截止2022年1月20日，研究团队使用来自全球禽流感数据共享数据库（GISAID）中可用的6,466,300个SARS-CoV-2基因组数据（数据包含3,000个集群，来源于1,544个PANGO谱系和2,904个非同义突变），对PyR0模型进行了拟合分析。通过对统计分析框架的优化和数据的整理，该模型评估出目前常见的SARS-CoV-2谱系的适应性（图1）。模型分析结果显示，所有的病毒谱系都随时间呈上升趋势，适应性更高的优势谱系会影响和中断之前的优势谱系。此外，一些PANGO谱系在某些地区具有多个连续的峰值。研究团队通过算法将1,544个PANGO谱系划分成3,000个更精细的集群，发现不同PANGO亚谱系具有显著的异质性。
研究团队通过PyR0模型准确推算出Omicron BA.2具有迄今为止最高的适应性（图1），比最早出现的原始毒株（谱系A）高出8.9倍，并准确预示了该毒株将在其流行的国家/地区取代其他毒株，成为主导毒株。同样，PyR0模型还在2020年11月底之前识别出阿尔法毒株（B.1.1.7）的竞争优势，这比世界卫生组织将其列为“值得关注的变异株（VoC）”提前了一个月。综上所述，PyR0模型能提供早期预警并帮助识别VoC，这证实了其对公共卫生的实用性，凸显出快速共享基因组数据的价值。
进一步，研究团队分析了单个氨基酸突变对于病毒适应性的影响。通过对SARS-CoV-2中的基因突变与病毒适应性的相关程度进行分析，确定了2,904个氨基酸突变，并依据显著性对其进行了排序。已知SARS-CoV-2基因组编码四种结构蛋白，即刺突蛋白（spike，S）、包膜蛋白（envelope，E）、膜蛋白（membrane，M）和核衣壳蛋白（nucleocapsid，N）。研究团队发现在S基因、N基因和ORF1多蛋白基因（ORF1a、ORF1b）中，与病毒适应性相关的基因突变较多。
在S基因中，研究团队确认了三个增强病毒适应性的突变热点，每个热点都在一个确定的功能区域内：N末端结构域、受体结合结构域（RBD）和furin蛋白酶切位点。
通过可视化建模，研究团队分析了S蛋白、核衣壳N端结构域、聚合酶和两种蛋白酶原子结构中得分最高的突变。结果显示，S基因中许多顶级突变发生在与ACE2受体直接接触的RBD中，包括K417N/T和E484K。另外两个顶级突变（T478K和S477N）发生在与S-ACE2界面相邻的flexible loop中。
全文链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/0Y8MUXKGx0V2yRYjBNxyjw【 在 purplesoul 的大作中提到: 】
: 近日，美国麻省理工学院联合哈佛大学博德研究所研究团队在Science上发表了题为“Analysis of 6.4 million SARS-CoV-2 genomes identifies mutations associated with fitness”的文章。研究团队开发了一种名为“PyR0”
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发自「今日水木 on Redmi K30」
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