22、分段基因组动态与片段连锁算法研究

分段基因组动态与片段连锁算法研究

在生物学研究中，对病毒基因组动态的监测以及基因组片段的连锁分析是非常重要的课题，它们对于理解病毒的传播、进化以及开发有效的防疫措施具有关键意义。

分段基因组动态监测

在监测流行病严重程度方面，有一种简单的衡量方法，即nRF（Normalized Robinson-Foulds）。nRF衡量方法直观地基于我们对RNA病毒基本生物学的理解。RNA病毒的分段基因组重新组合会产生新的抗原性、致病性和毒力等特性，这些特性可能会破坏宿主免疫系统的完整性，从而引发流行病或大流行。

研究结果表明，至少在对H1亚型甲型流感病毒的11年研究和530个基因组分析中，nRF是流行率的有力替代指标。从图3可以看到，nRF与H1亚型流行率的对数之间存在一定的关系，拟合回归的P值为0.0041。
|年份|nRF与H1亚型流行率关系相关信息|
| ---- | ---- |
|2000 - 2010|研究期间，分析nRF与H1亚型流行率的关系，发现显著相关（P = 0.0041），且有一定预测能力（R² = 0.576）|

该方法具有良好预测能力的原因之一是甲型流感病毒的段内重组可以忽略不计。如果存在重组，它会影响每个基因树，并混淆重配信号。因此，这种方法仅适用于非重组的分段病毒基因组，如甲型流感病毒。对于其他可能适用的病毒，如裂谷热病毒、埃博拉病毒、马尔堡病毒或狂犬病病毒等单链负义分段RNA病毒，需要进行独立测试。不过，通过使用祖先重组图，也有可能将该方法扩展到重组基因组。

在流感数据的分析中，存在一些需要改进的地方：
1. 采样问题 ：采样是按年度进行的，而