SARS-CoV-2病原体基因组的随机突变可以帮助研究人员跟踪COVID-19的传播和传播。
几年前,瑞士巴塞尔大学(University of Basel)的进化生物学家Richard Neher和他的同事想要监测流感基因构成的变化,看看这些数据能否帮助科学家研制出更有效的流感疫苗。于是他们开发了一个在线界面,集成了最新的病毒排序数据,并对其进行分析,然后将结果发布在一个可公开使用的交互式网络浏览器中。
"然后我们就在想,为什么只关注流感,而不关注其他病毒呢?"Neher说。于是该团队建立了一个类似的平台来记录MERS和埃博拉病毒的传播情况,并将其命名为NextStrain.org。现在,随着SARS-CoV-2在全球范围内传播,他们已经对网站进行了调整,以跟踪其基因变化,并在世界地图上绘制病毒谱系,以便在病毒从中国的主要热点转移到其他国家的小区域时,几乎实时地观察病毒。

图片来源:TheScientist
从受感染病人身上提取的病毒基因组序列如何帮助科学家建立病毒的家谱?
这些冠状病毒倾向于改变它们的基因组,它们以相当高的速率变异。这些突变使科学家能够把病毒分成关系更密切的病毒和关系不那么密切的病毒。网站上的所有序列都超级相似,因为它们关系密切。随着时间的推移,不同病毒获得了独立的突变,然后它们在世界的不同地方引起暴发。你可以通过基因组成将这些序列组合在一起,重建病毒的传播树。
能从树上估计感染的数量吗?
如果观察病毒树就会看到不同的序列。这棵树会有不同的形状,这取决于它是保持原来的大小还是在生长。如果它在生长,你会看到很多很多的血统在树的深处聚在一起,这就是现在看到的。这意味着在树的底部有快速的扩张,将所有的血统分开。你可以估计扩张的速度,如果你知道爆发的时间,你还可以估计感染的数量。
使用这种方法能得到什么样的估计?
现在很难解释来自中国的数据。动态正在改变,而病例数正在趋于稳定。科学家们预计这是中国对5亿人采取的严厉控制措施或隔离措施的结果。报告的病例有8万,所以感染人数可能是20万,可能是50万。我们不知道,因为人们可能在家里生病,呆在家里,因为医院太拥挤,你可能会在那里感染。因此可能有很多病例根本没有被统计。
关于病毒的起源,这些数据能告诉我们什么?
第一个结论是所有这些序列都非常非常相似,大约有8个不同的突变。这是3万个碱基序列中的8个突变。这告诉我们,病毒来自一个来源,就在不久之前,大约在11月中旬到12月初之间。
突变数据能告诉我们病毒是否变得更加致命吗?
科学家们可以看到突变在哪里改变密码子,在哪里改变氨基酸。大多数的突变可能是完全无关紧要的。他们只是发生;每个月大约有一个突变。但他们正在关注可能产生影响的突变。
病毒谱系如何帮助科学家们追踪疾病的传播?
突变将类似的信息聚集在一起。所以,携带病毒的家庭倾向于共享一个相似的病毒突变,因为他们有相同的病毒。它们是一个传输集群。所以你可以观察这些集群,看看它们在世界各地的分布,并绘制出它们的分布图。如果你在一个新的区域,比如病毒传播的意大利,对病毒基因组进行排序,它们都是同一个病毒群的一部分,那么我们就有理由相信,该区域有一个病毒的引入。但如果病毒基因组来自不同的簇,那就意味着有大量的播种事件,然后在那里形成小簇。
NextStrain能否揭示任何关于疫情严重程度的信息,以及疫情是否会演变成大流行?
它并没有给我们关于疫情严重程度的信息。它确实告诉我们不同的疫情是如何聚集在一起的,以及当地的疫情是如何不同。因此,毫无疑问,它将成为一种流行病。
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