यकता (थ्रेशोल्डिंग) और 30 सबसे समान मेज़बानों का सहमति लेना सटीकता को और बढ़ा दिया। 820 बैक्टीरियोफेज और 2699 बैक्टीरियल जीनोम के पिछले डेटा सेट का उपयोग करते हुए, सूत्र: पाठ में देखें मेज़बान भविष्यवाणी सटीकताएँ थ्रेशोल्डिंग और सहमति विधियों (जाति स्तर: 64%) के साथ पिछले बायुस्थान ONF (32%) या समानता-आधारित (22-62%) विधियों को पार कर गईं। जब मेटाजेनोमिक-चुराए गए समुद्री SUP05 वायरस और मानव आंत वायरस crAssphage पर लागू किया गया, सूत्र: पाठ में देखें आधारित भविष्यवाणियाँ इन वायरस के पहले अनुमानित मेज़बानों के साथ ओवरलैप हुईं (यानि कुछ समान, कुछ भिन्न)। ओवरलैप की माप तब बेहतर हुई जब केवल सवाल के वायरस के समान आवास या नमूनों से मेज़बान जीनोम या मेटाजेनोमिक कंटिग का उपयोग किया गया। सूत्र: पाठ में देखें ONF विधि नए, मेटाजेनोमिक वायरस की विशेषता को बहुत अच्छे से सुधार देगी।