基于逾 3,500,000 条 SARS-CoV-2 基因组序列的时间上位性推断
基因组学
2022-06-07 v2
摘要
我们使用直接耦合分析（DCA）来确定 SARS-CoV-2 病毒变异位点之间的上位性相互作用，按采样月份对基因组进行分段。我们使用来自 GISAID 存储库的截至 2021 年 10 月的全长高质量基因组，总计超过 3,500,000 条基因组。我们发现 DCA 项比相关性随时间更稳定，但随着突变从全球群体中消失或达到固定而仍随时间变化。相关性富集了系统发育效应，特别是在短基因组距离上的统计依赖，而 DCA 揭示了较长基因组距离上的联系。我们依据瞬态准连锁平衡态讨论了在这些条件下进行 DCA 分析的有效性。我们识别了涉及 Spike 中位点的推定性上位性相互作用突变。
引用
@article{arxiv.2112.12957,
title = {Temporal epistasis inference from more than 3,500,000 SARS-CoV-2 Genomic Sequences},
author = {Hong-Li Zeng and Yue Liu and Vito Dichio and Erik Aurell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.12957},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 9 figures