In-Silico Pangenomics of SARS-CoV-2 Isolates Reveal Evidence for Subtle Adaptive Expression Strategies, Continued Clonal Evolution, and Sub-Clonal Emergences, Despite Genome Stability
Notice bibliographique
Résumé
The devastating SARS-CoV2 pandemic is worsening with relapsing surges, emerging mutants, and increasing mortalities. Despite enormous efforts, it is not clear how SARS-CoV2 adapts and evolves in a clonal background. Laboratory research is hindered by high biosafety demands. However, the rapid sequence availability opened doors for bioinformatics. Using different bioinformatics programs, we investigated 6305 sequences for clonality, expressions strategies, and evolutionary dynamics. Results showed high nucleotide identity of 99.9% among SARS-CoV2 indicating clonal evolution and genome. High sequence identity and phylogenetic tree concordance were obtained with isolates from different regions. In any given tree topology, ~50% of isolates in a country formed country-specific sub-clusters. However, abundances of subtle overexpression strategies were found including transversions, signature-sequences and slippery-structures. Five different short tracks dominated with identical location patterns in all genomes where Slippery-4 AAGAA was the most abundant. Interestingly, transversion and transition substitutions mostly affected the same amino acid residues implying compensatory changes. To ensure these strategies were independent of sequence clonality, we simultaneously examined sequence homology indicators; tandem-repeats, restriction-site, and 3′UTR, 5′ UTR-caps and stem-loop locations in addition to stringent alignment parameters for 100% identity which all confirmed stability. Nevertheless, two rare events; a rearrangement in two SARS-CoV2 isolates against betacoronavirus ancestor and a polymorphism in S gene, were detected. Thus, we report on abundance of transversions, slippery sequences, and ON/OFF molecular structures, implying adaptive expressions had occurred, despite clonal evolution and genome stability. Furthermore, functional validation of the point mutations would provide insights into mechanisms of SARS-CoV2 virulence and adaptation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».