Este artigo é um Preprint
Preprints são relatos preliminares de pesquisa que não foram certificados pela revisão por pares. Eles não devem ser considerados para orientar a prática clínica ou comportamentos relacionados à saúde e não devem ser publicados na mídia como informação estabelecida.
Preprints publicados online permitem que os autores recebam feedback rápido, e toda a comunidade científica pode avaliar o trabalho independentemente e responder adequadamente. Estes comentários são publicados juntamente com os preprints para qualquer pessoa ler e servir como uma avaliação pós-publicação.
Worldwide tracing of mutations and the evolutionary dynamics of SARS-CoV-2
Preprint
em Inglês
| bioRxiv
| ID: ppbiorxiv-242263
ABSTRACT
Understanding the mutational and evolutionary dynamics of SARS-CoV-2 is essential for treating COVID-19 and the development of a vaccine. Here, we analyzed publicly available 15,818 assembled SARS-CoV-2 genome sequences, along with 2,350 raw sequence datasets sampled worldwide. We investigated the distribution of inter-host single nucleotide polymorphisms (inter-host SNPs) and intra-host single nucleotide variations (iSNVs). Mutations have been observed at 35.6% (10,649/29,903) of the bases in the genome. The substitution rate in some protein coding regions is higher than the average in SARS-CoV-2 viruses, and the high substitution rate in some regions might be driven to escape immune recognition by diversifying selection. Both recurrent mutations and human-to-human transmission are mechanisms that generate fitness advantageous mutations. Furthermore, the frequency of three mutations (S protein, F400L; ORF3a protein, T164I; and ORF1a protein, Q6383H) has gradual increased over time on lineages, which provides new clues for the early detection of fitness advantageous mutations. Our study provides theoretical support for vaccine development and the optimization of treatment for COVID-19. We call researchers to submit raw sequence data to public databases.
cc_no
Texto completo:
Disponível
Coleções:
Preprints
Base de dados:
bioRxiv
Idioma:
Inglês
Ano de publicação:
2020
Tipo de documento:
Preprint