Revista de minería de datos en genómica y proteómica

Abstracto

Un análisis ampliado del SARS-CoV-2 utilizando un modelo caótico de dinámica no lineal

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

La imagen de autómatas celulares (CA) bidimensionales es un método alternativo para representar las secuencias de nucleótidos y aminoácidos. Aquí demostramos que las imágenes de CA bidimensionales pueden delinear vívidamente las secuencias de nucleótidos (secuencia de bases) del gen y los genomas del SARS-CoV-2, el agente patógeno de la pandemia de COVID-19. Si se siguen estrictamente las reglas de codones genéticos, las imágenes de CA también pueden representar los codones genéticos y expresar indirectamente las secuencias de aminoácidos de las proteínas del SARS-CoV-2. Las imágenes de CA pueden revelar las diferencias generales y detalladas entre las secuencias de nucleótidos o aminoácidos y son muy sensibles a los detalles de la secuencia, como el sitio de reconocimiento de escisión de la proteasa del huésped como TMPRSS2 y el dominio de unión al receptor (RBD) de la proteína de pico del SARS-CoV-2, que son sensibles incluso a cambios en un solo aminoácido o un nucleótido entre las secuencias de diferentes cepas del SARS-CoV2. Creemos que las imágenes de CA pueden proporcionar una base matemática para los mensajes genéticos virales y de secuencias de aminoácidos o aplicarse a la inteligencia artificial al expresar los mensajes genéticos del SARS-CoV2 y otros virus.