Детальная информация

Данная работа посвящена разработке и тестированию метода оценки коэффициентов селекции $s$ для отдельных мутирующих сайтов в геноме, в частности SARS-CoV-2. Метод основан на многолокусной модели, учитывающей динамику адаптации популяции, и позволяет оценить влияние мутаций на приспособленность вируса. В отличие от традиционных однолокусных подходов, предлагаемый метод учитывает генетическое сцепление, что делает его более точным для анализа быстро эволюционирующих патогенов. Для проверки метода использовались как искусственные данные, полученные с помощью компьютерного моделирования, так и реальные геномные последовательности SARS-CoV-2, HIV и \textit{E. coli}. Результаты показали высокую корреляцию между предсказанными и известными значениями коэффициентов селекции в симуляциях, что подтверждает работоспособность метода.

This work is devoted to the development and testing of a method for estimating selection coefficients $s$ for individual mutating sites in the genome, in particular SARS-CoV-2. The method is based on a multilocus model that takes into account the dynamics of population adaptation and allows estimating the impact of mutations on the fitness of the virus. Unlike traditional single-locus approaches, the proposed method takes genetic linkage into account, making it more accurate for analysing rapidly evolving pathogens. To test the method, both artificial data obtained through computer modelling and real genomic sequences of SARS-CoV-2, HIV, and \textit{E. coli} were used. The results showed a high correlation between the predicted and known values of selection coefficients in simulations, confirming the methods effectiveness.

• Измерение адаптивного ландшафта и эволюция новых штаммов SARS-CoV-2
  • Список сокращений и условных обозначений
  • Введение
  • 1. Литературный обзор
  • 2. Материалы и методы
  • 3. Результаты и обсуждение
  • Заключение
  • Список использованных источников