Исследователи представили VPF-Class 2.0 — обновлённую систему автоматической классификации вирусных последовательностей на основе таксономии. Система сочетает обнаружение маркерных белковых доменов с лёгкой обучаемой моделью машинного обучения, использующей признаки состава маркеров генома, вместо устаревшего правил-голосования. В контрольных тестах система демонстрирует почти идеальную точность на уровне семейств вирусов и сильную точность на уровне родов, при этом увеличивая покрытие уверенных аннотаций. При практическом пороге уверенности 0.3 производительность соответствует или превосходит аналогичные инструменты в общих таксономических диапазонах. Авторы провели исследование интерпретируемости, связав ошибки с родовой специфичностью активированных маркеров. Система продемонстрирована на реальных данных вириомов с согласованными метками и существенным совпадением с графовыми классификациями. Инструмент доступен в открытом доступе на GitHub для научного сообщества. Разработка важна для понимания вирусного разнообразия, что имеет значение для эпидемиологии и разработки противовирусных препаратов.