Tingkat mutasi yang terlalu tinggi – ScienceDaily

Tingkat mutasi yang terlalu tinggi – ScienceDaily


Bukti ilmiah pada awal epidemi Ebola besar terakhir di Afrika Barat yang menunjukkan bahwa virus akan berubah sangat cepat mungkin karena bias metodologis. Hal ini telah dibuktikan oleh para ilmuwan yang dipimpin oleh Tanja Stadler, seorang profesor di Departemen Ilmu dan Teknik Biosystems ETH Zurich di Basel; mereka menerbitkan studi yang sesuai di jurnal PNAS.

Ketika Ebola berkembang menjadi epidemi pada 2014, tim ilmuwan internasional memperkirakan bahwa genom patogen akan berubah rata-rata setiap 9,5 hari, berdasarkan sampel virus dan simulasi komputer. Perkiraan ini adalah tingkat perubahan yang tinggi secara atipikal. Biasanya, genom virus Ebola hanya bermutasi kurang dari setengah kecepatan itu. Tingkat mutasi yang tinggi menyebabkan ketakutan pada saat virus berubah dengan cepat, itu juga bisa dengan cepat menjadi lebih ganas.

Namun, dalam penelitian selanjutnya, para peneliti yang mengevaluasi sampel virus dalam jumlah yang jauh lebih besar tidak dapat memastikan tingkat yang tinggi. Mereka menunjukkan bahwa jika dilihat dari keseluruhan epidemi, patogen hanya berubah dengan kecepatan lambat yang khas.

Peneliti ETH sekarang telah menunjukkan bahwa perkiraan tingkat mutasi yang tinggi pada awal epidemi disebabkan oleh terbatasnya jumlah sampel virus pada saat itu dalam kombinasi dengan model komputer yang digunakan, yang menghitung perkiraan menggunakan data genetik dari sampel virus dan dari yang mendasarinya. asumsi.

“Semakin kecil jumlah data genetik yang tersedia untuk suatu model, semakin besar pengaruh asumsi model yang mendasari hasil akhirnya,” jelas profesor ETH Stadler. Dia menyoroti bahwa perkiraan awal untuk epidemi Ebola berdasarkan kumpulan data kecil sangat dipengaruhi oleh asumsi, yang dalam retrospeksi terbukti tidak akurat.

Model komputer saat ini, bagaimanapun, tidak menyederhanakan kenyataan sebanyak yang digunakan beberapa tahun lalu, dan mereka tidak terlalu dipengaruhi oleh asumsi yang mendasarinya, kata Stadler. Misalnya, model baru tidak lagi mengasumsikan bahwa setiap orang yang terinfeksi memiliki kemungkinan yang sama untuk menularkan patogen ke orang lain; sebaliknya, mereka memperhitungkan struktur populasi yang berbeda. Sementara model baru – beberapa di antaranya sedang dikembangkan dalam kelompok Stadler – lebih kompleks dan memerlukan lebih banyak komputasi, model ini memberikan hasil yang lebih akurat bahkan pada awal epidemi, ketika sangat sedikit data genetik yang tersedia. Perhitungan baru oleh para ilmuwan ETH dengan data genetik dari 2014 menunjukkan peningkatan akurasi ini.

Sumber Cerita:

Materi disediakan oleh ETH Zurich. Catatan: Konten dapat diedit untuk gaya dan panjangnya.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Togel Singapore

Author Image
adminProzen