The evolution of the mechanisms of SARS-CoV-2 evolution revealing vaccine-resistant mutations in Europe and America
理解SARS-CoV-2进化的重要性怎么强调都不过分。最近的研究证实,自然选择是SARS-CoV-2进化的主导机制,有利于增强病毒感染性的突变。我们证明了疫苗突破或抗体抗性突变提供了一种新的病毒进化机制。具体而言,在刺突(S)蛋白受体结合结构域(RBD)中的疫苗抗性突变Y 449 S发生在共突变[Y 449 S,N501 Y]中,与原始SARS-CoV-2相比,其感染性降低,但可以破坏现有的中和病毒的抗体。通过追踪超过190万SARS-CoV-2基因组中疫苗耐药突变的进化轨迹,我们发现疫苗耐药突变的发生和频率与欧洲和美国的疫苗接种率密切相关。我们预计,作为一个补充的传播途径,疫苗耐药突变将成为一个主导机制的SARS-CoV-2的演变时,世界上大多数人口接种疫苗。我们的研究揭示了SARS-CoV-2的进化和传播,并使下一代抗突变疫苗和抗体药物的设计成为可能。
2021-10-09 q-bio.PE
Response to No gene-specific optimization of mutation rate in Escherichia coli
在《分子生物学进化》杂志上发表的一封信中,Chen和Zhang认为,我们最近报道的大肠杆菌基因组突变率的变化[3]不能在进化上优化。为了支持这一主张,他们首先试图计算局部降低突变率的选择优势,并得出结论,它不足以受到选择的青睐。其次,他们分析了野生型E. coli K12 MG 1655菌株和来自修复缺陷菌株的1,346个突变,并声称发现转录和突变率之间的正相关,而不是我们报道的负相关。我们在此回应这一沟通。简单地说,我们解释了长期存在的突变修饰等位基因理论如何通过作用于基因组足够大区域的机制支持基因组内局部突变率的进化,这与我们最初的观察结果一致[3,4]。然后,我们解释了为什么必须谨慎行使时,从修复缺陷菌株的突变,野生型菌株的数据进行比较,因为不同的突变过程占主导地位,这些条件。最后,对张和陈使用的数据进行重新分析,发现他们的结论是不可靠的。
2013-05-08 q-bio.GN q-bio.PE
Review of the mechanisms of SARS-CoV-2 evolution and transmission
SARS-CoV-2的进化和传播机制是难以捉摸的,它的理解是预测新出现的变体的先决条件,是至关重要的。SARS-CoV-2的进化在分子和生物体尺度上受机制驱动,在群体尺度上受传播途径调控。在这篇综述中,我们表明,基于感染性的自然选择是2020年7月发现的SARS-CoV-2进化和传播的机制。2021年4月,我们毫无疑问地证明了这种通过基于传染性的传播途径进行的自然选择仍然是SARS-CoV-2进化的唯一机制。然而,我们发现抗体破坏性共突变[Y 449 S,N501 Y]在几个月前在高度接种疫苗的人群中首次作为病毒进化的新疫苗耐药传播途径。一年多前,我们预测突变刺突蛋白RBD残基452和501将“很有可能突变成更具感染性的COVID-19菌株”。这些残基上的突变是目前流行的SARS-CoV-2变体α、β、γ、δ、Ep 3、Theta、Kappa、Lambda和Mu的基础,预计对新出现的变体至关重要。我们预计,病毒的进化将结合这两个位点的RBD共突变,创造出比原始SARS-CoV-2更具感染性数十倍的未来变体。此外,病毒进化的两个互补传播途径:传染性和疫苗耐药性,将使我们与COVID-19的斗争延长数年。我们预测RBD共突变[A411 S,L452 R,T478 K],[L452 R,T478 K,N501 Y],[L452 R,T478 K,E484 K,N501 Y],[K417 …
2021-09-15 q-bio.BM q-bio.PE
Pathogen diversity emerging from coevolutionary dynamics in interconnected systems
Università degli studi di Padova(帕多瓦大学);INFN, Sezione di Padova(意大利国家核物理研究所帕多瓦分部);National Biodiversity Future Center(国家生物多样性未来中心);Padua Center for Network Medicine, University of Padua(帕多瓦大学网络医学中心)
本文研究了病原体在共进化动态中的多样性,通过构建多尺度模型,分析宿主免疫记忆和异质接触对传染病传播和抗原性差异的影响,揭示了宿主异质性对病原体多样性及流行病持续性的影响。
2026-03-31 q-bio.PE
An estimate of the average number of recessive lethal mutations carried by humans
近亲繁殖对人类健康的影响主要取决于个体携带的隐性有害突变的数量和严重程度。在人类中,这些数量的现有估计是基于近亲和非近亲夫妇之间的比较,这种方法混淆了近亲繁殖的社会经济和遗传效应。为了规避这一限制,我们集中在一个创始人人口几乎完全孟德尔疾病的确定和一个已知的谱系。通过考虑家系中报告的所有隐性致死性疾病并模拟等位基因传递,我们估计每个人类常染色体的单倍体组平均携带0.29(95%可信区间[0.10,0.83])个常染色体隐性等位基因,这些等位基因在出生时或纯合子的育龄前导致完全不育或严重疾病。与所有隐性等位基因的有害影响的现有估计的比较表明,常染色体隐性变异的负担的很大一部分是由于导致出生和生育年龄之间的死亡的单突变。反过来,与其他真核生物的估计值进行比较,发现基因组大小明显不同的生物体中隐性致死突变的平均数量惊人地恒定。
2014-07-28 q-bio.PE
Decoding asymptomatic COVID-19 infection and transmission
2019冠状病毒病(COVID-19)是一种持续破坏公共卫生和世界经济的疾病。控制COVID-19疫情的主要挑战之一是其无症状感染和传播,这在大多数情况下是难以捉摸和毫无防备的。无症状COVID-19的致病性和毒力仍然是个谜。基于对20656株严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)基因组分离株的基因分型,我们发现无症状感染与SARS-CoV-2 11083 G>T突变有关,即,在非结构蛋白6(NSP 6)的残基37(L37 F)处亮氨酸(L)被苯丙氨酸(F)取代。通过分析11083 G>T在各国的分布情况,揭示11083 G>T可能与SARS-CoV-2的低毒性有关。此外,我们显示了11083 G>T突变比例的整体衰减趋势,表明11083 G>T阻碍了SARS-CoV-2的传播能力。序列比对发现,NSP 6和残基37附近在一些冠状病毒物种中相对保守,表明它们在调节宿主细胞自噬以破坏针对病毒感染的先天细胞防御中的重要性。使用机器学习和拓扑数据分析,我们证明突变L37 F使NSP 6在能量上不太稳定。刚性和柔性指数和几个网络模型表明,突变L37 F可能损害了NSP 6功能,导致相对较弱的SARS-CoV亚型。这一评估与我们过去几个月对SARS-CoV-2在不同国家和地区的演变和传播的基因分型结果非常一致。
2020-07-02 q-bio.BM q-bio.PE
Fundamental Properties of the Evolution of Mutational Robustness
在模型中发现基因型的神经网络上的进化集中在具有高突变鲁棒性的基因型上,在一定程度上由网络的拓扑结构决定。这里的分析是广义超越神经网络的任意选择和亲子传递。在这个更大的领域中,几何特征决定了突变的鲁棒性:适应度与突变矩阵的正交化特征向量的对齐,这些特征向量由其特征值加权。“纸牌屋”突变被发现排除了突变鲁棒性的进化。遗传负荷增加,增加突变在任意的单和多位点适应度景观。群体适应度的下降率永远不会随着突变率的升高而增加,这表明基因型频率的“错误灾难”永远不会导致群体适应度的急剧下降。这里采用的“包容性继承”方法自然地将这些结果扩展到一个新的分散鲁棒性概念。
2015-08-31 math.SP q-bio.PE
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
Natural selection. III. Selection versus transmission and the levels of selection
乔治·威廉姆斯将进化单位定义为遗传信息,竞争单位之间的选择偏差主导了不完美传递引起的信息衰减。在这篇文章中,我扩展了威廉姆斯的方法,以表明选择偏差与传递偏差的比率为不同的生物学问题提供了一个统一的框架。具体的例子包括哈勒和兰德的突变选择平衡,本征的误差阈值和准种,范瓦伦的进化枝选择,普莱斯的多层次群体选择公式,Szathmary和Demeter的原始细胞的进化起源,莱文和布尔的艾滋病毒毒力的短视进化,弗兰克的微生物代谢的时间尺度分析,以及梅纳德史密斯和Szathmary的进化中的主要转变。从这些不同的应用程序的见解导致更深入地了解亲属选择,群体选择,多层次的进化分析,以及进化单位和个性的哲学问题。
2011-12-12 q-bio.PE
Selective pressures on genomes in molecular evolution
我们将大分子的进化描述为一个信息传递过程,并将香农信息论的工具应用于此,这使我们能够分离出三个独立的、相互竞争的选择压力,我们称之为压缩、传递和中性选择。前两个影响基因组长度:通过压缩代码来节省资源的压力,以及获取额外信息以改善通道的压力,增加信息传输到每个后代的速率。嘈杂的传播渠道(突变复制)产生了第三种压力,作用于信息的实际编码;它最大限度地提高了相对于表型中性的突变比例。这种中性选择对进化性的进化有重要的意义。我们在数字生物的实验中展示了每一种选择压力。
2003-01-15 cs.NE nlin.AO physics.bio-ph
Bi-Virus SIS Epidemic Propagation under Mutation and Game-theoretic Protection Adoption
该研究构建含突变的双病毒SIS流行病模型,结合博弈论分析个体防护策略选择,推导不同突变情形下的均衡特性与纳什策略,通过模拟验证防护、突变率与成本对感染传播的影响。
2025-10-02 cs.SY eess.SY q-bio.PE
Formation of human kinship structures depending on population size and cultural mutation rate
本研究构建考虑亲属合作与性竞争的亲属互动模型,通过多层进化模拟揭示亲属结构的涌现规律,阐明人口规模、文化突变率对结构形成的影响,为理解人类社会结构形成提供跨学科因果机制。
2024-07-15 physics.soc-ph 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
Proof of the Feldman-Karlin Conjecture on the Maximum Number of Equilibria in an Evolutionary System
费尔德曼和卡林指出,在n个可能的单倍型中,生存力选择和重组的确定性模型的孤立不动点的数量上限为2^n - 1。这里提供了一个证明。由Lyubich等人(2001)使用Bezout定理(1779)获得的3^{n-1}的上限在这里通过将三阶多项式降低到二阶的表示的改变而降低到2^n。使用系统的齐次表示,得到了进一步的约化到2^n - 1,它总是在“无穷远处”得到一个解。虽然最初的猜想是针对可行性选择和重组系统,但这里的结果推广到任何双亲传递的任意系统的可行性选择,其中包括重组和突变作为特殊情况。我们构造了一个突变选择系统的例子,它有2^n - 1个不动点,给定任何n,这表明2^n - 1是选择和传递系数的一般空间中可以找到的最尖锐的可能上限。
2010-03-23 math.AG q-bio.PE
Estimating generation time of SARS-CoV-2 variants from the daily incidence rate
确定病毒的传播参数是确定最佳公共卫生战略的基础。这些参数可以呈现由基因突变或病毒重组引起的随时间的显著变化,使得其连续监测成为基本。在这里,我们提出了一种方法,适合于这项任务,它使用的唯一信息的每日报告的病例数。该方法是基于一个时间,因为感染模型的传输参数是通过一个有效的最大化过程的可能性。将该方法应用于意大利的SARS-CoV-2数据,我们发现在大多数感染可归因于Omicron变体的时间窗口期间,平均生成时间为$z = 3.2 \pm 0.8$天。与此同时,我们发现一个显着较大的值$z = 6.2 \pm 1.1$天,在时间窗口时,传播是由三角洲变体占主导地位。我们还能够证明,在2021年12月的前几周,已经可以检测到Omicron变体的存在,其特征是更短的$z$,这与国家数据库中报告的SARS-CoV-2基因组序列提供的结果完全一致。因此,我们的研究结果表明,这种新方法可以指示病毒变体的存在,这在有关基因组测序的信息尚不可用的情况下特别有用。
2022-07-20 q-bio.PE
Horizontal gene transfer: numerical comparison between stochastic and deterministic approaches
水平基因转移(HT)是指遗传物质在两个生物体之间的传递,而垂直传递是指DNA从父母转移到他们的后代。一致的实验证据表明,这种现象在某些细菌的进化中起着至关重要的作用。特别是,HT被认为是产生抗生素抗性的主要手段。在这项工作中,我们考虑几种模型来描述这种现象:一个随机跳跃过程(个人为基础的)和确定性的非线性积分微分方程作为一个限制大人口。我们还考虑了一个汉密尔顿-雅可比方程,作为一个小突变的假设下的确定性模型的限制。本文的目的是比较这些模型的数值模拟的帮助下。更具体地说,我们的目标是了解在何种程度上的汉密尔顿-雅可比模型再现的定性行为的随机模型,特别是进化救援的现象。
2019-06-27 math.AP math.PR q-bio.PE
Inferences on the acquisition of multidrug resistance in \emph{Mycobacterium tuberculosis} using molecular epidemiological data
我们使用玻利维亚的分子流行病学数据调查自然人群的耐药性获得率。首先,我们研究了患者从双重敏感状态直接获得双重耐药的比率,并将其与演变为单一耐药的比率进行比较。特别是,我们解决是否可以直接从一个给定的主机内的双重敏感状态的双重电阻。其次,我们的目标是了解利福平和异烟肼耐药的突变率差异是否转化为流行病学规模。第三,我们估计了与通过进化获得耐药性相比,由于MDR菌株传播而导致的MDR结核病例的比例。为了解决这些问题,我们开发了一个结核病传播模型,在该模型中,我们跟踪对两种药物的耐药性的演变和VNTR基因座的演变。然而,现有的数据是不完整的,因为它只记录了{人口的一小部分}一个时间点的数据。所提出的模型诱导的似然函数是计算禁止评估,因此不切实际的直接工作。因此,我们使用近似贝叶斯计算技术来处理统计推断。
2017-04-14 q-bio.PE q-bio.QM stat.AP
Predictable patterns of CTL escape and reversion across host populations and viral subtypes in HIV-1 evolution
病毒进化逃逸和逆转的孪生过程响应于宿主免疫压力,特别是细胞毒性T淋巴细胞(CTL)反应,塑造人类免疫缺陷病毒-1序列在感染的宿主群体的演变。已知CTL逃逸和回复的速度在给定宿主群体中的CTL逃逸变体之间是不同的。在这里,我们要问:在受感染的宿主群体中,逃逸和逆转的速率是可比的吗?对于来自三大洲的三个队列,我们估计了最佳定义的Gag表位中23个逃逸位点的逃逸和逆转率。我们发现一致的逃逸率估计在检查队列。回复率也是一致的加拿大和南非感染的宿主人口之间。已知某些引起大的复制适应性成本的Gag逃逸变体在传播时迅速恢复。然而,逃逸/回复率与大量表位的病毒复制能力之间的关系尚未得到探讨。我们通过检查具有最小变异的病毒序列的$in$ $vitro$复制能力来研究这种关系:在实验室菌株中诱导的点逃逸突变体。值得注意的是,尽管上位效应的复杂性,例如著名表位的逃逸途径,以及宿主和病毒的多样性,但当作为单点突变应用时,快速逃逸的CTL逃逸突变体往往具有最高的复制能力。同样,对病毒复制能力造成最大损失的突变体往往会更快地恢复。这些数据表明,在Gag逃逸率是一致的宿主群体,并在一般情况下,这些利率是由网站上的病毒复制能力的具体影响为主。
2015-11-04 q-bio.PE