研究者们首先用两种统计工具建立一个数据库,使用能够反映真实价值不确定性的替代价值取代缺失数据的多重插补法,以及贝叶斯多类机器学习,具体来讲,研究者依靠乘法估算链接方程(MICE),一种依据生物和生态环境的特征关系区分的数据集,来从这些关系中推测出缺失信息。
33个特征的数据点,例如新陈代谢率,妊娠期,同胎仔数和行为等,会被输入进前面提到的算法中,并为全球364种灵长类动物携带寨卡病毒的危险性打分。Han说:“和所有病原体一样,寨卡病毒对于宿主有着独特的要求,为了弄清楚哪些灵长类动物会携带该病毒,我们首先需要了解它对宿主的要求是什么、哪些灵长类动物符合要求、哪些灵长类动物会将病毒传播给人类。这是个复杂的课题,很多信息都是未知的。”
研究显示,在美洲,卷尾猴、委内瑞拉红猴和白脸卷尾猴在有可能携带寨卡病毒的名单中排在最前面。研究者认为这不是个好消息,因为这些猴子的栖息地往往离人类很近,这也为寨卡病毒的防治敲响了警钟。
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