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研究人員用統(tǒng)計(jì)物理學(xué)來(lái)解釋不同COVID-19變種的傳播效率

來(lái)源：cnBeta.COM 2022-02-07 10:43:11

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加州大學(xué)河畔分校領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了新的計(jì)算方法，將統(tǒng)計(jì)學(xué)物理學(xué)數(shù)學(xué)模型的技術(shù)應(yīng)用于流行病學(xué)。在SARS-CoV-2大流行期間，出現(xiàn)了多種新的和更具傳播性的病毒變種。了解特定的突變?nèi)绾斡绊慡ARS-CoV-2的傳播，可以幫助我們更好地了解該病毒的生物學(xué)特性并控制爆發(fā)。

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然而，這是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，加州大學(xué)河濱分校物理學(xué)和天文學(xué)助理教授約翰·巴頓說(shuō)，他正在美國(guó)物理學(xué)會(huì)三月會(huì)議上展示他題為"從基因組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)推斷突變對(duì)SARS-CoV-2傳播的影響"的研究結(jié)果。

"現(xiàn)有的研究這個(gè)問(wèn)題的計(jì)算方法往往要么難以應(yīng)用于大量的數(shù)據(jù)，要么依賴于非常限制性的假設(shè)，"巴頓說(shuō)。"實(shí)驗(yàn)也可以提供關(guān)于不同突變?nèi)绾斡绊懖《镜臉O好信息，但它們不能用于直接研究SARS-CoV-2在人類中的傳播。"

巴頓和他的同事開(kāi)發(fā)了一種新的計(jì)算方法，通過(guò)應(yīng)用流行病學(xué)中的統(tǒng)計(jì)物理學(xué)數(shù)學(xué)模型技術(shù)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。他們的方法使他們能夠?qū)徱暬蚪M監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)--從感染者身上收集的SARS-CoV-2序列--隨著時(shí)間的推移和世界各地的許多地區(qū)，并找到不同的突變對(duì)SARS-CoV-2傳播的影響，最好地解釋整個(gè)大流行中觀察到的病毒的進(jìn)化史。

巴頓說(shuō)："我們的方法的幾個(gè)新特點(diǎn)是，它可以解釋感染者在區(qū)域之間的旅行，這是大多數(shù)其他模型無(wú)法做到的，而且我們使用的基于物理學(xué)的方法使我們能夠?qū)懴虏煌蛔兊膫鞑バЧ木_數(shù)學(xué)表達(dá)式，而不是依靠數(shù)字模擬來(lái)估計(jì)這些參數(shù)。"

在模擬驗(yàn)證了他們的方法之后，Barton和他的同事將其應(yīng)用于GISAID數(shù)據(jù)庫(kù)中的160多萬(wàn)條SARS-CoV-2序列，這些序列是從87個(gè)地理區(qū)域收集的。

巴頓說(shuō)："許多研究都集中在SARS-CoV-2的Spike蛋白的突變上，我們的分析支持對(duì)尖峰蛋白作為SARS-CoV-2傳播的主要驅(qū)動(dòng)力的這種結(jié)論。我們發(fā)現(xiàn)的最有影響的突變中約有一半是在尖峰蛋白中，包括前四個(gè)突變中的三個(gè)。然而，我們也發(fā)現(xiàn)了尖峰蛋白之外的多個(gè)突變，它們似乎強(qiáng)烈地增加了病毒的傳播。其中一些可能成為未來(lái)實(shí)驗(yàn)的良好目標(biāo)，以了解不同的突變?nèi)绾斡绊慡ARS-CoV-2的功能"。

巴頓解釋說(shuō)，他們的方法也足夠敏感，能夠揭示出以前被認(rèn)為是中性的突變對(duì)SARS-CoV-2傳播的好處。團(tuán)隊(duì)還能夠非常迅速地檢測(cè)到一些主要的新變種，如Alpha和Delta的傳播增加，在它們出現(xiàn)在區(qū)域數(shù)據(jù)的一周內(nèi)。該團(tuán)隊(duì)在撰寫(xiě)論文時(shí)考慮的數(shù)據(jù)集并不包括Omicron變種的序列，因?yàn)閿?shù)據(jù)只收集到2021年8月為止。

"然而，即使在數(shù)據(jù)中沒(méi)有觀察到任何Omicron序列，我們已經(jīng)估計(jì)Omicron會(huì)比Alpha更容易傳播，只是基于它與其他SARS-CoV-2變種共享的突變，雖然我們?cè)诜治鲋刑貏e關(guān)注SARS-CoV-2，但我們的方法非常普遍，可以應(yīng)用于研究其他病原體的傳播，如流感。"

這項(xiàng)研究由巴頓實(shí)驗(yàn)室的研究生Brian Lee和Elizabeth Finney領(lǐng)導(dǎo)，合作者包括香港科技大學(xué)的Muhammad Sohail、Syed Ahmed和Ahmed Quadeer；以及澳大利亞墨爾本大學(xué)的Matthew McKay。

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