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ウイルスの生態システムを理解するためには、それを形成するウイルス集団の多様性と進化を理解することが重要である。本研究では、フィットネスの高い個体が選択される「selective sweep」に着目し、これに関わる遺伝子変異を各コドンのレベルで検出する手法の開発を目指す。そして、実際にさまざまなウイルスのゲノムデータに対して適用することで、「selective sweep」下にあるこれまでに知られていなかった「有利な変異」を同定し、さらにそれがなぜ「有利」であったのかを解析する。
令和２年度の実績として、前年度までに確立した「selective sweepを検出するアルゴリズム」をコンピュータ・プログラムとして実装し、任意のゲノムデータに対して用いることができるように開発・改良を行った。仮想のウイルスゲノムの進化をコンピュータ上でシミュレートし、そのデータを用いて、開発したプログラムの高い感度と特異度を確認することができた。
このプログラムを用いてインフルエンザウイルスのゲノムデータを解析することで、抗ウイルス薬がウイルスゲノムの進化においてどのような影響を及ぼすのかを解明することができた。また、エボラウイルスや新型コロナウイルスのゲノムデータを解析した結果、生物学的に重要な既知の変異がselective sweepを引き起こしていることを明らかとなり、さらに進化的に重要と考えられる機能未知の変異を同定することに成功した。
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