Variación de la tasa y errores de secuencia recurrentes en filogenética a escala pandémica

Área de la Ciencia:

• Genómica
• Biología Evolutiva
• Biología Computacional

Sus antecedentes:

• Los análisis filogenéticos de genomas de patógenos son cruciales para comprender la evolución y la transmisión, especialmente durante pandemias como la COVID-19.
• Los métodos recientes permiten la inferencia filogenética a escala pandémica, analizando millones de genomas.
• Las homoplasias debidas a mutaciones recurrentes y errores introducen incertidumbre y sesgos en la reconstrucción filogenética.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar algoritmos y modelos que mejoren el rendimiento computacional y la precisión de la filogenética a escala pandémica.
• Abordar los desafíos que plantean la variación de la tasa de mutación y los errores de secuencia recurrentes en grandes conjuntos de datos genómicos.

Principales métodos:

• Desarrollo de algoritmos y modelos novedosos para la inferencia filogenética.
• Incorporación de métodos para identificar y tener en cuenta la variación de la tasa de mutación.
• Implementación de estrategias para detectar y corregir errores de secuencia recurrentes.

Principales resultados:

• Se lograron mejoras sustanciales en el rendimiento computacional y la precisión de la filogenética a escala pandémica.
• Se reconstruyó una alineación de secuencias y un árbol filogenético confiables y disponibles públicamente.
• El análisis incluyó más de 2 millones de genomas de coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2).

Conclusiones:

• Los métodos desarrollados proporcionan un enfoque más preciso y computacionalmente eficiente para la filogenética de datos genómicos a gran escala.
• El árbol filogenético reconstruido ofrece información sobre la historia evolutiva y la propagación global del SARS-CoV-2 hasta febrero de 2023.
• Este trabajo mejora nuestra capacidad para rastrear y comprender la evolución de los patógenos durante las crisis de salud mundiales.