新型冠状病毒亚型_新型冠状病毒变异成两个“亚型”？并非实锤

最近，新的冠状病毒是否发生了突变引起了人们的关注公众对冠状病毒发生了何种变异以及变异是否影响其致病性和传播性有许多疑问。《科技日报》记者就这些问题咨询了基因组学和病毒学领域的许多学者。

病毒变异很普遍，而“质变”尚未到来。

”病毒变异非常普遍，而且每种病毒株的病毒序列或多或少不同。加州大学圣地亚哥医学中心的副教授李克峰说，病毒株之间的差异类似于“成千上万的人和成千上万张脸”。"

天前，在对100多个新的冠状病毒株的全基因组序列进行比较后，论文《论非典-CoV-2的起源和持续进化》发现，病毒基因组上一个蛋白编码位点的突变形成了两个“群”，被媒体称为“亚型”。“目前，这种程度的变异所造成的差异还不足以被称为‘亚型’，更恰当的说法是将其称为分支一些病毒专家说，“亚型”有独特的含义。不同的病毒有不同的定义。不仅仅是一个或两个突变可以分离“亚型”。"

相关专家表示，该病毒刚刚出现，不太可能发生太大变化。根据目前对该病毒的了解，该病毒的突变率约为每年1000个碱基中的1个碱基，只有关键位点的变化才能导致显著的突变。

在回答新的冠状病毒突变是否会影响疫苗研发的问题时，中国科学院副秘书长、中国科学院院士周琦表示，目前病毒突变尚未影响药物研发、抗体制备和疫苗制备。在病毒变异的过程中，我们需要更多的案例和更深入的研究。目前，研究人员正在积极观察病毒变异的程度，并规划科学研究项目。

序列共享，真实大数据挖掘

当前基因序列比较研究样本量大多在100例左右李克峰认为，研究样本量太小，无法解释这种变异何时以及是否发生在武汉。

此外，冠状病毒样本的数据挖掘也应注意代表性。例如，在本文选取的数据中，武汉的样本大多在元旦前后，1月底左右的样本大多集中在国外，1月中旬还有少量来自广东和云南的样本。分散的数据很难讲述病毒复制、进化和传播的“故事”。

”数据的严重缺乏可能导致片面的分析结果。根据国家生物信息中心(国家基因组科学数据中心)建立的2019年新冠状病毒信息数据库发布的统计数据，目前世界上公开了283个新的冠状病毒序列，其中只有200个是全基因组序列。对于数据挖掘的需求来说，这相当于“沧海一粟”。

了解病毒的“习惯”,需要与临床数据相关联。

，新冠状病毒可分为S型和L型，前者更具攻击性，后者更温和李克峰说:“目前，病毒的习性不能仅仅通过其基因序列来判断。”科学家正试图探索病毒蛋白与宿主受体结合的程度，以此作为判断病毒传播性的基础，但致病性尚未找到一个共同的规律。“

是一种“凶猛”的病毒，是一种“狂暴的脾气”，如何演绎？

”本文利用序列分析软件对新冠状病毒基因的差异进行分类，进而得出各基因型与患者临床表现的相关性。我认为这只能是一个推测性的结论堪萨斯大学医学院的董亚峰教授认为，在对病毒变异进行分型后，与患者临床数据的相关性分析需要具有实际意义

“发现遗传变异是一项非常重要的工作，但相当困难。”在成千上万名患者的基因中发现突变片段就相当于大海捞针。我们不可能也没有必要对每个病人的基因进行排序来发现基因变异。通过选择特殊患者、具有不同流行病学史的患者或不同区域的患者进行基因测序，可以加速对突变基因的搜索。”董亚峰解释说，例如，一些特殊患者的核酸检测一直是阴性的，但临床数据如CT图像往往是阳性的；治疗后，与普通患者相比，核酸阴性和核酸阳性的患者通过分析这些特殊患者的基因序列可以更有效地发现基因变异片段。

寻找新冠状病毒的突变不仅标志着人类对新冠状病毒认识的深入，而且具有许多现实意义。董亚峰说，例如，检测试剂盒的阴性结果可能是由于某些基因片段的特定区域发生了突变，而这些突变是无法检测到的。通过发现基因变异，还可以设计更好的核酸检测试剂盒。例如，通过对具有变异和非变异基因的患者的临床数据进行统计分析，可以对基因变异与疾病发展和预后等指标进行相关性分析，从而指导更有效和准确的治疗。

"不同变异的病毒可能有完全不同的临床症状。如果能找到规律，对临床实践将有指导意义。”董亚峰强调，科学研究的意义不仅在于发现差异，还在于重视临床应用。