一种基于病毒基因组学识别原核和真核病毒的分类算法

本发明涉及生物信息学和人工智能技术领域，尤其涉及一种基于病毒基因组学识别原核和真核病毒的分类算法，能够有效区分病毒组中的原核和真核病毒序列，为病毒分类与基因组分析提供技术支持。该算法创新性地构建了核苷酸对频率统计与掩码语义模型的双重特征提取机制，通过加权距离统计量化病毒序列的局部核苷酸组合偏好，使用掩码语义模型捕捉基因组序列的非线性依赖关系，构建融合统计特征与全局语义特征的双通道深度学习模型。本发明的分类算法可以提高病毒组序列的计算效率，能够支持百万级病毒序列的快速分析，为病毒宿主溯源和组学大数据解析提供高效解决方案。