10,000以上のSARS-CoV-2ゲノムと1,500以上のザイールエボラウイルスゲノムについて、様々な長さで網羅的に全検索したところ、集団内頻度の増加レベルでランク付けすることが可能な独自の配列アラインメントフリーな評価関数を定義することにより、生存に有利な突然変異を効率的に抽出できることが分かりました。
Time-seriesanalysesofdirectionalsequencechangesinSARS-CoV-2 genomes and an efficient search method for candidates for advantageous mutations for growth in human cells.
本学の和田健之介教授らの研究成果が、Gene: Xの2020年8月6日版にオンライン掲載されました。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590158320300127
