Вирусы, что это такое?

Вирус — это биологический агент, который может воспроизводиться только внутри хозяина. Хозяином может быть как клетка внутри многоклеточного организма, так и отдельная клетка одноклеточного организма. С помощью ряда механизмов вирус захватывает молекулярный механизм внутри клетки, чтобы размножаться. Особенности того, как вирус может захватить клеточный механизм, будут зависеть от самого вируса. Тем не менее, основная стратегия состоит в том, чтобы имитировать клеточные компоненты. Заставить клетку думать, что она выполняет свою обычную работу.

Вирусы состоят в основном из двух компонентов: нуклеиновых кислот (ДНК, РНК) и белков. Нуклеиновые кислоты содержат информацию, необходимую для синтеза компонентов новой вирусной частицы (белков). А вирусная частица содержит структурные и неструктурные элементы. Структурные элементы составляют основную часть вируса, они защищают нуклеиновые кислоты и способствуют проникновению в клетку-хозяина. В то время как неструктурные элементы помогают захватить молекулярный механизм клетки-хозяина.

Как только вирус захватывает механизмы, он манипулирует ими, чтобы создавать копии вируса и высвобождать их во внеклеточное пространство. Это позволяет вирусу распространяться на разных хозяев, в случае одноклеточного хозяина. Или для распространения на другие типы клеток и по всему хозяину в случае многоклеточного хозяина. В конце концов, вирус ускользает и заражает другого восприимчивого хозяина, и цикл повторяется. Высвобождение вирусных частиц часто приводит к разрушению или лизису клетки. Приводящие к смерти одноклеточного организма или болезни и болезни в случае многоклеточного организма.

Почему ЧП?

Из-за своей простоты вирусы могут легко распространяться через разных носителей и вызывать болезни и заболевания. Характер заболевания, вызванного вирусом, и его трансмиссивность будут зависеть от самого вируса. Однако устойчивая передача среди населения вызывает тревогу в связи с вирусом с вероятным пандемическим потенциалом.

Вирусы, которые могут представлять угрозу для общества из-за своего эпидемического потенциала, включены в список, составленный Всемирной организацией здравоохранения. Список содержит подмножество известных вирусов и направлен на то, чтобы отдать приоритет исследованиям высокопатогенных вирусов. Кроме того, в список также включена болезнь X, относящаяся к неизвестному патогену. По данным ВОЗ, последнее определение приоритетов было проведено в 2018 году и включает, среди прочего, такие вирусы, как Эбола, атипичная пневмония и MERS.

Первые случаи заболевания COVID-19 были диагностированы в Китайской Народной Республике в городе Ухань столичной провинции Хубэй в декабре 2019 года. 7 января 2020 года полная последовательность вируса, выделенного от пациента уже был доступен в разных базах данных. К 30 января ВОЗ объявляет чрезвычайную ситуацию в области общественного здравоохранения, имеющую международное значение, в связи с его быстрым распространением. И, наконец, 11 марта ВОЗ объявляет чрезвычайное положение в связи с пандемией.

За пару месяцев COVID-19 путешествовал по разным странам и группам населения. Увеличение числа случаев также увеличивает шансы вируса адаптироваться к новому хозяину. Эти две особенности, случаи и адаптация являются двумя основными источниками информации во время этой пандемии. Случаи в форме подсчета случаев и адаптации в форме генетического надзора. Далее описывается ряд анализов, которые можно применять к случаям и источникам данных о последовательностях. Его также можно рассматривать как черновик или план для применения к другим вспышкам, вызванным вирусами. Или как метод анализа эндемических заболеваний посредством геномного наблюдения.

Случаи и шкалы времени

Рост числа случаев в разных странах привел к разработке серии информационных панелей. С намерением понять ход пандемии. Одним из основных показателей стал пик пандемии. Пик пандемии относится к определенному дню, когда число случаев достигает наибольшего значения, за которым следует непрерывный спад. Рост и падение числа случаев привели к волне пандемии. Сообщалось о нескольких волнах с интервалом между пиками около шести месяцев.

Однако при группировке данных по широте ряд пиков пандемии оказывается сдвинутым на пару дней. Это специфическое явление можно наблюдать в северном полушарии, тогда как в южном полушарии трудно сказать. Тем не менее, в новостях и других источниках информации присутствует географическая зависимость от пиков пандемии. Новости о новой волне пандемии из страны, расположенной на другой широте, продолжают оставаться часто повторяющейся темой.

Различные переменные окружающей среды могут меняться в зависимости от широты. Но то, что происходит примерно каждые шесть месяцев, — это изменение продолжительности солнечного сияния. С конца года примерно до полугода продолжительность солнечного сияния увеличивается. В то время как во второй половине продолжительность солнечного сияния уменьшается. Эти непрерывные изменения создают две стационарные точки максимальной и минимальной солнечной активности. Использование продолжительности солнечного сияния в качестве меры времени приводит к скоплению случаев COVID-19 вблизи стационарных точек.

Зависимость от солнечных характеристик может быть дополнительно исследована путем аппроксимации солнечного потока. Солнечный поток представляет собой количество солнечного излучения, достигающего определенного места в течение дня. Использование пользовательских солнечных функций в качестве меры времени приводит к серии волн COVID-19 меньшей продолжительности. Изменения ежедневного солнечного потока могут отражать изменения температуры. Пользовательские солнечные и температурные функции также группируют случаи в периоды с большим количеством случаев.

Количество случаев и особенности, связанные с солнцем, по-видимому, имеют некоторую связь между ними. Изменения солнечной радиации во времени известны как солнечный цикл. Солнечный цикл имеет приблизительную продолжительность одиннадцать лет и характеризуется изменениями солнечной активности. Эти изменения увеличивают или уменьшают количество солнечной радиации, достигающей планеты. Другими примерами изменений количества солнечной радиации являются годовые изменения продолжительности солнечного сияния и ежедневные изменения солнечного света. Тогда термин «солнечный цикл» будет использоваться для обозначения всех предыдущих явлений. Есть ли связь между солнечным циклом и COVID-19. Другие аспекты болезни следует соотносить с различными частотами солнечного цикла.

На эффективность обнаружения также влияет солнечный цикл. Макнотон сообщил о максимальной эффективности ПЦР-обнаружения SARS-Cov2 примерно в середине дня. Авторы документа подчеркнули важность такого выбора времени, поскольку это может повлиять на меры общественного здравоохранения. Кроме того, небольшой отчет из Индии от Baruah показывает рост смертности пациентов с COVID-19 около полудня. Авторы также отметили небольшой размер выборки и невозможность сделать точный вывод из данных. Тем не менее, официальная информация, полученная из свидетельств о смерти из Мексики, показывает некоторую синхронизацию. Около 20% официальных смертей от COVID-19 в 2020 году произошло около полудня. Более того, время смерти, по-видимому, совпадает со временем около полудня.

Годовая и суточная составляющие солнечного цикла демонстрируют некоторую корреляцию с периодами высокой восприимчивости к COVID-19. В более широком временном масштабе быстрый рост случаев заболевания COVID-19 произошел при низком уровне солнечной активности. 25-й солнечный цикл начался примерно в 2020 году с минимума солнечной активности. Вариант омикрон с предполагаемым признаком возникновения «легкого заболевания» был обнаружен в Южной Африке в ноябре 2021 года. Оценка солнечного цикла показывает, что к ноябрю 2021 года солнечная активность вошла в период линейного роста. Характеристика, характерная для низких случаев заболевания COVID-19 в годовом солнечном масштабе. Изменения солнечной активности могут быть косвенным показателем восприимчивости к COVID-19. Изменения внутри хозяина, которые коррелируют с солнечной активностью, могут облегчить процесс заражения через неизвестный механизм.

Зависимость от различных частотных составляющих солнечного цикла может привести к практическим советам. Избегание больших скоплений людей или закрытых пространств вблизи стационарных точек в годовом солнечном цикле может снизить вероятность заражения. Во время дневного солнечного цикла ночные занятия могут быть безопаснее дневных. Подтверждение предыдущих рекомендаций можно получить путем измерения вирусной нагрузки и выделения вируса в течение дня. Это также может помочь в разработке более эффективных методов лечения. Если вирус следует определенному графику своего синтеза, то время противовирусного лечения можно оптимизировать, чтобы получить от него максимальную пользу.

Изменения восприимчивости в течение года также могут помочь в более точной долгосрочной оценке эффективности вакцины или естественного иммунитета. Лучшее сравнение будет результатом сравнения данных с аналогичными уровнями восприимчивости.

Последовательности и как их представлять

Быстрое выделение и секвенирование SARS-Cov2 привели к особому открытию — быстрой адаптации SARS-Cov2. Это положило начало непрерывному наблюдению за SARS-Cov2 и обнаружению различных вариантов. Однако работа с последовательностями SARS-Cov2 в больших количествах является сложной задачей. Средний размер генома SARS-Cov2 составляет около 30 000 оснований. И по мере того, как количество изолированных последовательностей росло, количество сравнений росло более быстрыми темпами.

Анализ биологических последовательностей в основном основан на парном выравнивании последовательностей и множественном выравнивании последовательностей. Множественное выравнивание последовательностей является NP-сложной задачей. Из-за сложности было разработано множество эвристик для поиска приближенного решения. Тем не менее, растущее количество последовательностей ограничивало возможность проведения больших анализов. В частности, из-за потребности в огромном количестве вычислительных ресурсов.

Вычислительно последовательности могут быть представлены как непрерывная строка, где каждая буква представляет собой один нуклеотид. Это простое представление наиболее широко используется для разделения биологических последовательностей. Другой формой представления последовательностей является определение кодировки. Одно горячее кодирование — популярный метод кодирования категориальной информации в науке о данных. Биологические последовательности могут быть закодированы в серии векторов с тем же размером, что и число нуклеотидов. Единица представляет определенный нуклеотид, а остальные элементы равны нулю. Это кодирование приведет к двумерному массиву размера (4xразмер последовательности).

Использование одного горячего кодирования для анализа последовательностей SARS-Cov2 уже использовалось для обучения модели машинного обучения для классификации новых вариантов. Классификация линий панголинов SARS Cov2 использует одну последовательность горячего кодирования. Представление последовательностей в виде непрерывной строки или одним горячим кодированием сохраняет структуру и порядок последовательности. Эта характеристика делает их наиболее часто используемыми представлениями последовательностей.

Представление сжатой последовательности также может быть получено путем разделения последовательности на ряд фрагментов. Затем вычисляется частота каждого из этих фрагментов и используется как представление последовательности небольшого размера. Чтобы извлечь как можно больше изменчивости, последовательность фрагментируется скользящим образом. Где каждый фрагмент размера k перекрывает следующий фрагмент на k-1 символов или нуклеотидов.

Сложение различных фрагментов от K = 1 до k = 5 приводит к серии наборов данных высокой размерности. Из этих наборов данных можно проводить попарные сравнения. Но количество сравнений увеличивается с количеством образцов. Чтобы легко искать закономерности внутри данных, к набору данных применяется метод уменьшения размерности. Это приводит к низкоразмерному набору данных, который можно легко проанализировать для поиска закономерностей. Применение общего метода уменьшения размерности, такого как PCA, к набору данных приводит к серии кластеров.

Это простое наблюдение указывает на определенный паттерн внутри последовательностей SARS-Cov2. Но проекция PCA приводит к потере почти всей изменчивости исходного набора данных. Вариационные автоэнкодеры (VAE) — это модели глубокого обучения, которые также выполняют уменьшение размерности. Дополнительная характеристика заключается в том, что низкоразмерное пространство содержит изученное представление, ось которого представляет шаблон внутри данных. VAE также являются генеративными моделями и могут реконструировать исходный набор данных. Таким образом, модель может предсказывать изменения частоты фрагментов.

Обученные VAE привели к кластеризации последовательностей SARS-Cov2. Сходство в цвете указывает на временной паттерн внутри данных. И способность VAE извлекать временную информацию не зависит от года изоляции.

Традиционные методы временных рядов могут также получать временные закономерности из данных о частоте фрагментов. Сезонные компоненты и компоненты тренда можно получить, вычислив скользящее среднее частотных данных с течением времени. Хотя совпадение не идеальное, оно указывает на фиксированное восходящее направление в случае некоторых нуклеотидов или комбинаций нуклеотидов. Эта конкретная характеристика может помочь в разработке либо сезонного лечения, либо планирования долгосрочной стратегии лечения. По мере увеличения количества нуклеотида в последовательности это приводит к большей восприимчивости к конкретным аналогам нуклеотидов. В первые дни пандемии использование ремдесивира, аналога аденина, несколько раз ставилось под сомнение Jiang et al. В то время как текущие отчеты показывают лучшую картину для лечения ремдесивиром, Gottlieb et al. Сезонные и трендовые компоненты содержания аденина могут объяснить такие расхождения.

Кроме того, небольшие фрагменты также можно использовать для классификации линий передачи SARS-Cov2. 30 самых популярных вариантов могут быть классифицированы с помощью информации о частоте фрагментов с точностью около 95%. Эта небольшая модель может предложить альтернативу для классификации вариантов. И его можно легко масштабировать до еще большего количества последовательностей и вариантов.

Изменения частоты фрагментов также могут указывать на горячие точки мутаций. Периоды, когда состав генома SARS-Cov2 перемещается из одного кластера в другой. По мере увеличения числа новых вариантов, выделенных вблизи этих точек перехода. Определение этих точек перехода в различных географических регионах может помочь в разработке мер общественного здравоохранения или для оценки личного риска.

Даже с различными паттернами, которые можно обнаружить внутри последовательности только по частоте фрагментов, конкретное расположение и влияние различных изменений внутри генома SARS-Cov2 теряются. Таким образом, специфические изменения в аминокислотах и ​​уклонении от иммунного ответа в настоящее время не могут быть учтены с помощью частоты фрагментов. Однако перекрывающаяся фрагментация напоминает граф Де Брейна, своего рода граф, используемый для сборки генома. Расширение идеи графа путем субфрагментации исходных фрагментов приводит к набору графов, составляющих последовательность. Перекрытие в субфрагментации дает ряд графов, которые кодируют последовательность связями, а не узлами.

Если последовательность фрагментирована на элементы размера 4 и субфрагментация субфрагментов размера 2 без перекрытий, то имеется 16 различных комбинаций нуклеотидов. Этот граф можно представить как матрицу смежности, ведущую к массиву 16x16. Затем последовательность разбивается на 16 непересекающихся фрагментов, что приводит к массиву 16x16x16. Это новое кодирование захватывает часть информации о местоположении и позволяет приблизить информацию за счет увеличения количества измерений кодирования.

VAE, обученные новой кодировке, привели к получению аналогичного временного паттерна. Но также установлено преимущественное местонахождение таких изменений. В частности, геномная область SARS-Cov2, кодирующая структурные элементы, содержит больше всего информации о временной адаптации.

Этот альтернативный метод кодирования также показывает, что расширение размеров кодирования может быть более эффективной структурой данных. Поскольку это пространственное расширение сближает разные фрагменты, которые находятся далеко. Проверяя эту идею, полная последовательность SARS-Cov2 представляет собой одну горячую кодировку и преобразованную в массив 32x32x32x4.

Упорядочивание выборок по разным временным единицам приводит к модели, которая кажется цикличной в большей временной шкале. Солнечные характеристики не показали значимой закономерности, но количество дней, прошедших после вспышки в Ухане, показывает некоторый порядок. Этот конкретный порядок может намекать на то, что геном SARS-Cov2 возвращается к расположению, как у предкового штамма. Если эта тенденция верна, это может объяснить исчезновение пандемических заболеваний. Реверсия к уже известному патогену, будь то инфекция или иммунитет к вакцинации, приведет к более эффективному удалению хозяином.

Уверенность в предсказании полноразмерной последовательности снижается по мере того, как последовательность приближается к более вариабельным областям. Низкие вероятности показывают, что модель не способна уверенно предсказать наиболее вероятный нуклеотид. Это может быть связано с плохой производительностью модели или необходимостью дополнительной информации для повышения точности. Расширение размерности кодирования может помочь сблизить различные области последовательности, которые находятся далеко друг от друга. Или также может имитировать трехмерную структуру генома, облегчая понимание данных сетью.

Почему это происходит?

Способность находить ряд фиксированных паттернов внутри различных кодирующих последовательностей показывает, что адаптация внутри генома SARS-Cov2 следует детерминированному механизму. А случайные мутации должны быть минимальными или приводить к минимальным изменениям в геноме. Более того, последующие условия окружающей среды также демонстрируют детерминированную модель.

Предложение механизма, который мог бы объединить взаимодействие хозяина и вируса в правдоподобный молекулярный механизм, предоставит информацию для разработки более эффективных методов лечения. Однако взаимодействие вируса с хозяином — не единственный вовлеченный фактор.

Хозяин и вирус.

Одна из возможностей быстрого распространения SARS-Cov2 связана с высокой восприимчивостью, обусловленной изменениями солнечного цикла. Быстрое распространение SARS-Cov2 связано с низкой солнечной активностью в 2019–2020 годах. Данные НАСА также показывают минимальное излучение на биологически значимых длинах волн. Если изменения солнечной активности коррелируют с восприимчивостью к респираторным заболеваниям, то различные вспышки также могут следовать за солнечной активностью. Исторические записи показывают, что вспышки респираторных заболеваний происходят вблизи стационарных точек солнечного цикла.

Восприимчивость указывает на ошибочный или плохой иммунологический ответ, вызванный условиями окружающей среды. Как окружающая среда и конкретно солнечная радиация могут влиять на иммунную систему? Кто-нибудь догадывается. Но биологически значимые длины волн также используются для обнаружения и количественного определения ДНК/РНК или белков, основных компонентов вирусов, в лабораторных условиях. Таким образом, если у хозяина есть какой-то механизм обнаружения, основанный на определенных длинах волн для обнаружения патогенных организмов, он будет бороться в условиях низкой и высокой радиации.

Другая возможность — подход с ограниченными ресурсами. При заражении одной из первых реакций хозяина является деградация нуклеотидов. Это уменьшит количество ресурсов, доступных для вируса, и уменьшит количество синтезируемых вирусных частиц.

Конкретные условия окружающей среды активируют ряд генов с таким же содержанием нуклеотидов, как у SARS-Cov2. Это обеспечит ресурсы нуклеотидов для синтеза РНК, а также аминокислот для синтеза белка. Чтобы такой механизм был возможен, SARS-Cov2 должен будет ощущать доступные гены или нуклеотиды внутри клетки. Одной из возможностей может быть использование самой структуры РНК в качестве логических ворот, поскольку вторичные структуры внутри ДНК или РНК могут вести себя логически. Гибридизация между областями РНК и небольшими фрагментами РНК откроет или линеаризует РНК. Комбинация различных фрагментов гибридизации может привести к поведению если и только если, когда РНК линеаризуется только тогда, когда доступны все фрагменты.

Гибридизация между геномом SARS-Cov2 и мРНК или фрагментами мРНК хозяина может работать как система обнаружения генов. Это также может быть причиной развития аутоиммунитета. Выбор фрагментов с лучшим соответствием между вирусной РНК и РНК-хозяином приведет к выбору очень похожих РНК. Вирусные белки, в свою очередь, будут иметь фрагменты с высоким сходством с хозяином.

Сравнение эталонного генома и последовательности SARS-Cov2 приводит к получению серии генов, по составу сходных с SARS-Cov2. В частности, подмножество генов, участвующих в метаболизме витамина D. Витамин, синтезируемый солнечным излучением и низкими уровнями, коррелирует с тяжелым заболеванием COVID-19. Если хозяин использует долгосрочную стратегию голодания, то очень похожие гены могут подавляться, что приводит к широкому спектру вторичных эффектов.

Каждый механизм не может исключать другой, и комбинация обоих механизмов также может быть правдоподобной. Если SARS-Cov2 может заразиться в условиях с высокой восприимчивостью хозяина, то он будет адаптироваться, чтобы лучше выявлять такие условия.

Как насчет окружающей среды?

Другой вариант может быть связан с внешним мировым фактором. Небольшие изменения температуры могут пройти для нас относительно незамеченными, но по мере уменьшения масштаба воздействие может быть катастрофическим. Например, длина градуса широты на поверхности земли составляет около 100 км, а для спутников или международной космической станции это расстояние еще больше.

Изменения в окружающей среде микроскопического мира уже могут привести к исчезновению естественных хищников вирусов. Ряд микроорганизмов, с которыми у нас есть симбиотические отношения, о которых мы даже не подозревали. Кроме того, было установлено, что другие организмы, не являющиеся хозяевами, способны удалять вирусы, в морских экосистемах губки играют важную роль в удалении вирусов. Другие организмы могут играть аналогичную роль в других экосистемах. Урбанизация удаляет большую часть естественной среды, и те организмы, которые отвечают за удаление вирусов, исчезли. Повышение общей вирусной нагрузки в городских условиях.

Изменения окружающей среды также могут оказать небольшое влияние на работу иммунной системы. Поскольку он полагается на четко определенные модели окружающей среды, чтобы быть полностью компетентным. Молекулярные сигналы, используемые для измерения времени, могут начать перемещаться между ними. Податливость иммунной системы может сохраняться и адаптироваться, но могут появиться трещины. Патогены, проходящие через эти промежутки, могут быть причиной того, что коллективный иммунитет не достигается даже при высоких показателях заражения.

Заключительные замечания

Некоторый фон

Предыдущая статья представляет собой попытку всестороннего и логического анализа двух наиболее распространенных явлений пандемии COVID-19. Рост и падение числа случаев COVID-19 и обнаружение различных вариантов во времени. То, как были найдены или предложены разные идеи, отличается от порядка в посте. Анализ последовательности был основной движущей силой, и вы можете видеть, как развивался анализ во времени, и в различных сообщениях, связанных с COVID-19, добавлялась другая информация.

Основные выводы можно свести к двум: корреляция с окружающей средой и своего рода молекулярные часы внутри вирусной последовательности. Хотя точность предсказания полной последовательности остается низкой, текущие вычислительные ресурсы ограничивают поиск, который я могу выполнить. Тем не менее, весь анализ может быть выполнен с несколько минимальными ресурсами. Это позволит использовать и адаптировать такие модели к местным условиям. Вероятно, варианты также могут быть ограничены географически, а это означает, что специфические перестройки генома SARS-Cov2 могут быть специфичны для определенных мест.

Даже при большом количестве последовательностей большая часть данных получена из США и не может отразить весь спектр возможных подвариантов SARS Cov2. Кроме того, вероятны возможные утечки данных, без предварительного знания молекулярных часов маловероятно, что они смогут устранить вероятные утечки. Если две последовательности с одинаковыми шаблонами изолированы с разницей в пару дней и заканчиваются в наборе данных проверки поезда, соответственно, это может снизить потери при проверке. Это может дать ложное ощущение обобщения.

Основной метод, используемый для предотвращения утечки данных, заключался в том, чтобы перетасовать разные идентификаторы и проверить, отсортированы ли в разных сгибах отдельные пакеты по дням года. Такой утечки не обнаружено. Кроме того, упорядочивание секвенаторов по дням после вспышки приводит к аналогичному временному паттерну.

Другие приложения

Частота малых фрагментов, или k-меры, является моделью, аналогичной модели n-грамм, и в настоящее время используется в качестве метода кодирования больших последовательностей. Из этих кодировок сезонность и классификация вариантов являются одним из приложений. Но они могут быть не единственными.

Средний состав SARS-Cov2 с учетом продолжительности солнечного сияния как меры времени остается довольно постоянным. Продолжительность солнечного сияния может работать как контрольная переменная для адаптации генома SARS-Cov2. Механизмы внутри вируса могут измерять текущее время, а затем адаптировать способ построения последовательности. Геном SARS-Cov2 может обнаруживать доступные фрагменты в настоящее время. Другие вирусные компоненты измеряют расхождения между ресурсами и геномом. Затем эта информация передается компоненту, который синтезирует окончательный геном. Такой механизм обеспечит генерацию геномов с лучшей адаптацией к хозяину. Применение теории управления для анализа различных компонентов внутри SARS-Cov2 может помочь нам лучше понять, как все различные части работают вместе.

Последовательности геномного наблюдения также могут быть независимыми моментальными снимками различных болезненных состояний. Затем геномный надзор представляет собой серию снимков того, как болезнь прогрессирует в верхних дыхательных путях. Архитектуру VAE можно изменить, чтобы получить также динамическую систему, описывающую взаимодействие.

Динамическая VAE может восстановить динамическую систему с переходной фазой с такой же продолжительностью, как и инкубационный период. Это не означает, что течение заболевания может быть только таким, как в модели, поскольку представляет инфекцию только в одной ткани/системе. Но это показывает, что модели могут быть распространены на другие задачи. Распространение различных кодировок на другие задачи может помочь улучшить готовность к пандемии. Кроме того, применение вычислительных подходов к изучению вирусных заболеваний может устранить или уменьшить количество экспериментов в «мокрой лаборатории». Добавление нового уровня безопасности перед проведением опасных экспериментов.

Неконтролируемая кластеризация также может применяться к различным вирусам. В частности, использование малой частоты фрагментов оказалось более эффективным для одноцепочечных вирусов. В то время как вирусы с фрагментированным геномом, такие как вирусы гриппа, образуют единый кластер. Однако трудно определить, есть ли временной паттерн внутри последовательностей, поскольку большая часть метаданных потеряна.

Использование малых частот фрагментов также может быть применено к экспериментальным данным. В частности, данные экспрессии одной клетки. Умножение матрицы между числом генов и частотами фрагментов каждого гена в эксперименте приведет к относительному количественному определению количества фрагментов в клетке. Применение этого метода к данным «Открытые проблемы — мультимодальная интеграция одной ячейки» показывает, что результаты ячеек упорядочиваются по дням наблюдения.

Кроме того, неполное соответствие получено для классификации иммунных клеток из данных, полученных из набора данных переписи иммунных клеток. Применение к другим наборам данных с одной ячейкой приводит к созданию нескольких кластеров без четкого смысла. Следовательно, этот метод может не подходить для данных об одной клетке, или количества измеренных генов недостаточно для описания клетки. Кроме того, последовательности получены из эталонного генома, и SNP, эксклюзивные для каждого образца, также могут изменить частоту фрагментов.

Восприимчивость и адаптация

Использование восприимчивости для данных о случаях относится к состоянию внутри хозяина, которое облегчает процесс заражения. Восприимчивость может быть исходным показателем риска заражения и может повышаться из-за конкретных условий хозяина. Поведение хозяина может повысить восприимчивость, ведя нездоровый образ жизни, но не может снизить ее ниже исходного уровня.

Адаптация в случае данных о последовательности относится к тому, как вирус адаптирует свою последовательность к условиям хозяина. В то время как эволюция больше отражает долгосрочную цель, и для точного понимания цели требуется больше информации. Среднее течение инфекции COVID-19 составляет около 5 дней, что приводит к 12 поколениям вирусов или 300 человеческим годам. Это больше времени, чем самая старая демократия в мире. Таким образом, планирование более щадящего жилья хозяина кажется надуманным. Тем не менее, я думаю, что более правдоподобно то, что старый SARS-Cov2 жалуется на то, что тысячелетний SARS-Cov2 ест слишком много тостов с авокадо.

Воспринимаемая аттенуация вируса может быть результатом кризиса ресурсов (нуклеотидов, аминокислот, энергии). Клетки и ткани экспрессируют набор генов, специфичных для их функции. Это приводит к выбору кодонов хозяином - явлению, известному как предвзятость использования кодонов. Вирус имитирует геномные компоненты хозяина, модифицируя свой геном, чтобы он соответствовал смещению кодонов клеток-мишеней. Эти изменения повышают инфекционность вируса и не учитываются при наблюдении на основе белков. Оптимизация смещения кодонов направлена ​​​​на создание последовательностей синонимов белка и поиск лучшего соответствия доступным ресурсам. Процесс будет быстрее и эффективнее, а ресурсы будут расходоваться быстрее.

Быстрое потребление ресурсов может истощить клеточные ресурсы, оставив незавершенной сборку вирусных частиц или репликацию генома. Захват молекулярного механизма инфекционным процессом может также остановить другие процессы «сборки мусора». Быстрое потребление ресурсов создает отходы с высокой скоростью и в конечном итоге останавливает важные процессы, запускает апоптоз или создает другие проблемы.

А как насчет долгого ковида?

Сохранение вируса может спровоцировать долгосрочную стратегию голодания, а неоднородность различных симптомов может быть связана с подавлением различных генов. Стойкость также приведет к тому, что вирусы будут лучше адаптироваться к хозяину и более эффективно копировать определенные фрагменты, что приведет к аутоиммунитету. Когда хозяин становится вирусной фабрикой, в результате синтеза РНК и белка вырабатывается большое количество пирофосфата. Высокий уровень фосфата может спровоцировать образование тромбов и снизить количество АТФ. Физическая активность и упражнения повышают уровень пирофосфата, возвращаясь к токсичному уровню, что приводит к непереносимости физических упражнений. Низкий уровень АТФ также может снизить уровень аденина, изменяя циркадные сигналы аденина, такие как контроль артериального давления и потребность во сне.

Предыдущая гипотеза не является исчерпывающей, но является хорошим наброском для начала работы над различными механистическими объяснениями постинфекционных последствий.

Как всегда, полный код серии анализов можно найти на моем GitHub, нажав здесь. Это приведет вас к сводке различных анализов, использованных в посте. Кроме того, большую часть анализа можно найти на Kaggle, а также в наборах данных. И если вы хотите помочь в дальнейшей разработке этих моделей, рассмотрите возможность присоединения к одной из различных платформ поддержки по следующей ссылке. Это позволит мне дополнительно усовершенствовать модели и перейти к другим забытым темам. Берегите себя и увидимся в следующем.

Рекомендации

McNaughton CD, Adams NM, Hirschie Johnson C, Ward MJ, Schmitz JE, Lasko TA. Суточные колебания результатов ПЦР-теста SARS-CoV-2: точность теста может варьироваться в зависимости от времени суток. Журнал биологических ритмов. 2021;36(6):595–601. дои: 10.1177/07487304211051841

Суточные колебания смертности пациентов с пневмонией COVID-19: ретроспективное исследование Дженита Баруа, Аншул Шакья, Мукул Сарма, Гирирадж Кусре https://doi.org/10.7860/JCDR/2022/54837.16205

Ограничение ВИЧ методом SAMHD1: через нуклеотидное голодание https://doi.org/10.1038/nrmicro2862

Уэлш, Дж.Э., Стенхейс, П., де Мораес, К.Р. et al. Поглощение морских вирусов организмами, не являющимися хозяевами. Sci Rep 10, 5221 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-020-61691-y

Дефицит витамина D связан с положительным результатом на COVID-19 и тяжестью заболевания https://doi.org/10.1002/jmv.26832

Ю. Цзян, Д. Чен, Д. Цай, Ю. И и С. Цзян. Эффективность ремдесивира для лечения госпитализированных пациентов с COVID-19: сетевой метаанализ. Журнал медицинской вирусологии, 93(2):1171–1174, 2021 г.

Ранний ремдесивир для предотвращения прогрессирования тяжелой формы Covid-19 у амбулаторных пациентов Роберт Л. Готтлиб, доктор медицины, доктор философии. Карлос Э. Вака, доктор медицины, Роджер Паредес, доктор медицины, доктор философии, Хорхе Мера, доктор медицины, Брэндон Дж. Уэбб, доктор медицины, Хильберто Перес, доктор медицины, Годсон Огучи, доктор медицины, Пабло Райан, доктор медицины, доктор философии, Биби У. Нильсен, доктор медицины, Майкл Браун, доктор философии, FRCP, Аусберто Идальго, доктор медицины, Йесика Сачдева, доктор медицины,

Сложность множественного выравнивания последовательностей с SP-оценкой, которая является метрикой Паола Бониццони Джанлука Делла Ведова Теоретическая информатика Том 259, выпуски 1–2, 28 мая 2001 г., страницы 63–79

Назначение эпидемиологических линий при возникающей пандемии с использованием инструмента pangolin, Эволюция вируса, том 7, выпуск 2, ноябрь 2021 г.