方法从GWAS准确旗帜更致命SARS-CoV-2变体

使用全基因组关联研究(GWAS)方法分析全基因组测序数据的SARS-CoV-2突变和COVID-19死亡率数据可以识别高致病性变异的病毒应该标记为容器,根据哈佛T.H.陈公共卫生学院和麻省理工学院的研究人员。

使用这个biostatistical方法,研究人员发现变异的突变称为第1页,或γ,作为与死亡率增加,可能更大的传播能力,较高的感染率,第1页前增加致病性变异被发现。

团队的方法描述在线6月23日,2021年的《华尔街日报》遗传流行病学。

“根据我们的经验,GWAS方法可能会提供合适的工具,可以用来分析潜在联系突变在病毒基因组的特定位置和疾病的结果,”克里斯托夫•兰格表示哈佛大学生物统计学教授陈学校和论文的资深作者。“这可能使更好的小说,实时检测有害变异/新的大流行的病毒株。”

第一个患者在巴西第1页变种被记录在2021年1月,在几周内飙升造成的变异情况下在玛瑙斯,巴西。这座城市已经被重创的流行在2020年5月,和研究人员认为,城市的居民所取得的人口免疫,因为很多人在该地区已经开发了在初始波病毒抗体。相反,第1页,有几个峰值蛋白质的突变病毒使用附着和入侵宿主细胞,造成感染和第二波似乎更高的传播性和更有可能比前面的变异导致死亡的区域。

2020年9月,几个月前第第1页病人记录,陈哈佛学院和麻省理工学院的团队转化方法中使用,广泛用于链接某些基因变异与特定疾病,梳理各种SARS-CoV-2相对致病性突变。之间的联系的研究小组的每个突变SARS-CoV-2病毒的单链RNA和死亡率在7548年COVID-19病人。研究数据来自全球共享禽流感数据项目(GISAID)数据库,其中包含基因序列和相关临床和流行病学数据与SARS-CoV-2和流感病毒有关。

研究人员发现在一个位点25088个基点的改变的蛋白质和病毒的基因组测序工作与COVID-19患者的死亡率显著增加。团队标记这种突变的变体,后来确认为第1页的一部分。

团队的biostatistical方法应该有更广泛的应用在第1页变体和SARS-CoV-2之外,据研究人员。

“我们认为这种方法会在类似的工作场景涉及其他疾病,提供在公共数据库中收集的数据的质量足够高,”Georg哈恩说,研究助理教练陈在哈佛大学生物统计学的学校和co-first该论文的作者之一。