Вычислительный анализ структурного cостава геномов коронавирусов

Ecological disasters, wars in regions with microbiological weapons depots, deforestation, domestication of wild animals, consumption of infected animals, contamination of water and food products and their components, experiments with viruses, deficiencies and other defects of the immune system in modern humans and other mammals became the impetus for the evolution of new dangerous and extremely dangerous viruses. Due to the emergence of new dangerous viruses, the importance and demand for knowledge and skills of computational biology, epidemiology and virology in modern society have increased. Modern sequencers are capable of producing large amounts of bioinformatic data that is represented in the form of genomic texts. Comparative сomputational analysis of this information is necessary to clarify the issues of phylogenesis, mutational profiling, molecular evolution, identification of insertions of other genomes, annotation of genome regions, search for targets for vaccine development and pharmacotherapy. In this сontext, authors conducted a computational experiment of comparative analysis of the genomic texts of Belarusian coronavirus samples against a number of selected complete genomes of dangerous and extremely dangerous viruses and coronaviruses of various origins. Data analysis was performed using the YASS, genomic texts were downloaded from the GISAID, the custom genomic data processing pipeline based on the Galaxy bioinformatics platform was also applied. The article presents the results of an analysis of the available scientific literature and the computational experiment comparing the genomic texts of Belarusian coronavirus samples with a number of selected complete genomes of dangerous and especially dangerous viruses and coronaviruses of various origin. A significant similarity of the new coronavirus with the recombinant coronavirus, as well as partial similarity with synthetic coronavirus, Rubella, Ebola 1976, HIV-2 (human immunodeficiency virus), Middle East respiratory syndrome, simian immunodeficiency and Marburg fever viruses have been found. Экологические катастрофы, уменьшение площади лесных насаждений, одомашнивание диких животных, употребление в пищу зараженных животных, загрязнение воды и продуктов питания и их компонентов, эксперименты с вирусами, дефициты и дефекты иммунной системы у современного человека и других млекопитающих стали толчком к развитию новых опасных и особо опасных вирусов. Пандемия коронавируса, отнесенного к категории опасных вирусов, привела к повышению востребованности знаний и навыков вычислительной биологии, эпидемиологии и вирусологии в современном обществе. Существующие секвенаторы способны производить большие объемы биоинформационных данных, которые отображаются в виде геномных текстов. Сравнительный вычислительный анализ такой информации необходим для выяснения вопросов филогенеза, мутационного профилирования, молекулярной эволюции, определения вставок других геномов, аннотирования регионов геномов, поиска мишеней для разработки вакцин и фармакотерапии. В связи с этим авторами статьи проведен вычислительный эксперимент сравнительного анализа геномных текстов белорусских образцов коронавируса с рядом отобранных полных геномов опасных и особо опасных вирусов и коронавирусов различного происхождения. Анализ данных выполнен компьютерной программой YASS, геномные тексты загружали из GISAID, также был использован самостоятельно разработанный конвейер обработки геномных данных на основе биоинформационной платформы Galaxy. В результате анализа данных обнаружено значительное сходство нового коронавируса с рекомбинантным коронавирусом, частичное сходство с вирусами синтетического коронавируса, краснухи, Эбола 1976, ближневосточного респираторного синдрома, ВИЧ-2 (вируса иммунодефицита человека), вируса иммунодефицита обезъян и лихорадки Марбурга.

Профилирование геномных данных коронавируса человека, полученных от пациентов в Беларуси

The new coronavirus infection has caused the death and injury of millions of people and animals. The pandemic has shown the shortcomings of the health care systems of even the most economically developed countries. Genomics and bioinformatics provide an opportunity to obtain, study and analyze the genomic texts of microbes, coronaviruses in particular. The article presents the results of the analysis of SARS-CoV-2 genomes from patients in Belarus and (for comparison) in Russia. Genomic profiling was performed to identify and statistically analyze clusters and lines of transmission of the new coronavirus infection, in accordance with the proposed classifications of COVID-19 clades. The information on the assessment of the quality of the initial data are reported, the visualization of the results obtained is made and graphically presented. The dominant clades-clusters in Belarus and Russia are B.1 (“Basel cluster”) and B.1.1. Both have European-British geographical distributionНовая коронавирусная инфекция стала причиной смерти и заболеваний миллионов людей и животных. Пандемия показала недостатки систем здравоохранения даже самых экономически развитых государств. Геномика и биоинформатика предоставляют возможность получать, изучать и анализировать геномные тексты микробов (в частности – коронавирусов). В статье представлены результаты анализа геномов SARS-CoV-2 от пациентов в Беларуси и (для сравнения) в России. Выполнено геномное профилирование с целью определения и статистического анализа кластеров и линий передачи новой коронавирусной инфекции, в соответствии с предложенными классификациями кластеров и штаммов COVID-19. Приводятся сведения по оценке качества исходных данных, выполнена и графически представлена визуализации полученных результатов. Доминирующие в Беларуси и России клады-кластеры это B.1 («Базельский кластер») и В.1.1. Оба имеют европейско-британское распространени

Aлгоритмы обработки геномов коронавируса для целей и задач современной иммуноинформатики, вакциномики и вирусологии

The novel coronavirus pandemic has stimulated the scientific activity of virology and interdisciplinary sciences: medical cybernetics and bioinformatics. The article is focused on the study of algorithms for processing bioinformatic data of genomic origin predominantly for the purposes of predominantly immunoinformatics and computational vaccinology. The schemes of algorithms developed by the authors for the analysis of bioinformatic data are presented. The algorithms for processing genomic information developed by the authors based on the analysis of the available literature and many years of experience in computational and laboratory experiments can be used not only for the design and analysis of epitope vaccine components, but also for the other tasks of computational virology and microbiology. In silico experiments on the analysis of bioinformatic data are relatively low-cost and multi-informative, but they require highly qualified scientists with extensive experience, interdisciplinary training, and, accordingly, a wide range of knowledge and skills. However, for the complete analysis and implementation of, for example, the epitope vaccines, subsequent validation by the laboratory and in vivo experiments are required.Пандемия нового коронавируса стала причиной стимуляции научной активности вирусологии и междисциплинарных наук, таких как медицинская кибернетика и биоинформатика. Статья сфокусирована на вопросах изучения алгоритмов обработки биоинформационных данных геномной природы для целей преимущественно иммуноинформатики и вычислительной вакцинологии. Приводятся разработанные авторами схемы алгоритмов анализа биоинформационных данных. Алгоритмы, разработанные авторами на основе анализа доступной литературы и многолетнего опыта вычислительных и лабораторных экспериментов для обработки геномной информации, можно применять не только для дизайна и анализа компонентов эпитопных вакцин, но и для других задач вычислительной вирусологии и микробиологии. In silico эксперименты по анализу биоинформационных данных относительно малозатратны и многоинформативны, но требуют от ученого высокой квалификации, длительного опыта и, соответственно, широкого спектра знаний и навыков. Однако для полноценного анализа и внедрения, к примеру, эпитопных вакцин, требуется последующая валидация лабораторными и in vivo экспериментами