病*自然突变是不可避免的，现在突变的很少，而且没有重组发生，没有对疫情有影响，疫情也没有变严重，同时目前的突变还不太会影响到现有疫苗的开发工作。同时这是个回顾性研究，病*早就突变了，不是刚突变的。虽然病*自然进化出了传染力和*性更强的类型，但是再人工干预的情况下这些*性强的病*反而优先被控制住了，所以现在传播的更多的是*性弱的种类。
查看了相关论文，大概提出了几个要点
1.论文作者做了最近最大的一波基因型分析（然而也只有个），根据其中的病*进行分型，总结出了2个不同的类型L和S。
2.S型病*更古老，L型病*比较新。
3.L型病*的*力和传播性较强，S型比较弱。
4.可能是因为L型攻击力比较强的原因，导致更多的L型病人得到了较好的控制，以至于L型被人工干预较严重。
5.S型因为*性较弱，反而流传到外地较多，同时因为L型被压制的原因，在1月份以后占比提升显著。
6.在个样本中都是单独感染性，只有一个患者发现了疑似2个病*型的混合感染。但不确定。
7.论文作者也认同病*的S蛋白区域来自马来西亚穿山甲冠状病*的重组，这可能是一种自然选择的结果。
8.目前还没有监测到病*有发生重组迹象。
病*变异这个事情是在正常不过的事情了，RNA单链病*本身不稳定性太强，在复制的过程中出个错或者与宿主体内其他存在的同类病*甚至是不同类型的病*产生个重组都是很常见的情况。
例如论文作者分析了蝙蝠的冠状病*与马来穿山甲的冠状病*的S蛋白受体的结合域（RBD），判断很可能是这两个病*发生了重组，生成了现在我们流传的新型冠状病*。而这不是一个单纯的随机组合事件，是一种属于自然选择的行为。
这句话可以理解为这种重组在自然选择下可能是一种必然的存在，就是更有利于病*的传播与繁衍，所以这种重组是不可避免的。
接下来说这次论文里提到的S型和L型病*，其实这2个名字来源很简单，作者在分析了个突变位点中的找出了43个同义和83个非同义突变，其中大多数的突变都是非常低的，同时并没有发现病*有重组迹象。
而同时作者发现在8,这个位点和28,处的位点基因显示出显着的连锁关系（linkage），这种关系解释起来相对比较复杂，换一种理解就是这2个基因关联性很强，在病*被复制的时候会同时一起被保留下来。
在株SARS-CoV-2病*株中，72个*株表现出“CT”单倍型（定义为“L”型，因为T28,位于亮氨酸的密码子中）和29个*株表现出“TC”单倍型（定义为“S”型，因为C28,位于丝氨酸的密码子中）。
CT就是DNA构成的哪个ACTG碱基的CT，密码子就是ATCG的碱基对翻译成蛋白质的一个表，类似于乘法口诀表，3个碱基对对应一个氨基酸。
SARS-CoV-2病*分为两种主要类型，L是主要类型（70％），S是次要类型（30％）。
蓝色是L型病*，红色是S型病*，每一个小节点是一个病*样本的编号，那么能看的出来是从S型红色病*进化出了L型蓝色病*，以及他的一个进化过程。
同时采用S型病*、L型病*，与穿山甲冠状病*以及蝙蝠身上的病*还有SARS进行对比也能发现，S型病*更接近与穿山甲冠状病*和蝙蝠冠状病*。
L类型是S类型突变过来的，但L的比例更多，可以说明L具有比S类型更高的感染力率。
从武汉分离出的27种病*中，有26种（96.3％）是L型，只有1种（3.7％）为S型。但是，在武汉以外的其他73种病*中，有45种（61.6％）L型，其中28种（38.4％）为S型。比较表明，L型是武汉的流行程度明显高于其他地方。年1月7日之前分离出的26个样本全部来自武汉，从年1月7日开始收集的74个样本中，只有一个来自武汉有33个来自中国其他地方，40个来自中国以外的患者。
结论可能是L型虽然传播力更强，但是L型的*性也可能更强，以至于更容易被人类的防控措施所压制，也就是人工选择（区别于自然进化）使得更古老，*性更低的S型传播范围更广了。
通过上图能看出来武汉以外地区S型明显多一些，而且随着我们的国家防控措施生效以后L型得到了有效的抑制，使得S型病*比例增加了。
目前没太搞清楚病*是怎么从S型进化到L型的，但是从少数病患体内（一个美国一个澳大利亚）发现患者体内可能同时存在S型和L型的病*。有可能是他们被2种病*感染。
这张图里把所有的S和L型病*进行的进化树的分类，其实大家可以直观的看出来S和L并不是2个病*的名字，而是两类具有一些共同点的病*分类。每一个病*之间多多少少都有一些不同的突变的，这正符合了RNA病*复制的过程中没谱的情况。
大家可以把这个图片放大，比如WH的就是从武汉找到的样本，后边的WH-/01/05就是病*被检测或者测序的时间，同理GD就是广东，USA就是美国啥的。很容易理解。在这棵树上离得越近的病*说明他们的序列越接近，离得越远的说明他们的序列差的越多。
举个例子，USA-/1/25a和US-/1/19a和USA-/1/25b这三个美国的样本就基本是一致的序列，他们和CQ-/1/21a非常接近，CQ我估计应该是重庆。
如果配合上流行病学的调查，比如这三个美国患者去过重庆，或者是解除过从重庆回来的感染者一类的，就可以分析了。所以光生信是不行的，还是要结合流行病学的调查结果。
最后要说的是，以上信息都是生信分析出来的结果，还要结合具体的流行病学的分析结果，同时本次虽然做个样本的分析，但是对于目前全球感染量超10万，大家感受下比例，大概0.1%不到，这个对于统计学还是生信来说样本量还是太小了，可能存在错误的情况。预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇