Los métodos de secuenciación de ácido nucleico, que determinan el orden de los nucleótidos en los fragmentos de ADN, están progresando rápidamente. Estos procesos producen grandes cantidades de datos de secuencia, algunos de los cuales son dinámicos, que ayudan a los investigadores a comprender cómo y por qué los organismos funcionan como lo hacenLa secuenciación también beneficia los estudios epidemiológicos, como la identificación, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades genéticas y / o contagiosas. Las tecnologías avanzadas de secuenciación revelan información valiosa sobre la evolución temporal de las secuencias de patógenos. Porque los investigadores pueden estimar cómo se comporta una mutación bajo la presión deselección natural, son capaces de predecir el impacto de cada mutación, en términos de supervivencia y propagación, en la aptitud del patógeno en cuestión. Estas predicciones dan una idea de la epistemología de las enfermedades infecciosas, la evolución de los patógenos y la dinámica de la población.
En un artículo publicado a principios de este mes en el Revista SIAM de Matemática Aplicada , Ryosuke Omori y Jianhong Wu desarrollan un algoritmo inductivo para estudiar las frecuencias de nucleótidos específicas del sitio utilizando un modelo de cepa susceptible de infección por múltiples cepas susceptibles. Un modelo SIR es un modelo compartimental simple que ubica a cada individuo en una población enun tiempo determinado en una de las tres categorías antes mencionadas para calcular el número teórico de personas afectadas por una enfermedad infecciosa.Los autores utilizan su algoritmo para calcular la D de Tajima, una prueba estadística popular que mide la selección natural en un sitio específico mediante el análisis de diferencias en unmuestra de secuencias de una población. En una situación no endémica, la D de Tajima puede cambiar con el tiempo. Investigar la evolución temporal de la D de Tajima durante un brote permite a los investigadores estimar mutaciones relevantes para la aptitud del patógeno. Omori y Wu buscan comprender el impacto dedinámica de la enfermedad en la D de Tajima, lo que conduce a una mejor comprensión de la patogenicidad, la gravedad y la especificidad del huésped de una mutación.
El signo de la D de Tajima está determinado por la selección natural y la dinámica de la población. "La D de Tajima es igual a 0 si la evolución es neutral, sin selección natural y un tamaño de población constante", dijo Omori. "Un valor distinto de cero de la D de Tajima sugiereselección natural y / o cambio en el tamaño de la población. Si no se puede suponer una selección natural, la D de Tajima es una función del tamaño de la población. Por lo tanto, se puede usar para estimar los cambios de series temporales en el tamaño de la población, es decir, cómo se desarrolla la epidemia"
Las ecuaciones diferenciales, que modelan las tasas de cambio de los números de individuos en cada compartimento del modelo, pueden describir la dinámica de la población. En este caso, la dinámica de la población de los huéspedes infectados con la cepa que porta una secuencia dada se modela mediante un conjunto de diferencialesecuaciones para esa secuencia, que incluyen términos que describen la tasa de mutación de una secuencia a otra.Al configurar su modelo SIR de múltiples cepas, Omori y Wu suponen que la dinámica de la población del patógeno es proporcional a la dinámica de la enfermedad, es decir, el númerode los patógenos son proporcionales al número de huéspedes infectados. Esta suposición permite que cambie el valor de la D de Tajima.
En genética de poblaciones, los investigadores creen que el signo de D de Tajima está afectado por la dinámica de la población. Sin embargo, los autores muestran que en el caso de un modelo determinista SIR, la D de Tajima es independiente de la dinámica de la enfermedad específicamente, independiente de los parámetrospara la tasa de transmisión de la enfermedad y la tasa de recuperación de la enfermedad. También observan que si bien la D de Tajima a menudo es negativa durante el inicio de un brote, a menudo se vuelve positiva con el paso del tiempo ". El signo negativo no implica una expansión de la población infectada en unmodelo determinista ", dijo Omori." También encontramos que la dependencia de la D de Tajima de la dinámica de transmisión de la enfermedad se puede atribuir a la estocasticidad de la dinámica de transmisión a nivel de la población. Esta dependencia es diferente de la suposición existente antes mencionada sobre la relación entre la poblacióndinámica y el signo de la D. de Tajima "
En última instancia, Omori y Wu prueban que la D de Tajima en un modelo SIR determinista está completamente determinada por la tasa de mutación y el tamaño de la muestra, y que la evolución del tiempo de la diversidad genética de un patógeno de una enfermedad infecciosa está completamente determinada por la tasa de mutación ". Este trabajo revelóalguna dependencia de la D de Tajima del número de reproducción básico dinámica de transmisión de la enfermedad R 0 y la tasa de mutación ", dijo Omori." Con el supuesto de evolución neutral, podemos estimar la tasa de mutación o R 0 de datos de secuencia "
Dada la demanda de herramientas que analicen la dinámica evolutiva y de la enfermedad, la observación de que la D de Tajima depende de la estocasticidad de la dinámica es útil al estimar los parámetros epidemiológicos. Por ejemplo, si se muestrean secuencias de patógenos de un pequeño brote en un huésped limitadopoblación, entonces D de Tajima depende tanto de la tasa de mutación como de R 0 ; por lo tanto, es posible una estimación conjunta de estos parámetros a partir de la D de Tajima. "Estamos aplicando este resultado teórico para analizar datos epidemiológicos del mundo real", dijo Omori. "También deberíamos ver si nuestro enfoque puede usarse para investigar-la dinámica del equilibrio de la enfermedad con la selección natural "
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Materiales proporcionado por Sociedad de Matemática Industrial y Aplicada . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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