高通量筛选结合深度学习预测病毒宿主范围，助力反向人畜共患病监测

研究者构建了一个整合高通量实验筛选与深度学习的平台，从序列预测病毒宿主范围。该平台以酵母展示的SARS-CoV-2受体结合域（RBD）文库筛选15种物种的ACE2直系同源物，生成880万条RBD:ACE2相互作用测量数据，并据此训练基于transformer的深度学习模型，可零样本预测训练中未见的ACE2直系同源物，且每个预测附带基于距离的不确定性估计。