ANÁLISE FILOGÉNETICA DE LINHAGENS DE COVID POR MÉTODOS COMPUTACIONAIS

Emanoelle Fernandes Rutren La Santrer, C. B. Assunção, Edgar Lacerda de Aguiar, R. B. Caligiorne
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Abstract

Introdução: A partir do sequenciamento de última geração de amostras clínicas de um surto de pneumonia atípica ocorrido em 2019 na China, identificou-se um novo coronavírus, vírus agente da Síndrome Respiratória Aguda Grave Coronavírus 2 (SARS-CoV-2). Desde então, estudos publicados se propuseram a desvendar as origens do vírus e acompanhar as suas mutações. No entanto, ainda há muito o que discutir sobre a variabilidade genética entre os isolados do vírus de todo o mundo. Objetivos: Diante disto, o presente estudo objetivou analisar as sequências de linhagens bem como a homologia e alinhamento das sequências analisadas; desenvolver e construir uma árvore filogenética para as linhagens de SARS-Cov-2; e analisar a mesma. Material e métodos: Foram selecionadas 23 amostras nos bancos de dados GISAID e NCBI. Selecionamos uma região predeterminada da proteína do coronavírus denominada Spike (S - 21503 - 24555). O alinhamento de sequência múltipla foi realizado usando o software Tcoffee (v11.00) e o software Jmodeltest (v2.1.4) foi utilizado para selecionar o melhor modelo estatístico de substituição de nucleotídeo por máxima verossimilhança. A reconstrução da árvore filogenética se deu pelo software PAUP (v.4.0a159). Para medir o suporte dos nós, bootstraps foram determinados a partir de 1000 réplicas de dados randomizados, usando os critérios de ML. Resultados: Uma árvore filogenética com 23 genomas e 4 clados (O, GR, GK e GH) foi reconstruída. O MERS-CoV representa a amostra outline. Das amostras selecionadas, a amostra EPI_ISL_1699443 (espécie Rhinolophus sinicus) apresentou 100% de suporte estatístico com uma amostra de SARS-CoV. Eventos de introdução puderam ser observados nas variantes VOI Mu e VOC Gamma, há uma alta possibilidade de que variantes brasileiras tenham sido introduzidas na América do Norte, o que atualmente é corroborado pela literatura. Conclusão: Observamos uma variabilidade genética muito grande na qualidade das amostras selecionadas e a tecnologia aplicada na montagem dos genomas, tal fato é um item importante pra seleção de amostras para análises filogenéticas. Este estudo ilustra a contribuição das viagens intercontinentais na pandemia. Recursos biocomputacionais vêm sendo empregados atualmente para a vigilância epidemiológica e genômica contínua, sendo cruciais para o monitoramento do padrão de circulação em constante mudança das variantes do SARS-CoV-2.
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用计算方法对COVID菌株进行系统发育分析
简介:通过对2019年中国一次非典型肺炎疫情的最新临床样本进行测序,发现了一种新型冠状病毒,即冠状病毒2 (SARS-CoV-2)严重急性呼吸系统综合征的病原体。从那时起,发表的研究开始揭示病毒的起源并跟踪其突变。然而,关于来自世界各地的病毒分离株之间的遗传变异仍有很多讨论。目的:鉴于此,本研究的目的是分析谱系序列,以及分析序列的同源性和比对性;开发和构建SARS-Cov-2谱系的系统发育树;并分析它。材料与方法:从GISAID和NCBI数据库中选取23个样本。我们选择冠状病毒蛋白Spike (S - 21503 - 24555)的默认区域。采用Tcoffee软件(v11.00)和Jmodeltest软件(v2.1.4)进行多序列比对,以最大似然选择核苷酸置换的最佳统计模型。利用PAUP软件(v.4.0a159)重建系统发育树。为了测量节点支持,使用ML标准从1000个随机数据副本中确定bootstraps。结果:重建了一个包含23个基因组和4个分支(o, GR, GK和GH)的系统发育树。MERS-CoV代表样本轮廓。在选定的样本中,EPI_ISL_1699443 (Rhinolophus sinicus种)对SARS- voc样本具有100%的统计支持。在VOI Mu和VOC Gamma变异中可以观察到引入事件,巴西变异被引入北美的可能性很高,这一点目前得到了文献的证实。结论:我们观察到样本质量和基因组组装技术的遗传变异非常大,这是选择样本进行系统发育分析的重要项目。这项研究说明了洲际旅行对大流行的贡献。生物计算资源目前已被用于持续的流行病学和基因组监测,这对监测SARS-CoV-2变异不断变化的循环模式至关重要。
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