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2020年4月14日

11765:SARS-CoV-2ゲノムの系統発生ネットワーク分析 PNAS論文紹介です

清澤のコメント:日本と欧米のコロナウイルスは違うのではないかというアイデアを裏づけるような論文が出たといえそうです。

 ---論文引用です---

ピーターフォースター 、 ルーシーフォースター 、 コリンレンフルー 、  ORCID Michael Forster PNASに 最初に公開されたのは2020年4月8日 https://doi.org/10.1073/pnas.2004999117 2020年3月30日、Colin Renfrewによる寄稿

意義

これは、世界中からサンプリングされたSARS-CoV-2ゲノムの系統発生ネットワークです。 これらのゲノムは密接に関連しており、それらのヒト宿主における進化的選択の下で、時には並行進化事象を伴います。つまり、同じウイルス変異が2つの異なるヒト宿主に出現します。 これにより、キャラクターベースの系統発生ネットワークが、進化の経路と人間の宿主における祖先のゲノムを再構築するための最適な方法になります。 ネットワーク手法は、多様な生物の約10,000系統の研究で使用されており、人間の先史時代の個体群の動きの再構築や生態学の研究でよく知られていますが、ウイルス学の分野ではあまり一般的ではありません。

概要

160の完全なヒト重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-Cov-2)ゲノムの系統学的ネットワーク分析では、A、B、およびCと命名したアミノ酸の変化によって区別される3つの中心的なバリアントが見つかります。コウモリのアウトグループコロナウイルスによる祖先型。 A型とC型は、東アジア以外、つまりヨーロッパ人とアメリカ人にかなりの割合で見られます。 対照的に、Bタイプは東アジアで最も一般的なタイプであり、その祖先のゲノムは、最初に派生Bタイプに変異することなく、東アジア外に広がっていないようであり、アジア外でのこのタイプに対する創始者効果または免疫学的または環境耐性を示しています。 このネットワークは、文書化されたコロナウイルス疾患2019(COVID-19)の世界的な感染経路を忠実に追跡し、系統発生ネットワークが同様に、文書化されていないCOVID-19感染源の追跡に役立つことを示しています。

160 SARS-CoV-2ゲノムの系統発生ネットワーク。 ノードAは、雲南省のコウモリ( R. affinis )コロナウイルス分離株BatCoVRaTG13で取得されたルートクラスターです。 円の面積は分類群の数に比例し、リンク上の各ノッチは変異したヌクレオチドの位置を表します。 検討中の配列範囲は56〜29,797で、武漢1参照配列( 8 )に従ってヌクレオチド位置(np)番号が付けられています。 中央結合ネットワークアルゴリズム( 2 )とシュタイナーアルゴリズム( 9 )が使用され、どちらもソフトウェアパッケージNetwork5011CS( https://www.fluxus-engineering.com/ )に実装され、パラメーターepsilonがゼロに設定されて、このネットワークには、長さが229の変異を含む最も簡潔な288本のツリーが含まれています。 網状組織は主にnp11083での再発性突然変異によって引き起こされます。 161の分類群(160のヒトウイルスと1つのコウモリウイルス)は、101の異なるゲノムシーケンスを生成します。 系統図は、A0ポスター形式( SI付録 、図S5 )および無料のネットワークダウンロードファイルで詳細に調査できます。

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