西蒙弗雷泽大学研究流感病毒进化史的研究人员发现，一项新的流感病毒进化的定量分析可能有助于预测未来的毒株。这项研究利用了一个被称为系统遗传学的领域，该领域关注的是生物群体在进化上是如何联系在一起的，研究结果发表在《科学进展》杂志上。
研究人员使用大型系统发育“树”来预测哪些毒株最有可能在即将到来的流感季节生长，并确定这种方法在检测流感病毒的未来毒株方面中等有效，并且可能成为指导季节性流感疫苗开发的工具箱中的另一个工具。
数学教授、加拿大研究主席Caroline Colijn说:“COVID-19大流行导致流感传播动态发生重大变化。“我们探索了机器学习如何识别流感病毒序列，这些序列可能是纳入季节性流感疫苗的良好候选者。”
Colijn解释说，为了使疫苗接种成功，季节性流感疫苗中包含的特定病毒需要与即将到来的季节传播的流感病毒相似。季节性流感疫苗的有效性各不相同(例如，儿童的有效性在25- 75%之间)，取决于传播的毒株是否与预测并包含在疫苗中的毒株相匹配。
科学家利用来自全球共享禽流感数据倡议(GISAID)的信息研究了系统发育树，即流感病毒的谱系树。在使用1970年至2020年间收集的来自流感表面蛋白的65,000多个RNA序列创建系统发育后，他们利用这些树中的特征来识别在下一个季节可能增加的菌株。
季节性流感疫苗旨在预防常见的流感病毒，包括H3N2、H1N1和b型。他们的研究专门针对流感病毒的H3N2亚型。
Colijn说:“我们能够识别出与世界卫生组织提出的相似的候选菌株，这表明这种机器学习方法可以帮助为疫苗菌株选择提供信息。”
可用的sfu专家
CAROLINE COLIJN，加拿大150进化、感染和公共卫生数学研究主席
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希望本篇文章《SFU研究揭示流感病毒变异对疫苗研发的潜在启示》能对你有所帮助！
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