Journal of Data Mining in Genomics & Proteomics

Abstrato

Uma análise SARS-CoV-2 estendida usando um modelo caótico de dinâmica não linear

Lin Fang, Xinlei Wang, Zhongyuan Lai, Dongdong Zhang, Mengqu Wu, Zhirui Pan, Li Wang, Kun Tang, Dahong Qian, Zhende Huang, Xudong Wang, Haibo Chen

A imagem bidimensional do autómato celular (CA) é um método alternativo para representar as sequências de nucleótidos e aminoácidos. Aqui mostramos que as imagens bidimensionais de CA podem delinear vividamente as sequências de nucleótidos (sequência de bases) do gene e os genomas do SARS-CoV-2, o agente patogénico da pandemia de COVID-19. Se as regras dos códons genéticos forem rigorosamente seguidas, as imagens CA podem também representar os códons genéticos e expressar indiretamente as sequências de aminoácidos das proteínas do SARS-CoV-2. As imagens CA podem revelar as diferenças gerais e detalhadas entre sequências de nucleótidos ou aminoácidos e são muito sensíveis aos detalhes da sequência, como o local de reconhecimento de clivagem da protease do hospedeiro como TMPRSS2 e o domínio de ligação ao recetor (RBD) da proteína spike do SARS-CoV-2, que são sensíveis mesmo a alterações em apenas um aminoácido ou nucleótido entre as sequências das diferentes estirpes de SARS-CoV2. Acreditamos que as imagens de CA podem fornecer uma base matemática para as mensagens genéticas virais e de sequência de aminoácidos ou ser aplicadas à inteligência artificial ao expressar as mensagens genéticas do SARS-CoV2 e de outros vírus.