March 3, 2021

如何更快地跟踪大流行的变种

全球研究人员团体呼吁更好地融入病毒遗传学,生物信息学和公共卫生,以实现更好的大流行反应,并将来更好的流行准备。在杂志的评论文章中 自然 , an international collaboration of specialists in viral and genetic analysis, led by Swiss scientists Dr. Emma Hodcroft at the University of Bern and Prof. Christophe Dessimoz at University of Lausanne, both at the SIB Swiss institute of Bioinformatics, alongside Dr. Nick Goldman at EMBL-EBI in the UK, lay out the "生物信息学瓶颈"这是对SARS-COV-2大流行的影响,并提出了方法"清除道路"更好的工具和方法。以下是钥匙从瑞士角度带回家和透视。

“自从博尔伯伯尔伯大学的社会和预防医学研究所(ISPM)的第一作者,艾玛霍克夫特(ISPM)首次作者,艾玛霍克夫(ISPM)埃默马·霍克夫特工具科学家正在使用研究SARS-COV-2如何传输,并且改变绝不是为这大流行的独特压力 - 或卷的独特压力或卷。“

SARS-COV-2现在是有史以来最序列的病原体之一,由于大流行开始以来已经产生了超过600,000个全基因组序列,并且每天来自世界各地的5,000多个新序列。但是,今天使用的分析和可视化工具(包括Richard Neher群组教授在SIB和巴塞尔大学)中使用的分析和可视化工具从来都不设计用于处理今天生成的序列的体积和速度,或者与公众的参与 回复。 “在世界范围内,基因组监测依赖于学术研究人员寻找基本答案的主动权。公共卫生决策将从更加普通的合作框架中受益,”洛桑大学和洛桑大学Christophe dessimoz说。

改进的测序将能够实现

来自SARS-COV-2的遗传序列持有有价值的信息来实施有效的大流行政策并保持在病毒前方。比较有多少突变不同的样本共享,例如,科学家们追踪病毒的传播,帮助识别超级传播事件和国际传播。但是目前,与参加活动的其他关键变量相结合这种遗传信息可能很难将这种遗传信息与其他关键变量相结合,并且当症状出现时 - 这可能有助于使这些方法更具信息丰富。

“r-number”从一个科学的概念到了一个家喻户口在去年 - 它测量了感染者将传递给的平均人数。在这里,序列也可以帮助,通过帮助从本地传输中分开进口的情况。这允许更准确的RE估计,但需要高水平的测序和复杂的分析,目前没有被广泛实现。

最后,测序是识别和跟踪SARS-COV-2中出现的许多突变的唯一方法。虽然突变是病毒生活的正常部分,但科学家需要知道哪些是无害的变化,并且可以改变病毒的传播性或临床结果。结合序列,实验室工作和计算预测可以允许更好地了解突变影响,但有很少的框架可以帮助这些不同的专业共同努力。 “必须确定,收集和协调病毒数据序列和相关元数据 - 由于与社区的开放数据的原则兼容,符合稳定的基础设施,以促进社区和重新使用的同行评审”,Christophe dessimoz在Sib和Lausanne大学说,评论的最后作者。

瑞士的福利

“在瑞士,人口可以从更系统的和代表性排序中获益,例如通过更好的合同追踪,针对较小地区的孤立和检疫,并根据某些变体的存在,指导学校的关闭和开放”,艾玛霍克罗夫特解释说。协调健康数据实践也是一个关键主题。瑞士已经通过瑞士个性化健康网络(SPHN)在国家一级投入了很多努力。

研究人员相信,瑞士在专业知识和基础设施方面的潜力只是等待被挖掘,以利益公共卫生。 “启用研究的工具在那里,研究人员自组织并采取了第一步:扩大并维持这些努力,使研究和公共卫生更接近,我们依靠可持续的公共资金”,Christophe Dessimoz说。



更多信息: Emma B. Hodcroft等人,想要追踪大流行变体速度更快吗?修复生物信息学瓶颈, 自然 (2021)。 DOI:10.1038 / d41586-021-00525-x
信息信息: 自然

Provided by 伯尔尼大学
引文: 如何跟踪大流行的变种更快(2021年,3月3日) 检索到2021年3月4日 from //xasqxhb.com/news/2021-03-track-variants-pandemic-faster.html
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