关键词:流行病学;基因测序;变异检测;
2019年冠状病毒病(COVID-19)的爆发是全球卫生紧急情况。已经报告了 COVID-19 的各种组学结果,但 COVID-19 的分子特征,特别是在没有合并症的患者中,尚未得到充分研究。在该研究中,研究者收集了 231 名 COVID-19 患者的血液样本,经过预过滤以排除患有特定合并症但症状从无症状到危重的患者。通过对基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和脂质组谱的综合分析,报告了 COVID-19 的跨组学全景。该研究分析发现无症状患者和危重患者之间存在中性粒细胞异质性。同时,中性粒细胞过度激活、精氨酸耗竭和色氨酸代谢物积累与危重患者T细胞功能障碍相关。因此,该研究的多组学数据和 COVID-19 患者外周血特征可能有助于提供有关 COVID-19 病理生理学和潜在治疗策略的线索。
在基因组测序数据分析部分,研究者使用Sentieon软件进行去重复、INDEL重比对、BQSR及单样本突变检测和多样本联合基因分型。
Sentieon软件团队拥有丰富的软件开发及算法优化工程经验,致力于解决生物数据分析中的速度与准确度瓶颈,为来自于分子诊断、药物研发、临床医疗、人群队列、动植物等多个领域的合作伙伴提供高效精准的软件解决方案,共同推动基因技术的发展。 截至2023年3月份,Sentieon已经在全球范围内为1300+用户提供服务,被世界一级影响因子刊物如NEJM、Cell、Nature等广泛引用,引用次数超过700篇。此外,Sentieon连续数年摘得了Precision FDA、Dream Challenges等多个权威评比的桂冠,在业内获得广泛认可。
这些发现为理解COVID-19的病理机制和患者间的差异提供了重要见解,可能有助于开发针对性的治疗策略和预后预测方法。
综上所述,该研究展示了从无症状到危重症的大量 COVID-19 患者中血液样本的跨组学景观,提供了与COVID-19相关的新见解和治疗靶点,以及破译COVID-19及其潜在机制的宝贵线索。
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