COVID-19 刺突蛋白序列与结构数据分析中的统计挑战
应用统计
2021-02-02 v2 生物大分子
摘要
作为许多抗 SARS-CoV-2 疫苗和中和抗体的主要靶标，刺突（S）蛋白被观察到随时间发生突变。在本文中，我们提出统计方法来应对与 S 蛋白数据分析相关的一些挑战。我们将序列分组为代表性簇后，构建贝叶斯分层模型来研究 S 蛋白序列的时空演化。我们随后应用采样方法，考察由常见突变引起的 S 蛋白三维结构的可能变化。虽然其他研究已注意到 D614G 变体的传播增加，我们的结果还表明，D614G 与 S477N 或 A222V 的共突变可能传播得更快，这由我们的模型估计所量化。
引用
@article{arxiv.2101.02304,
title = {Statistical challenges in the analysis of sequence and structure data for the COVID-19 spike protein},
author = {Shiyu He and Samuel W. K. Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02304},
year = {2021}
}
备注
21 pages, 5 figures