新型冠状病毒序列变异时空分析系统的设计与实现

发布时间：2021-11-18 00:37

　　新型冠状病毒肺炎目前已进入全球大流行状态,多个国家出现疫情爆发。美国疾病管制局期刊《新兴传染病》发表的关于新型冠状病毒的最新研究结论显示,新型冠状病毒基本传染数R0的中位数高达5.7,这意味着在未来较长时间内新型冠状病毒可能会在人群中持续传播并发生变异。在这一背景下,如何监视病毒的变异,对于冠状病毒的研究和药物研发具有重要意义。本文基于来自GISAID的病毒基因组序列数据,设计和实现了新型冠状病毒变异时空分析系统。该系统可对来自不同国家和地区的新型冠状病毒序列数进行统计,对病毒序列在不同时间、不同空间内的变异情况进行分析和可视化,同时还支持不同序列之间的差异比对。该系统可为新型冠状病毒肺炎的研究和政府的疾病控制机构的决策提供支持。 

【文章来源】：生物信息学. 2020,18(02)

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

在选择位点之间的变异病毒株数分布

图5 在选择位点之间的变异病毒株数分布图5展示了用户选定的目标序列集合与基准序列相比,具有不同变异位点数的病毒株数分布。除具有不同变异频数的病毒株数分布统计(见图5)之外,系统还会对病毒序列在不同时间和地区的平均变异率做统计(见图6)。该功能模块会将所有序列按照国家进行分组,每一组用不同的颜色加以区分,组内序列按照采样时间进行排序,给出所在地区在每一个采样日的平均变异率(每一个采样日内,对所在地区当天采样的所有病毒序列的变异率求取平均值)。该柱状图可以直观地展示某一地区内病毒序列的变异率随着时间递增的变化情况。

与病毒序列变异统计模块的参数面板相比,图7所示的参数面板具有更丰富的选项,包括标准序列、要分析的时间区间(以采样时间为准)、要分析的地域(以采样地域为准,可选择全世界的不同国家,也可以选择全国的不同省份)。在提交参数选项之后,系统会给出两个分析结果图,如图8和图9所示。图8 不同时间下各地区的变异率

【参考文献】：
期刊论文
[1]Evolution of the novel coronavirus from the ongoing Wuhan outbreak and modeling of its spike protein for risk of human transmission[J]. Xintian Xu,Ping Chen,Jingfang Wang,Jiannan Feng,Hui Zhou,Xuan Li,Wu Zhong,Pei Hao.  Science China（Life Sciences）. 2020(03)
[2]基于Spring MVC及MyBatis的Web应用框架研究[J]. 徐雯,高建华.  微型电脑应用. 2012(07)



本文编号：3501869