文献解读-流行病学-第十期|《SARS-CoV-2 德尔塔和奥密克戎合并感染和重组的证据》

关键词:基因组变异检测;全基因组测序;流行病学;


文献简介

  • 标题(英文):Evidence for SARS-CoV-2 Delta and Omicron co-infections and recombination
  • 标题(中文):SARS-CoV-2 德尔塔和奥密克戎合并感染和重组的证据
  • 发表期刊:《CLINICAL AND TRANSLATIONAL REPORT》
  • 作者单位:华盛顿大学医学中心等
  • 发表年份:2022
  • 文章地址https://doi.org/10.1016/j.medj.2022.10.002

图1 文献介绍

图1 文献介绍

病毒可以通过重组获得新的特性。SARS-CoV-2 德尔塔和奥密克戎变异株之间的重组可能导致一组新的突变,对病毒的传播性和严重程度产生未知影响。

在2021年11月到2022年2月期间,SARS-Cov-2在美国出现德尔塔和奥秘可容变异株共同传播并导致共感染。研究者通过对流行期29719个阳性样本进行研究。最终发现18例患者存在德尔塔和奥密克戎共感染,其中一例患者检测到德尔塔和奥密克戎重组病毒的证据。


测序流程

图2 工作流程图

图2 工作流程图

图3 HMIX16 中德尔塔-奥密克戎重组的证据

图3 HMIX16 中德尔塔-奥密克戎重组的证据

(A) Graph representing the alternative allele fraction for each mutation of sample HMIX16. Forty-seven mutations are plotted in order of their position on the SARS-CoV-2 genome from 5′ to 3′. Genes are separated by dashed vertical lines. Sixteen mutations specific to Delta are represented in orange. Nineteen mutations specific to Omicron and shared by its sublineages BA.1 and BA.2 are represented in blue. Five mutations specific to BA.1 (and BA.1.1) are in light blue. One BA.1.1 mutation is in black, and 6 mutations specific to BA.2 are in magenta. The gray box represents the region where the alternative allele fraction changes.

(B) An IGV view of the alignments for HMIX16, subsampled to only include read pairs where the first in pair covers the S:156/157del position and the second in pair covers the S:212del position. Read pairs representing three mutation profiles are present: (1) supporting Delta mutations only (7 read pairs), (2) supporting Omicron mutations only (10 read pairs), and (3) supporting a Delta-Omicron recombinant (4 read pairs) marked with a green arrow. Mutations specific to Delta are represented in orange. Mutations specific to Omicron are represented in blue. Read pairs that do not span these mutations are not shown.

该研究通过对29719样本进行测序,确定并验证了18例与德尔塔和奥密克戎共感染的病例,并在其中一例患者中发现了德尔塔和奥密克戎重组的证据。然而,无法确定是两种病毒同时感染该患者或是仅感染了德尔塔和奥密克戎重组毒株。无论是那种情况,重组德尔塔-奥密克戎重组体没有显示出增加了宿主间的传播能力。数据分析部分,Sentieon的Haplotyper算法被用于变异检测。

图4 Sentieon的作用

图4 Sentieon的作用

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文献讨论

图5 文献讨论

图5 文献讨论

该研究验证了18例Delta和Omicron新冠病毒变体合并感染的病例,并通过一系列证据排除了污染的可能性。这些证据包括样本重复提取测序结果的一致性、高比例的支持每种变体的序列读数、无交叉污染的样本测序结果以及其中一个合并感染案例中发现的重组病毒低频证据。该研究还指出了当前关于合并感染研究的不足,即难以区分真正的合并感染和污染,以及这些序列通常不被上传到公共数据库。尽管存在这些挑战,研究强调了识别合并感染并进行深度测序的重要性,这将有助于进一步了解冠状病毒中的重组现象。


总结

综上所述,研究发现德尔塔-奥密克戎重组病毒很少见,且没有证据表明德尔塔-奥密克戎重组病毒与奥密克戎毒株相比具有更高的宿主间传播能力。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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