SARS-CoV-2突变指纹谱分析：从病毒泛基因组到个体感染准种原创

新冠簿south cowbo2的快速传播和持续变异对全球公共卫生构成了严禁挑战。为了更好地理解簿的进化动态并改进检测方法，本研究开发了一种基于深度靶向测序的高灵敏度方法，用于检测和表征s coverable2的遗传变异。研究首先采用了自主研发的k Mar分析计算工作流程，从3968个s coverable2基因组组装中识别出1977个高度保守的锚定KMS。基于这些保守序列，研究团队设计了6个扩增子覆盖病毒基因组约39.9%的区域。方法表明该测序策略能够在单拷贝水平检测到ss coverb2，并准确量化低至1%的突变等为基因频率。将该方法应用于30个COVID19阳性临床样本的分析中，研究团队在16个样本中共识别出37个突变，这些突变展现出广泛的等位基因频率范围。从10%。

的亚克隆突变到90%的朱系特异性突变，特别是在or尔F7和OFF8基因中观察到多个非同一突变可能导致蛋白质侧链急性的显著改变。与Gaca的数据库中75681个簿基因组比较表明，每个患者样本均具有独特的簿遗传指纹。43.3%的患者携带在全球数据库中频率0.1%的罕见突变组合。值得注意的是，研究发现D614G变体与较高的簿载量相关，这与先前研究关于该变体可能增加source coverable2感染性的结果一致。此外，分析揭示了簿毒群体中存在显著的遗传一致性，即使在单一地理区域内也是如此。在数据分析过程中，研究团队使用sentn进行数据预处理，V进行序列比对，De up和relina进行去重复和in得重比对c TN hyper typeer进行变异检测和碱基质量校准。CT在该研究中展现了。

作为高性能生性分析工具的卓越优势，从序列比对到变异检测，各个拈都表现出了显著的性能提升，比传统工具快数十倍，同时保持了与业界标准工具的结果一致性。这不仅大大提高了数据处理效率，还确保了分析结果的可靠性，使研究人员能够更快、更精确地获得变异检测结果。