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2号站注册登录结合遗传数据和实验数据可以更准确地预测流感病毒

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最近发表在eLife上的一项研究说,将遗传和实验数据结合到流感病毒的模型中,可以帮助更准确地预测在明年冬天哪些毒株最常见。
 
这些模型可以使流感疫苗的设计更加准确,对这种每年导致全球约50万人死亡的病毒提供更全面的保护。
 
疫苗是我们预防流感的最好办法。但这种病毒在我们免疫系统中的外观每年都会发生变化,这就需要研究人员更新疫苗来匹配。由于一种新的疫苗需要将近一年的时间来制造,流感研究人员必须预测哪种流感病毒看起来最像未来的病毒。
 
研究流感的黄金标准方法包括在实验室中观察一种被称为血凝素的关键分子。
 
但这些方法是劳动密集型的,二号站平台需要很长时间。研究人员转而专注于使用计算机来预测流感病毒如何仅从血凝素的基因序列进化而来,但是这些数据只给出了部分图景。
 
“流感研究社区一直认可的重要性,考虑到流感病毒的物理特性,如血凝素如何改变随着时间的推移,以及遗传信息,”主要作者解释说约翰·哈迪在贝德福德实验室博士生在弗雷德哈钦森癌症研究中心和大学的分子和细胞生物学计划华盛顿,西雅图,我们。
 
“我们想看看,将流感进化的基因序列模型与其他高质量的实验测量方法结合起来,是否能提高对未来一年将出现的新流感毒株的预测。”
 
Huddleston和他的团队研究了病毒“适应性”的不同组成部分——即病毒繁殖和继续进化的可能性有多大。其中包括病毒的抗原与以前流通的毒株(抗原是引发免疫反应的病毒成分)有多相似。他们还测量了病毒积累了多少突变,以及这些突变是有益的还是有害的。
 
利用25年的历史流感数据,该团队对未来一年的所有流感季节进行了预测。每种预测都是利用病毒的遗传密码、实验数据或两者兼而有,来预测未来病毒种群的样子。他们比较了预测的和真实的未来流感人群,以找出哪种数据类型对预测病毒的进化更有帮助。
 
他们发现,结合对病毒外观的实验测量和其遗传密码变化的预测比仅使用遗传密码的预测更准确。
 
如果模型包含了流感抗原如何随时间变化的实验数据,2号站可能的有害突变的存在,以及过去六个月流感人群增长的速度,那么模型的信息就最为丰富。
 
仅靠基因序列不能准确预测未来的流感毒株,因此不应该取代测量病毒外观的传统实验。”
 
John Huddleston,该研究的第一作者,Fred Hutchinson癌症研究中心和华盛顿大学分子和细胞生物学项目贝德福德实验室的博士生
 
资深作者特雷弗·贝德福德(Trevor Bedford)总结道:“我们的研究结果强调了通过实验测量来量化病毒遗传密码变化的影响的重要性,并为预测进化系统的尝试提供了基础。”贝德福德是华盛顿西雅图弗雷德·哈金森癌症研究中心疫苗和传染病部的首席研究员。
 
“我们希望我们开发的开源预测工具能够立即提供对流感人群的更好预测,从而改进疫苗,并最终减少流感引发的疾病和死亡。”

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