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4月1日_新冠基因组流行病学分析揭示疾病的传播与变异的出现和等位基因变异

编译者:zhangmin发布时间:Apr 16, 2021点击量:360 来源栏目:流行预测

加利福尼亚大学的研究人员4月1日在期刊Scientific Reports上在线发表了题为“Analysis of SARS-CoV-2 genomic epidemiology reveals disease transmission coupled to variant emergence and allelic variation”的文章。

文章称,传染数(R)是估计疫情期间病原体传播情况的一个指标。全基因组序列(WGS)分析发现病毒基因组存在突变。然而,以前的比较未能显示病毒基因组多样性、疾病传播和疫情严重程度之间的直接关系。研究人员模拟了不同国家的COVID-19发病率曲线。WGS用于确定人群中的基因组变异,并作为创建病原体基因组特征(GENI)分数的基础,该分数与疫情曲线在四个不同阶段合并。传播时间的推断基于每月2个突变的突变率。R估计值揭示了受检国家的疫情进展、内部传播和可变感染动态的差异。研究人员观察到,除中国以外,其他国家的R估计值正准备进入快速传播和指数阶段。人口密度和当地温度与疫情进展没有明确的关系。将发病率数据与GENI评分整合后,发现基因组变异增加可导致新的变异,病例数量也将增加。整合疫情曲线、动态R和SNP变异发现,病例增加与传播基因组进化之间存在直接联系。通过将疫情曲线定义为四个阶段,并将各国的瞬时R与GENI评分结合起来,研究人员直接将单个疫情的变化与基于病毒基因组的变化通过SNPs联系起来。这使得研究人员有能力预测病例的潜在增加以及可能逃避PCR筛查的突变。通过使用瞬时R估计和WGS,疫情动态被定义为与病毒突变相关,这表明WGS作为一种监测工具,是预测每次疫情变化以提供可采取行动的决策信息所需要的工具。将流行病学与基因组测序和建模相结合,可以近乎实时地进行基于证据的疾病暴发跟踪,并提供预测性见解。

原文链接:https://www.nature.com/articles/s41598-021-86265-4

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