已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Analysis of 6.4 million SARS-CoV-2 genomes identifies mutations associated with fitness

基因组 生物 进化生物学 遗传学 突变 计算生物学 2019年冠状病毒病(COVID-19) 遗传适应性 严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2) 冠状病毒 基因 疾病 医学 传染病(医学专业) 病理
作者
Fritz Obermeyer,Martin Jankowiak,Nikolaos Barkas,S. F. Schaffner,Jesse D. Pyle,Leonid Yurkovetskiy,Matteo Bosso,Daniel J. Park,Mehrtash Babadi,Bronwyn MacInnis,Jeremy Luban,Pardis C. Sabeti,Jacob E. Lemieux
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:376 (6599): 1327-1332 被引量:250
标识
DOI:10.1126/science.abm1208
摘要

Repeated emergence of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) variants with increased fitness underscores the value of rapid detection and characterization of new lineages. We have developed PyR 0 , a hierarchical Bayesian multinomial logistic regression model that infers relative prevalence of all viral lineages across geographic regions, detects lineages increasing in prevalence, and identifies mutations relevant to fitness. Applying PyR 0 to all publicly available SARS-CoV-2 genomes, we identify numerous substitutions that increase fitness, including previously identified spike mutations and many nonspike mutations within the nucleocapsid and nonstructural proteins. PyR 0 forecasts growth of new lineages from their mutational profile, ranks the fitness of lineages as new sequences become available, and prioritizes mutations of biological and public health concern for functional characterization.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Keeper发布了新的文献求助10
1秒前
BBBBBlue先森应助huangfan采纳,获得10
2秒前
汉堡包应助小小鱼采纳,获得10
6秒前
7秒前
kentonchow应助纯真的鸿涛采纳,获得10
7秒前
7秒前
啊啊啊啊关注了科研通微信公众号
9秒前
共享精神应助小梨子采纳,获得10
10秒前
科研通AI2S应助Meng采纳,获得10
11秒前
NLJY发布了新的文献求助10
14秒前
温暖的纲完成签到,获得积分10
14秒前
wcx完成签到,获得积分10
17秒前
乔沃维奇发布了新的文献求助10
18秒前
杭谷波发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
19秒前
jasonjiang完成签到 ,获得积分0
21秒前
33完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
啊啊啊啊发布了新的文献求助10
24秒前
健康的代芙完成签到,获得积分10
24秒前
研途发布了新的文献求助10
25秒前
nadia完成签到,获得积分10
28秒前
社会主义接班人完成签到 ,获得积分10
29秒前
科研通AI6应助陳LF采纳,获得10
31秒前
gqq完成签到 ,获得积分10
33秒前
研途完成签到,获得积分10
36秒前
杨梦圆完成签到 ,获得积分10
36秒前
杭谷波发布了新的文献求助10
37秒前
37秒前
5_羟色胺完成签到 ,获得积分10
40秒前
book完成签到,获得积分10
41秒前
完美世界应助优秀凌青采纳,获得10
42秒前
yu完成签到 ,获得积分10
45秒前
洞两发布了新的文献求助10
46秒前
999发布了新的文献求助10
46秒前
46秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
46秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
46秒前
46秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Bandwidth Choice for Bias Estimators in Dynamic Nonlinear Panel Models 2000
HIGH DYNAMIC RANGE CMOS IMAGE SENSORS FOR LOW LIGHT APPLICATIONS 1500
Constitutional and Administrative Law 1000
The Social Work Ethics Casebook: Cases and Commentary (revised 2nd ed.). Frederic G. Reamer 800
Vertébrés continentaux du Crétacé supérieur de Provence (Sud-Est de la France) 600
Vertebrate Palaeontology, 5th Edition 530
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5356035
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4487840
关于积分的说明 13971200
捐赠科研通 4388654
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2411178
邀请新用户注册赠送积分活动 1403722
关于科研通互助平台的介绍 1377408