SARS-CoV-2 orthologs of pathogenesis-involved small viral RNAs of SARS-CoV
背景资料:COVID-19大流行的时钟正在滴答作响,人类许多现代机构的生存和/或许多个人的生存受到威胁。需要治疗以显著降低COVID-19的发病率和死亡率。因此,我们深入研究了SARS-CoV-2基因组,这是导致COVID-19的病毒。SARS-CoV-2与SARS-CoV同属一个家族,其中最近发现了三种小病毒RNA(svRNA),这些svRNA在小鼠的病毒发病机制中起重要作用。贡献:在本文中,我们报告了这三种svRNA在SARS-CoV-2基因组中的潜在直系同源物。我们没有使用现成的搜索和比对算法,因为它们无法发现直系同源物,而是使用了一种特殊的比对评分,这种评分不会像其他突变那样惩罚C/T和A/G错配。RNA碱基C和U都可以与G结合;同样,A和G都可以与U结合,因此,我们的评分。我们还验证了这一假设,使用一种新的,独立的计算实验。为了验证我们的结果,我们证实了所发现的直系同源物在所有测试的各种SARS-CoV-2毒株的公开可用的基因组中是完全保守的; SARS-CoV-2直系同源物发生的位点与SARS-CoV svRNA发生的位点接近。我们还报告了这些svRNA的潜在靶点。我们假设发现的直系同源物在SARS-CoV-2的发病机制中起作用,因此,对这些SARS-CoV-2 svRNA的抑制可以抑制COVID-19。
2020-12-05 q-bio.BM q-bio.GN
Implications of the virus-encoded miRNA and host miRNA in the pathogenicity of SARS-CoV-2
由SARS-CoV-2引起的COVID-19疫情在全球范围内迅速蔓延,已造成超过1,400,000例感染和80,000例死亡。目前还没有有效的药物或疫苗来预防SARS-CoV-2的感染,对SARS-CoV-2的致病机制也知之甚少。以往的研究表明,病毒和宿主来源的microRNAs(miRNAs)在病毒感染的病理过程中起着至关重要的作用。在本研究中,我们使用计算的方法来扫描SARS-CoV-2基因组中的推定的miRNA,并预测病毒和人类基因组上的病毒miRNA靶标以及病毒基因组上的宿主miRNA靶标。此外,我们还探讨了病毒感染引起的miRNAs调控异常。我们的研究结果表明,免疫反应和细胞骨架组织是两个最显着的生物学过程的感染调节的miRNA。结果发现,hsa-miR-4661- 3 p可以靶向SARS-CoV-2的S基因,而病毒编码的miRNA MR 147 - 3 p可以增强TMPRSS 2的表达,增强SARS-CoV-2在肠道的感染。本研究为进一步研究SARS-CoV-2的致病机制提供了重要线索。
2020-04-10 q-bio.BM q-bio.GN
SARS-CoV-2's closest relative, RaTG13, was generated from a bat transcriptome not a fecal swab: implications for the origin of COVID-19
RaTG 13是与SARS-CoV-2在遗传学上最接近的冠状病毒基因组,因此了解其起源对于了解COVID-19大流行的起源至关重要。RaTG 13 NGS数据集归因于来自中间菊头蝠的粪便拭子。然而,序列分析表明这是不可能的。使用Metaxa 2的宏基因组分析显示,数据集中只有10.3%的小亚基(SSU)rRNA序列是细菌的,这与粪便样品不一致,粪便样品通常由细菌序列主导。此外,样品中存在的细菌分类群与粪便物质不一致。数据集中线粒体SSU rRNA序列的组装产生与R.affinis线粒体SSU rRNA 98.7%相同的重叠群,表明样品是从该物种或密切相关的物种产生的。87.5%的NGS读段映射到铁菊头蝠基因组,这是可获得的与R.affinis最接近的蝙蝠基因组。在注释的基因组组装中,62. 2%的映射读段映射到蛋白质编码基因。这些结果清楚地表明,数据集代表菊头蝠属物种转录组,而不是粪便拭子样品。总体而言,数据显示RaTG 13数据集由武汉病毒研究所(WIV)从源自菊头蝠属物种组织或细胞系的转录组生成,表明RaTG 13处于活培养物中。这就提出了一个问题,即WIV是否在大流行之前培养了与SARS-CoV-2密切相关的其他未报告的冠状病毒。讨论了COVID-19疫情起源的影响。
2021-11-22 q-bio.GN
A comparative analysis for SARS-CoV-2
COVID-19对世界产生了巨大影响。至关重要的是,生物实验和临床设计是通过计算方法来获得时间和成本效益的解决方案。比较分析尤其可以在揭示突变引起的蛋白质结构变化方面发挥关键作用,这些结构变化可能导致行为变化,例如SARS-CoV-2表面糖蛋白与人类ACE 2受体的结合增加。本报告的目的是为生物学家和其他人提供一个易于遵循的教程,而无需深入研究不同的生物信息学工具。然后可以使用更复杂的分析,例如使用大规模计算方法。从SARS-CoV-2基因组序列开始,该报告显示了可视化的DNA序列特征,推导出氨基酸序列,并比对不同的基因组以分析突变和差异。该报告通过整合现有的3D蛋白模型,提供了进一步的见解,以了解SARS-CoV-2表面糖蛋白如何突变,与SARS-CoV蛋白相比,对人类ACE 2受体具有更高的结合亲和力。
2020-04-08 q-bio.BM q-bio.GN
Decoding SARS-CoV-2 transmission, evolution and ramification on COVID-19 diagnosis, vaccine, and medicine
针对由严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)引起的2019冠状病毒病(COVID-19)的诊断测试、预防疫苗和治疗药物的开发已经付出了巨大的努力。这一发展大部分基于2020年1月5日收集的参考基因组。基于截至2020年4月24日收集的6156个基因组样本的基因分型,我们报告了SARS-CoV-2有4459个惊人的突变,可以聚类为五种亚型。我们引入突变率和突变$h$ -指数来表征蛋白质的保守性,发现SARS-CoV-2的包膜蛋白、主要蛋白酶和核糖核酸内切酶蛋白相对保守,而核衣壳蛋白、刺突蛋白和木瓜蛋白酶样蛋白酶相对不保守。特别是,在过去的几个月里,核衣壳蛋白有一半以上的基因发生了变化,这对COVID-19诊断、疫苗和药物的持续发展产生了毁灭性的影响。
2020-04-29 q-bio.GN q-bio.PE
Accelerating SARS-CoV-2 low frequency variant calling on ultra deep sequencing datasets
随着测序技术的最新进展,以非常高的覆盖深度对基因组进行测序已经变得负担得起和实用,从而使研究人员能够发现基因组中的低频变异。然而,由于测序中的错误,开发可以将噪声与真实变体分离的算法是一个活跃的研究领域。LoFreq是一种用于低频变异检测的最先进算法,但与其他工具相比,运行时间相对较长。除此之外,并行运行的接口可以简化,允许多线程以及将作业分发到集群。在这项工作中,我们描述了一些具体的贡献LoFreq,解决这些问题。
2021-05-07 q-bio.GN
Combining detection and reconstruction of correlational and quasi-periodic motifs in viral genomic sequences with transitional genome mapping: Application to COVID-19
基因组自身的过渡自同构映射(Transitional Automorphic Mapping of the Genome on Itself,TAMGI)方法旨在结合病毒基因组RNA/DNA序列中相关和准周期模体的检测和重建。通过TAMGI重建的基序对于插入缺失和点突变是稳健的,并且可以尝试作为推定的治疗靶标。我们开发并测试了相关的理论和统计标准的TAMGI应用程序。TAMGI的应用通过研究包装在类似病毒的螺旋衣壳中的严重急性呼吸道综合征冠状病毒SARS-CoV和SARS-CoV-2(后者的冠状病毒SARS-CoV-2负责COVID-19大流行)的基因组中的基序来说明。这样的核糖核衣壳被转运到球形膜被膜与掺入刺突糖蛋白。另外两个例子涉及二十面体衣壳病毒的基因组,卫星烟草花叶病毒(STMV)和噬菌体PHIX 174。这些病毒基因组中的部分准周期基序是由于基因组ssRNA/ssDNA与核衣壳蛋白之间的弱特异性合作相互作用而进化的。衣壳的对称性导致相关基因组序列中特定准周期基序的自然选择。一般来说,TAMGI为研究许多分子机制提供了一个方便的工具,这些机制涉及准周期基序和完整重复序列、基因组组织、顺式/反式调节元件的背景分析、数据挖掘以及基因组序列中的相关性。
2021-05-30 q-bio.GN q-bio.QM
Benchmarking Machine Learning Robustness in Covid-19 Genome Sequence Classification
Georgia State University(佐治亚州立大学);IBM T. J. Watson Research Center(IBM托马斯·J·沃森研究中心)
COVID-19大流行的快速传播导致了前所未有的SARS-CoV-2基因组序列数据量-数百万个序列和计数。这些数据量虽然超出了传统方法理解病毒多样性、动态和进化的能力的数量级,但仍然是机器学习(ML)方法作为从这些数据中提取此类重要信息的替代方案的丰富资源。因此,设计一个框架来测试和基准测试这些ML模型的鲁棒性至关重要。本文首次尝试(据我们所知)通过模拟有错误的生物序列来基准测试ML模型的鲁棒性。在本文中,我们介绍了几种干扰SARS-CoV-2基因组序列的方法,以模拟常见测序平台(如Illumina和PacBio)的错误模式。我们通过对各种ML模型的实验表明,对于特定的嵌入方法,某些基于模拟的方法比其他方法更鲁棒(和准确),以应对对输入序列的某些对抗性攻击。我们的基准框架可以帮助研究人员正确评估不同的ML模型,并帮助他们了解SARS-CoV-2病毒的行为或避免未来可能的大流行。
2022-07-18 cs.LG q-bio.GN
Structural analysis of SARS-CoV-2 and prediction of the human interactome
病毒基因组的特定元件调节宿主细胞内的相互作用。在这里,我们计算了超过2500种冠状病毒的二级结构含量,并计算了超过100000种人类蛋白质与严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)的相互作用。我们发现3和5 ′末端是病毒基因组中最具结构性的元件,5 ′末端具有与人类蛋白质结合的最强倾向。包含核苷酸23000-24000的结构域在序列和结构水平上都是高度保守的,而上游区域变化显著。这两个序列编码病毒蛋白Spike S的一个结构域,该结构域与人受体血管紧张素转换酶2(ACE 2)相互作用,并具有结合唾液酸的潜力。我们的预测表明,在5个引物末端的前1000个核苷酸可以与参与病毒RNA加工的蛋白质相互作用,例如双链RNA特异性编辑酶和ATP依赖性RNA解旋酶,以及其他高置信度的候选伙伴。这些相互作用,以前报道也涉及艾滋病毒,揭示了宿主病毒相互作用的重要信息。由SARS-CoV-2基因组募集的转录和转录后元件的列表提供了与人类细胞中基因表达变化相关的生物学途径的线索。
2020-04-29 q-bio.BM q-bio.GN q-bio.MN
A Public Website for the Automated Assessment and Validation of SARS-CoV-2 Diagnostic PCR Assays
摘要:基于聚合酶链反应的检测方法是目前检测和诊断SARS-CoV-2的金标准。然而,随着SARS-CoV-2的变异,我们需要不断评估现有的基于PCR的检测方法是否能继续检测所有已知的病毒株。为了实现对SARS-CoV-2检测的连续监测,我们开发了一种基于网络的检测验证算法,该算法使用热力学和编辑距离度量,根据不断扩展的SARS-CoV-2基因组数据库检查现有的基于PCR的检测。检测筛选结果显示为热图,显示每次检测与每个SARS-CoV-2基因组序列之间的错配数量。使用错配阈值定义检测失败,用真阳性率(召回率)总结检测性能,以简化检测比较。可用性:https://covid19.edgebioinformatics.org/#/assayValidation.联系人:Jason GANs(jgans@lanl.gov)和Patrick Chain(pchain@lanl.gov)
2020-06-08 q-bio.GN q-bio.QM
SARS-CoV-2 and miRNA-like inhibition power
(1)背景资料:RNA病毒,特别是冠状病毒,不仅可以通过构建自己的蛋白质,还可以通过扰乱细胞代谢来在宿主细胞内发挥作用。我们显示了SARS-CoV-2对例如血红蛋白和I型干扰素合成的miRNA样抑制的可能性,因此如临床医生所描述的那样高度干扰重要器官和免疫反应中的氧分布;(2)方法:我们比较SARS-CoV-2蛋白S和RNA依赖性RNA聚合酶基因的RNA序列与β-珠蛋白和I型干扰素的mRNA序列;(3)结果:来自SARS-CoV-2基因组的长度超过8个核苷酸的RNA亚序列可以与β-球蛋白和I型干扰素的mRNA亚序列杂交;(4)结论:除了病毒蛋白质的产生之外,Covid-19还可能影响宿主氧转运和免疫反应等重要过程。
2020-07-31 q-bio.GN
Mutations on COVID-19 diagnostic targets
有效、灵敏和可靠的诊断试剂对于抗击正在进行的2019冠状病毒病(COVID-19)大流行至关重要,因为目前还没有针对严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)的预防性疫苗或特效药物。如果目前使用的诊断试剂以任何方式受到破坏,这将是一个绝对的悲剧。基于截至2020年5月1日收集的7818份SARS-CoV-2基因组样本的基因分型,我们发现基本上所有当前COVID-19诊断靶点都发生了突变。我们进一步表明,SARS-CoV-2在各种核壳(N)基因引物和探针的靶点上具有最具破坏性的突变,不幸的是,这些引物和探针已被世界各国用于诊断COVID-19。我们的研究结果解释了中国制造的特定诊断试剂出现的严重问题。为了了解SARS-CoV-2基因是否发生了不均匀突变,我们计算了所有SARS-CoV基因的突变率和突变$h$指数,表明N基因是SARS-CoV-2基因组中最不保守的基因。我们的发现使研究人员能够针对最保守的SARS-CoV-2基因和蛋白质设计和开发COVID-19诊断试剂,预防疫苗和治疗药物。
2020-05-05 q-bio.BM q-bio.GN
A Misclassification Network-Based Method for Comparative Genomic Analysis
Northeastern University(东北大学);Santa Fe Institute(圣达菲研究所);University of Vermont(佛蒙特大学)
针对现有基因组分类方法计算成本高或评分规则缺乏灵活性的问题,研究提出基因组误分类网络分析框架,结合AI与网络科学,利用超50万条SARS-CoV-2序列验证其效用,并证明其在全球健康领域的应用潜力。
2025-01-15 cs.LG q-bio.GN
Interactive SARS-CoV-2 mutation timemaps
本研究构建交互式可缩放矢量图形时间图谱,按序列、地域与时间可视化六大洲SARS-CoV-2基因组每日核苷酸变异,并与早期分离株比较,以呈现病毒快速进化。
2020-12-31 q-bio.GN
Replication of SARS-CoV-2 mutation analysis suggests differences in per-protein mutation characteristics
由SARS-CoV-2病毒引起的COVID-19的日益蔓延引起了人们对病毒基因组发生突变的程度的担忧。我们提出了Wang,R.等人,确定了在美国存在四个亚株和十一个顶级突变。我们分析了作者的一部分数据集,以便从论文中重新创建图S1,重现在原始图中观察到的相同特征。我们进一步总结了26种命名蛋白质的突变特征,并确认了刺突蛋白在所有记录突变中的约24%的重要性。我们的分析表明,其他因素可能会影响每蛋白突变率除了蛋白质长度。
2021-12-24 q-bio.GN
Minimum-Cost Synthetic Genome Planning: An Algorithmic Framework
本文提出最小成本合成基因组规划的算法框架,通过比较动态规划与贪心策略,并在病毒基因组案例中揭示保守区与高变区的构建成本差异。
2025-09-07 q-bio.GN
Did circoviruses intermediate the recombination between bat and pangolin coronaviruses, yielding SARS-CoV-2?
自中国湖北省武汉市首次报告由严重急性呼吸道综合征病毒(SARS-CoV-2)引起的2019冠状病毒(CoV)疾病(COVID-19)以来,科学家们正在夜以继日地寻找其起源问题的合理答案。虽然关于SARS-CoV-2的科学文章数量正在增加,但关于其起源仍然存在许多空白。所有的研究都没有在其他动物身上发现一种冠状病毒,它比蝙蝠病毒更类似于人类SARS-COV 2,而蝙蝠病毒被认为是主要的宿主。在这篇论文中,我们提出了一个新的假设,基于DNA和SARS冠状病毒之间可能的重组,以解释SRAS-CoV-2的崛起。通过比较SARS-CoV-2及相关CoV与圆环病毒(Circoviruses,CV)的序列,发现Bat-CoV ORF 1a基因组3-末端区域与猪圆环病毒2型(PCV 2)的复制起点(origin of replication,Ori)有很强的序列相似性,并且CoV S基因切割位点区域与PCV 2的Ori具有相似的RNA二级结构。这构成了支持可能的重组的主要证据,这种重组的发生可能解释SARS-CoV-2的起源。
2020-09-29 q-bio.GN
The Canadian VirusSeq Data Portal & Duotang: open resources for SARS-CoV-2 viral sequences and genomic epidemiology
本文介绍加拿大 VirusSeq 数据门户及 Duotang 平台,通过标准化开放数据、质量控制和交互式变异株分析,支持 SARS-CoV-2 基因组共享与公共卫生决策。
2024-05-08 q-bio.GN
Coronavirus SARS-CoV-2: Analysis of subgenomic mRNA transcription, 3CLpro and PL2pro protease cleavage sites and protein synthesis
冠状病毒最近在世界范围内引起了严重的疫情:2002年的SARS(严重急性呼吸系统综合征)和2012年的MERS(中东呼吸系统综合征)。于二零一九年底,新型冠状病毒爆发于武汉(中国)海鲜市场,成为首个感染焦点,并于二零二零年成为大流行病,主要蔓延至欧洲及亚洲。虽然病毒家族是众所周知的,但这种特定的病毒存在相当大的差异,因为更高的传播率,对诊断方法,治疗和疫苗构成挑战。Coronavirus(C++).pro是一个模拟冠状病毒复制周期的C++应用程序。该软件可以在短时间内识别病毒类型,并提供病毒蛋白的FASTA文件、mRNA序列和二级结构列表。此外,该软件还确定了2019-nCoV病毒基因组中与SARS比MERS更相似的结构,非结构和辅助蛋白的列表,作为该病毒类型的几种融合蛋白特征。这些结果作为第一步是有用的,以开发诊断方法,新疫苗或抗病毒药物,可以避免病毒复制的任何阶段:融合抑制剂,RdRp抑制剂和PL 2 pro/3CLpro蛋白酶抑制剂。
2020-04-02 q-bio.GN
LinearSankoff: Linear-time Simultaneous Folding and Alignment of RNA Homologs
针对经典Sankoff算法效率低、比对模型简单的问题,提出LinearSankoff,整合隐马尔可夫模型比对模块并结合束搜索与类A*算法,实现线性时间运行,可处理冠状病毒基因组且保守结构识别更优。
2023-07-18 cs.DS q-bio.BM q-bio.GN
Mutation frequency time series reveal complex mixtures of clones in the world-wide SARS-CoV-2 viral population
我们从GISAID数据库中的近200万个基因组序列中计算了SARS-CoV-2的α(B.1.1.7)、β(B.1.351)和δ(B.167.2)变体的等位基因频率。我们发现,α中大多数定义性突变的频率在2020年底上升,但在2021年春季漂移,2021年夏季的δ也遵循类似的模式。对于β,我们发现一个更复杂的情况,一些突变的频率上升,一些保持接近零。我们的研究结果表明,通常被报道为单一变异的基因实际上是具有不同遗传特征的变异体的集合。对于所有三种变体,我们进一步发现一些等位基因具有明显偏离的时间序列。
2021-09-07 q-bio.GN q-bio.PE stat.CO
SARS-CoV originated from bats in 1998 and may still exist in humans
SARS-CoV被认为起源于果子狸,并被认为在2003年爆发后已被消除。在这里,我们表明,人类SARS冠状病毒(huSARS-CoV)直接起源于蝙蝠,而不是果子狸,在1991年的跨物种跳跃,并在1998年形成了一个适应人类的菌株。从那时起,huSARS-CoV进一步进化为具有基因型T和29-nt缺失突变的高毒力毒株,以及具有基因型C但没有29-nt缺失的弱毒力毒株。前者可引起人类肺炎,可能是SARS爆发的主要病原体,而后者可能不会引起人类肺炎,但进化出共同利用果子狸ACE 2作为进入受体的能力,导致人类和果子狸之间的种间传播。三个关键的时间点-- 1991年,从蝙蝠到人类的跨物种跳跃; 1998年,适应人类的SARS冠状病毒的形成; 2003年,SARS在人类中爆发--被发现与广东年降水量低和气温高有关。在2005年以后出生的广州儿童中,有20%的样本检测到抗SARS-CoV血清阳性,这表明弱毒力的huSARS-CoV可能仍然存在于人类中。当有利的气候条件出现时,这些现有但未被检测到的SARS-CoV有很大的潜力演变成高毒力菌株,这突出了SARS重新出现的潜在风险。
2013-05-14 q-bio.GN q-bio.PE
Host immune response driving SARS-CoV-2 evolution
严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)的传播和演变对控制和抗击2019冠状病毒病(COVID-19)大流行至关重要。目前,已记录了近15,000个SARS-CoV-2单突变,对诊断,疫苗,抗体疗法和药物的发展具有重大影响。然而,对SARS-CoV-2的进化特征和总体趋势知之甚少。在这项工作中,我们提出了一个全面的基因分型分析现有的SARS-CoV-2突变。我们发现,通过APOBEC和ADAR基因编辑的宿主免疫反应引起了近65%的记录突变。此外,我们发现,五岁以下的儿童和老年人可能因对病毒感染的过度反应而处于COVID-19的高风险之中。此外,我们发现,大洋洲和非洲的人口对SARS-CoV-2感染的反应明显比欧洲和亚洲更强烈,这可能解释了为什么非裔美国人除了因系统性健康和社会不平等而导致的高风险感染COVID-19之外,死于COVID-19的风险也增加了。最后,我们的研究表明,对于两个相同起源的病毒基因组序列,它们的进化顺序可以通过突变类型C $>$ T与T $>$ C的比值来确定。
2020-08-20 q-bio.GN q-bio.PE
Characterizing SARS-CoV-2 mutations in the United States
严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)自2020年1月初首次测序以来一直在变异。遗传变异已经发展成几个具有不同性质的独特簇。由于美国(US)是全球病毒感染患者数量最多的国家,因此了解美国SARS-CoV-2至关重要。利用基因分型、序列比对、时间进化、$k$均值聚类、蛋白质折叠稳定性、代数拓扑和网络理论,我们揭示了美国SARS-CoV-2有4个亚株,并且在中国(2例)、新加坡(2例)和英国(1例)首次检测到美国SARS-CoV-2的5个顶级突变。接下来的三个美国SARS-CoV-2突变首先在美国发现。这八个最高的突变属于两个不相连的组。第一组由5个并发突变组成,而另一组由3个并发突变组成,逐渐淡出。我们的分析表明,女性的免疫系统比男性更活跃,对SARS-CoV-2感染作出反应。我们确定了ORF 8上的一个顶级突变27964 C $>$ T-(S24 L)具有异常强的性别依赖性。基于对刺突蛋白上的所有突变的分析,我们进一步发现四个美国SASR-CoV-2亚株中的三个变得更具感染性。我们的研究呼吁在美国采取有效的病毒控制和遏制策略。
2020-07-24 q-bio.GN q-bio.PE
Dynamics of B-cell repertoires and emergence of cross-reactive responses in COVID-19 patients with different disease severity
COVID-19患者表现出不同的疾病严重程度,从无症状到需要重症监护。尽管已经鉴定出了许多SARS-CoV-2特异性单克隆抗体,但我们仍然缺乏对COVID-19患者B细胞受体(BCR)库整体情况的了解。在这里,我们使用高通量测序的散装和血浆B细胞收集在感染期间的多个时间点,以表征的签名B细胞对SARS-CoV-2的19例患者。使用原则性统计方法,我们确定了与不同疾病严重程度相关的BCR的差异特征。我们确定了38个显著扩增的克隆谱系,作为对SARS-CoV-2特异性反应的候选者。使用单细胞测序,我们验证了个体之间共享的BCR对SARS-CoV-2表位的反应性。此外,我们在许多患者中发现了对SARS-CoV-1和SARS-CoV-2具有交叉反应性的BCR的自然出现。我们的研究结果为开发针对COVID-19的合理疗法和疫苗提供了重要见解。
2021-04-06 q-bio.GN
Virtual Screening of Plant Metabolites against Main protease, RNA-dependent RNA polymerase and Spike protein of SARS-CoV-2: Therapeutics option of COVID-19
COVID-19是由SARS-CoV-2引起的严重呼吸系统并发症,已成为人类医疗保健系统的全球威胁之一。本研究通过药物再利用的方法,采用分子对接技术,对植物源性117种药物进行了药物表面分析,并对药物表面结构进行了初步研究。分子相互作用研究表明,利福平(-16.3 kcal/mol)是MPP的最高抑制剂,其中偶氮苯甲酮被发现是最有效的植物治疗剂,用于阻断SARS-CoV-2的RdRp(-15.9 kcal /mol)和S(-14.4 kcal/mol)蛋白。通过对所有对接结果的比较分析,发现偶氮苯查尔酮、利福平、异甘草酮、粉防己碱和防己诺林碱是最有潜力的针对SARS冠状病毒关键蛋白的抑制性植物化合物。然而,氨基酸位置; MPP的H41、C145和M165对药物表面相互作用起关键作用,而F368、L371、L372、A375、W509、L514、Y515对RdRP起关键作用。此外,S蛋白的药物相互作用表面也显示出与其所有最大抑制剂相似的模式。ADME分析还加强了筛选的植物治疗剂作为具有最高药物友好性的抗SARS-C的有效候选药物的可能性。
2020-05-22 q-bio.BM q-bio.GN
Epistatic models predict mutable sites in SARS-CoV-2 proteins and epitopes
SARS-CoV-2新变种的出现是一个主要问题,因为它们对病毒的传播性和致病性以及治疗干预措施的有效性具有潜在影响。在这里,我们预测SARS-CoV-2蛋白结构域中所有位置的突变性,以预测未知变体的出现。使用其他冠状病毒的序列数据,预先存在于SARS-CoV-2中,我们建立了统计模型,不仅捕获氨基酸保守性,而且捕获上位性导致的更复杂的模式。我们表明,这些模型是明显优于保守配置文件估计已经观察到的SARS-CoV-2变异。在刺突蛋白的受体结合结构域中,我们观察到预测的突变性与蛋白质稳定性的实验测量良好相关,并且两者都是可靠的突变性预测因子(ROC AUC ~0.8)。最有趣的是,随着时间的推移,随着更多的数据变得可用,我们观察到我们的模型和观察到的变异性之间的一致性越来越高,证明了我们模型的预期能力。当与有关免疫反应的数据相结合时,我们的方法确定了当前关注的变体高度过度代表的位置。这些结果可以帮助研究病毒进化,未来的病毒爆发,特别是指导探索和预测潜在有害的未来SARS-CoV-2变异。
2021-12-19 q-bio.GN q-bio.PE
An open debate on SARS-CoV-2's proximal origin is long overdue
有一个几乎一致的观点认为,SARS-CoV-2有一个自然的人畜共患病的起源;然而,SARS-CoV-2的几个特征放在一起并不容易解释的自然人畜共患病的起源假说。其中包括:传播早期的低进化速率;缺乏重组事件的证据;与人ACE 2的高预先存在的结合;新的弗林蛋白酶切割位点插入物;刺突蛋白的平坦聚糖结合结构域,其与其他冠状病毒表现出的宿主逃避存活模式相冲突,以及高的人和小鼠肽模拟。相比之下,最初对实验室来源的假设仍然没有得到证实。此外,在武汉首次爆发一年多后,仍然没有明确的证据表明人畜共患病从蝙蝠或中间物种转移。鉴于这一流行病的巨大社会和经济影响,确定SARS-CoV-2的真正起源对于防止未来爆发至关重要。寻找SARS-CoV-2的来源应包括对可能的实验室来源进行公开和公正的调查。
2021-02-09 q-bio.GN q-bio.PE
There are no valid points of criticism in Tyshkovskiy and Panchin's response (10.1002/bies.202000325) to our paper "The genetic structure of SARS-CoV-2 does not rule out a laboratory origin" (DOI: 10.1002/bies.202000240)
Tyshkovskiy和Panchin最近对我们的论文发表了一篇评论,其中他们概述了几个“与Segreto/Deigin假设的不同点”。由于我们的论文标题是“SARS-CoV-2的遗传结构不排除实验室起源”,分歧点应该提供排除实验室起源的证据。然而,Tyshkovskiy和Panchin没有提供这样的证据,而是试图批评我们的论点,强调SARS-CoV-2的某些方面可能与实验室泄漏假设一致。引人注目的是,Tyshkovskiy和Panchin的主要批评观点是基于一个错误的前提,即我们声称RaTG 13是SARS-CoV-2的直接祖先,他们的其他批评观点要么是不正确的,要么与我们的假设无关。因此,SARS-CoV-2的遗传结构与自然或实验室来源保持一致,这意味着人畜共患病假说和实验室泄漏假说都需要进行同样彻底的调查。
2021-06-04 q-bio.GN q-bio.PE
A mixture model for determining SARS-Cov-2 variant composition in pooled samples
尽管快速开发了高效疫苗来控制当前的COVID $-$ 19大流行,但这些疫苗在世界范围内的不平等分布和可用性以及世界上感染的人数导致持续出现令人担忧的SARS-CoV-2(严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2)变体。很可能将持续需要实时基因组监测作为一种不间断的监测工具,这是跟踪疾病蔓延和病毒演变所必需的。在这种情况下,新的SARS-CoV-2基因组变异,可能会出现作为一种选择压力的反应,包括变异难治性目前的疫苗,使基因组监测计划的工具,最重要的。本文提出了一个统计模型,用于估计合并样本中SARS-CoV-2变异体的相对频率。该模型是通过考虑先前定义的表征SARS-CoV-2变体的基因组多态性的选择来构建的。本文描述的方法支持基于多态性的标记调用的原始测序读数和VCF格式的预定义标记。模拟数据的实验结果表明,该方法在恢复正确的变异比例方面是非常有效的。此外,通过考虑瑞士两个地点废水样本的纵向数据获得的结果与描述这些地点临床样本中COVID-19变体流行病学演变的结果非常一致。我们的研究结果表明,所描述的方法可以是一个有价值的工具,用于跟踪SARS-CoV-2变异的比例。
2021-10-03 q-bio.GN stat.AP
Deep learning forward and reverse primer design to detect SARS-CoV-2 emerging variants
University of Southampton(南安普顿大学);Tohoku University Graduate School of Medicine(东北大学医学研究生院);Tohoku University(东北大学);University Hospital Southampton(南安普顿大学医院)
在不同时期观察到的COVID-19病例数量激增与多种SARS-CoV-2(严重急性呼吸道病毒)变体的出现有关。支持实验室检测的方法的设计对于监测这些变异至关重要。因此,在本文中,我们开发了一种半自动化的方法来设计正向和反向引物集来检测SARS-CoV-2变异体。为了继续进行,我们训练深度卷积神经网络(CNN)来对标记的SARS-CoV-2变体进行分类,并识别正向和反向聚合酶链反应(PCR)引物设计所需的部分基因组特征。我们提出的方法补充了现有的方法,同时促进了神经网络辅助PCR引物设计的新兴概念。我们的CNN模型使用GISAID的SARS-CoV-2全长基因组数据库进行训练,并在NCBI的单独数据集上进行测试,变异分类的准确率为98\%。这一结果是基于三种不同的特征提取方法的发展,并且用于每个SARS-CoV-2变体检测的所选引物序列(Omicron除外)存在于5000个相同变体序列的独立集合中的超过95%的序列中,并且在具有每个变体的5000个序列的其他独立数据集中低于5%。总共,我们获得了22个正向和反向引物对,具有灵活的长度大小(18-25个碱基对),预期的扩增子长度范围在42和3322个核苷酸之间。除了特征外观外,计算机引物检查证实,所鉴定的引物对适用于通过PCR测试进行准确的SARS-CoV-2变体检测。
2022-09-25 cs.LG q-bio.GN
Gaining Insight into SARS-CoV-2 Infection and COVID-19 Severity Using Self-supervised Edge Features and Graph Neural Networks
Yale University(耶鲁大学)
对SARS-CoV-2病毒如何感染并导致严重COVID-19的分子和细胞理解仍然是制定结束大流行的干预措施的瓶颈。我们试图使用深度学习来研究SARS-CoV-2感染和COVID-19严重程度的生物学,方法是识别与SARS-CoV-2感染和COVID-19严重程度相关的转录组模式和细胞类型。为此,我们开发了一种新的方法来生成自监督边缘特征。我们提出了一个模型,建立在图注意力网络(GAT),创建边缘功能,使用自监督学习,并摄取这些边缘功能,通过设置Transformer。该模型在预测单个细胞的疾病状态方面取得了显着的改进,因为它们的转录组。我们将我们的模型应用于SARS-CoV-2感染的肺类器官和COVID-19患者支气管肺泡灌洗液样本的单细胞RNA测序数据集,使用我们的模型在两个数据集上实现了最先进的性能。然后,我们借用可解释AI(XAI)领域的知识,来识别在不同时间区分旁观者与感染细胞以及中度与重度COVID-19疾病的特征(基因)和细胞类型。据我们所知,这代表了深度学习首次应用于使用单细胞组学数据识别SARS-CoV-2感染和COVID-19严重程度的分子和细胞决定因素。
2020-12-15 cs.LG q-bio.GN stat.ML
A SARS-CoV-2 Interaction Dataset and VHH Sequence Corpus for Antibody Language Models
COGNANO Inc.(科格纳诺公司);SAKURA internet Inc.(樱花互联网公司);Biorhodes, Inc.(比奥罗兹公司)
本文提出AVIDa-SARS-CoV-2数据集和VHHCorpus-2M预训练语料库,用于评估和推动抗体语言模型在SARS-CoV-2结合预测中的应用,促进AI驱动的抗体疗法发现。
2024-10-16 cs.LG q-bio.GN
Computational Drug Repositioning and Elucidation of Mechanism of Action of Compounds against SARS-CoV-2
2019冠状病毒病危机要求生物医学研究的各个领域做出快速反应。传统药物开发涉及耗时的管道,与在健康和经济紧急情况下确定有效疗法的紧迫性相冲突。药物重新定位,即发现已批准用于不同治疗背景的药物的新临床应用,可以提供及时将COVID-19治疗带到床边的有效捷径。此外,计算方法可以帮助进一步加速这一过程。在这里,我们提出了基于转录组学数据的计算药物重新定位工具的应用,以识别可能能够对抗SARS-CoV-2感染的药物,并提供有关其作用模式的见解。我们认为粘液溶解剂和HDAC抑制剂值得进一步研究。此外,我们发现,DNA错配修复途径是强烈调制的药物与实验在体外活性的SARS-CoV-2感染。完整的结果和方法都是公开的。
2020-05-04 q-bio.GN q-bio.MN