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研究人员开发了快速的计算机软件来跟踪流行病的发生

佐治亚州立大学的研究人员创造了闪电般的计算机软件,可以帮助各国在流行病像野火一样在全球蔓延之前跟踪和分析流行病,例如由 COVID-19 引起的流行病。

计算机科学和数学研究小组表示,其新软件比现有计算机程序快几个数量级,可以在不到两个小时的时间内处理超过 200,000 个新病毒基因组。然后,该软件会构建一个清晰的菌株可视化树以及它们的传播位置。这为各国在传染病爆发期间就封锁、隔离、社会隔离和检测做出早期决定提供了非常宝贵的信息。

参与该项目的佐治亚州计算机科学教授亚历山大·泽利科夫斯基说:“毫无疑问,传染病爆发的未来将在很大程度上受到数据驱动。”

新软件是与计算机科学助理教授 Pavel Skums、数学和统计学首席高级讲师 Mark Grinshpon、计算机科学博士 Daniel Novikov 共同创建的。学生,和两个前乔治亚州立大学博士。学生——Sergey Knyazev(现为加州大学洛杉矶分校博士后)和Pelin Icer(现为瑞士联邦理工学院博士后,苏黎世联邦理工学院)。

他们描述新方法的论文“具有复发性突变的 SARS-CoV-2 系统发育的可扩展重建”发表在《计算生物学杂志》上。

“COVID-19 大流行对科学家来说是前所未有的挑战和机遇,”Skums 说,他指出,世界各地的研究人员从未对任何病毒的如此多的完整基因组进行测序。SARS-CoV-2 毒株被上传到免费的全球 GISAID 数据库 ,任何科学家都可以在其中进行数据挖掘和研究。Zelikovsky、Skums 和他们的同事为他们的新工作分析了超过 300,000 种不同的 GISAID 菌株。

“现在 GISAID 数据库中有超过 500 万个基因组,”泽利科夫斯基说。“全球科学家可能几乎每小时都在对一种新变体进行测序。”

Zelikovsky 说,如果我们有能够快速分析它的软件,那么这些惊人的数据量可以让科学家们实时看到病毒的演变过程。

在大流行初期,也就是 2020 年 3 月,科学家们的工作速度要慢得多。科学家们认为,该病毒于 2 月首次到达华盛顿州的海岸。然而,后来 Skums 和他的同事在一篇论文中提出的测序显示了病毒变异的弧线在国家和海洋中传播。通过新的研究,科学家们了解到,该病毒也很可能在 2 月从源自欧洲的毒株悄然传入纽约市。

那时,科学家们对数据的测序速度太慢,无法实时捕捉到这种全球病毒的真正迁移及其突变。

“这些程序不够快,也不够可扩展,”Skums 说。“这些算法不具备处理大量数据的能力。” 他说,即使是一小部分病毒基因组的处理也可能需要数小时或数天的时间。

Zelikovsky、Skums 和他们的同事创建了一种新的病毒测序算法,称为 SPHERE(具有反复突变的可扩展 PHylogEny)。SPHERE 可以快速处理大量实时数据并创建病毒及其突变的进化树。这些可视化一目了然。计算机程序本身可以免费下载给世界上的任何研究人员。

当研究人员将他们的算法应用于 GISAID 数据库中的基因组时,他们发现他们的 SPHERE 方法在跟踪病毒传播方式方面非常可靠。SPHERE 可以帮助科学家实时探索病毒是如何进化的。

“我们可以看到突变如何从一个国家传播到另一个国家,从一个地区传播到另一个地区,”泽利科夫斯基说。“我们可以确定封锁和关闭如何影响传播。这会对政府政策产生影响。”

SPHERE 算法可能在未来的流行病中证明是无价的。

“你可以很快追踪传播链,”泽利科夫斯基说。看到这些链条将有助于政府就社会政策做出合理的决定,例如在高传播时期保持距离或封锁。

SPHERE 还可以显示不同方法对疫情的影响。例如,Skums 说,瑞典对 COVID-19 大流行采取了比其他北欧国家更宽松的方法。对测序数据的分析表明,瑞典人的“传播链”更长。这意味着在瑞典,一种菌株能够一一感染更多的人。

“长链的危险在于可能会出现新的菌株,”泽利科夫斯基说。“其中一种菌株可能是一种非常擅长感染人的变体。”

如果我们面临另一场全球大流行,这些见解将帮助我们。

“我们和其他人开发的工具可以在任何地方用于任何爆发,”泽利科夫斯基说。“这就是计算机科学的美妙之处。”

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