bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2023-21-2-104-113bsuir-3606Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSВычислительный анализ структурного cостава геномов коронавирусовComputational Analysis of the Structural Composition of Coronavirus GenomesСпринджукМ. В.SprindzukM. V.

Спринджук Матвей Владимирович, к. т. н., старший научный сотрудник Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси, Института математики НАН Беларуси, докторант кафедры электронных вычислительных средств Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники 

220012, г. Минск, ул. Сурганова, 6

Тел.: +375 33 682-57-55

Sprindzuk Matvey Vladimirovich, Cand. of Sci., Senior Researcher at the United Institute of Informatics Problems of the NAS of Belarus, the Institute of Mathematics of the NAS of Belarus, Dr. Student at the Department of Electronic Computing Media of the Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics

220012, Minsk, Surganova St., 6

Tel.: +375 33 682-57-55

bioinformatics_bel@yahoo.comБерникВ. И.BernikV. I.

д. ф.-м. н., профессор, главный научный сотрудник отдела теории чисел

Минск

Dr. of Sci. (Phys. and Math.), Professor, Principal Researcher at the Department of Number Theory 

Minsk

ВладыкоА. С.VladykoA. S.

д. м. н., профессор, главный научный сотрудник

Минск

Dr. of Sci. (Med.), Professor, Principal Researcher

Minsk

ЧжочжуанЛ.ZhuozhuangL.

д. м. н., профессор, главный научный сотрудник

Пекин

Dr. of Sci. (Med.), Professor

Beijing

ТитовЛ. П.TitovL. P.

академик НАН Беларуси, д. м. н., профессор, заведующий лабораторией экспериментальной иммунологии

Минск

Academic of the NAS of Belarus, Dr. of Sci. (Med.), Professor, Head of Laboratory of Experimental Immunology

Minsk

Институт математики Национальной академии наук Беларуси; Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук БеларусиInstitute of Mathematics of the National Academy of Sciences of Belarus; Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics; The United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of BelarusИнститут математики Национальной академии наук БеларусиInstitute of Mathematics of the National Academy of Sciences of BelarusРеспубликанский научно-практический центр эпидемиологии и микробиологииThe Republican Research and Practical Center for Epidemiology and MicrobiologyКитайский центр по контролю и профилактике заболеванийChinese Center for Disease Control and Prevention202324042023212104113Copyright © Спринджук М.В., Берник В.И., Владыко А.С., Чжочжуан Л., Титов Л.П., 20232023Спринджук М.В., Берник В.И., Владыко А.С., Чжочжуан Л., Титов Л.П.Sprindzuk M.V., Bernik V.I., Vladyko A.S., Zhuozhuang L., Titov L.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/3606

Экологические катастрофы, уменьшение площади лесных насаждений, одомашнивание диких животных, употребление в пищу зараженных животных, загрязнение воды и продуктов питания и их компонентов, эксперименты с вирусами, дефициты и дефекты иммунной системы у современного человека и других млекопитающих стали толчком к развитию новых опасных и особо опасных вирусов. Пандемия коронавируса, отнесенного к категории опасных вирусов, привела к повышению востребованности знаний и навыков вычислительной биологии, эпидемиологии и вирусологии в современном обществе. Существующие секвенаторы способны производить большие объемы биоинформационных данных, которые отображаются в виде геномных текстов. Сравнительный вычислительный анализ такой информации необходим для выяснения вопросов филогенеза, мутационного профилирования, молекулярной эволюции, определения вставок других геномов, аннотирования регионов геномов, поиска мишеней для разработки вакцин и фармакотерапии. В связи с этим авторами статьи проведен вычислительный эксперимент сравнительного анализа геномных текстов белорусских образцов коронавируса с рядом отобранных полных геномов опасных и особо опасных вирусов и коронавирусов различного происхождения. Анализ данных выполнен компьютерной программой YASS, геномные тексты загружали из GISAID, также был использован самостоятельно разработанный конвейер обработки геномных данных на основе биоинформационной платформы Galaxy. В результате анализа данных обнаружено значительное сходство нового коронавируса с рекомбинантным коронавирусом, частичное сходство с вирусами синтетического коронавируса, краснухи, Эбола 1976, ближневосточного респираторного синдрома, ВИЧ-2 (вируса иммунодефицита человека), вируса иммунодефицита обезъян и лихорадки Марбурга. 

Ecological disasters, wars in regions with microbiological weapons depots, deforestation, domestication of wild animals, consumption of infected animals, contamination of water and food products and their components, experiments with viruses, deficiencies and other defects of the immune system in modern humans and other mammals became the impetus for the evolution of new dangerous and extremely dangerous viruses. Due to the emergence of new dangerous viruses, the importance and demand for knowledge and skills of computational biology, epidemiology and virology in modern society have increased. Modern sequencers are capable of producing large amounts of bioinformatic data that is represented in the form of genomic texts. Comparative сomputational analysis of this information is necessary to clarify the issues of phylogenesis, mutational profiling, molecular evolution, identification of insertions of other genomes, annotation of genome regions, search for targets for vaccine development and pharmacotherapy. In this сontext, authors conducted a computational experiment of comparative analysis of the genomic texts of Belarusian coronavirus samples against a number of selected complete genomes of dangerous and extremely dangerous viruses and coronaviruses of various origins. Data analysis was performed using the YASS, genomic texts were downloaded from the GISAID, the custom genomic data processing pipeline based on the Galaxy bioinformatics platform was also applied. The article presents the results of an analysis of the available scientific literature and the computational experiment comparing the genomic texts of Belarusian coronavirus samples with a number of selected complete genomes of dangerous and especially dangerous viruses and coronaviruses of various origin. A significant similarity of the new coronavirus with the recombinant coronavirus, as well as partial similarity with synthetic coronavirus, Rubella, Ebola 1976, HIV-2 (human immunodeficiency virus), Middle East respiratory syndrome, simian immunodeficiency and Marburg fever viruses have been found. 

коронавируспандемиябиоинформатикасистемы медицинского назначениягеномикаособо опасные инфекцииматематическое моделированиеиммуноинформатикапротивовирусная терапияcoronaviruspandemicbioinformaticsmedical systemsgenomicsespecially dangerous infectionsmathematical modelingimmunoinformaticsantiviral therapyРабота выполнена при поддержке Белорусского республиканского фонда фундаментальных исследований в рамках проектов: Ф21МН-001 «Математическое моделирование передачи и распространения СOVID-19 инфекции на основе систем дифференциальных уравнений и алгоритмов обработки данных с применением технологии машинного обучения», ГР 20213518 от 27.09.2021; М21СOVID-026 «Ретроспективный анализ клинического и иммунологического статуса групп СOVID-19 пациентов с сопутствующим туберкулезом и ВИЧ-инфекцией по данным РНПЦ пульмонологии и фтизиатрии г. Минска», ГР 20210456 от 31.03.2021; М21COVID-001 «Разработка и скрининг мукозной вакцины против COVID-19 на основе векторной платформы кишечного аденовируса», ГР 20210889 от 26.04.2021.The work was supported by the Belarusian Republican Foundation for Basic Research within the framework of the projects: F21MN-001 “Mathematical modeling of the transmission and spread of COVID-19 infection based on systems of differential equations and data processing algorithms using machine learning technology”, GR 20213518 dated 27.09.2021; M21COVID-026 “Retrospective analysis of the clinical and immunological status of groups of COVID-19 patients with concomitant tuberculosis and HIV infection according to the Republican Scientific and Practical Center for Pulmonology and Phthisiology in Minsk”, GR 20210456 dated 31.03.2021; M21COVID-001 “Development and screening of a mucosal vaccine against COVID-19 based on the intestinal adenovirus vector platform”, GR 20210889 dated 26.04.2021.ReferencesBehbahani, M. Analysis and Comparison of Physiochemical Properties, Mutations and Glycosylation Patterns between RNA Polymerase and Membrane Protein of SARS-CoV and SARS-CoV-2 / М. Behbahani, P. Rabiei, H. Mohabatkar // Molecular Biology Research Communications. 2021. Vol. 10, No 4. P. 171–178. Doi: 10.22099/mbrc.2021.42187.1692.Behbahani M., Rabiei P., Mohabatkar H. (2021) Analysis and Comparison of Physiochemical Properties, Mutations and Glycosylation Patterns between RNA Polymerase and Membrane Protein of SARS-CoV and SARS-CoV-2. Molecular Biology Research Communications. 10 (4), 171–178. Doi: 10.22099/ mbrc.2021.42187.1692.Genetic Comparison Among Various Coronavirus Strains for the Identification of Potential Vaccine Targets of SARS-CoV-2 / N. Kaur [et al.] // Infection, Genetics and Evolution. 2021. Vol 89. Doi: 10.1016/j. meegid.2020.104490.Kaur N., Singh R., Dar Z., Bijarnia R. K., Dhingra N., Kaur T. (2021) Genetic Comparison Among Various Coronavirus Strains for the Identification of Potential Vaccine Targets of SARS-CoV-2. Infection, Genetics and Evolution. 89. Doi: 10.1016/j.meegid.2020.104490.Макаров, Л. М. Сравнительный анализ штаммов коронавируса / Л. М. Макаров, Д. О. Иванов, А. В. Поздняков // European Science. 2020. Т. 53, № 4. С. 61–66.Makarov L. M., Ivanov D. O., Pozdnyakov A. V. (2020) Comparative Analysis of Coronavirus Strains. European Science. 53 (4), 61–66 (in Russian).Харченко, Е. П. Коронавирус SARS-CoV-2: особенности структурных белков, контагиозность и возможные иммунные коллизии / Е. П. Харченко // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2020. Т. 19, № 2. С. 13–30. https://doi.org/10.31631/2073-3046-2020-19-2-13-30.Kharchenko E. P. (2020) Coronavirus SARS-CoV-2: Features of Structural Proteins, Contagiousness and Possible Immune Collisions. Epidemiology and Vaccine Prevention. 19 (2), 13–30. https://doi. org/10.31631/2073-3046-2020-19-2-13-30 (in Russian).Noé, L. YASS: Enhancing the Sensitivity of DNA Similarity Search / L. Noé, G. Kucherov // Nucleic Acids Research. 2005. Vol. 33. P. W540–W543. https://doi.org/10.1093/nar/gki478.Noé L., Kucherov G. (2005) YASS: Enhancing the Sensitivity of DNA Similarity Search. Nucleic Acids Research. 33, W540–W543. https://doi.org/10.1093/nar/gki478.Genome Detective: an Automated System for Virus Identification from High-Throughput Sequencing Data / M. Vilsker [et al.] // Bioinformatics. 2019. Vol. 35, Iss. 5. P. 871–873. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/ bty695.Vilsker M., Moosa Y., Nooij S., Fonseca V., Ghysens Y., Dumon K., Pauwels R., Alcantara L. C., Eynden E. V., Vandamme A.-M., Deforche K., de Oliveira T. (2019) Genome Detective: an Automated System for Virus Identification from High-Throughput Sequencing Data. Bioinformatics. 35 (5), 871–873. https://doi. org/10.1093/bioinformatics/bty695.Genome Detective Coronavirus Typing Tool for Rapid Identification and Characterization of Novel Coronavirus Genomes / S. Cleemput [et al.] // Bioinformatics. 2020. Vol. 36, Iss. 11. P. 3552–3555. Doi: 10.1093/ bioinformatics/btaa145.Cleemput S., Dumon W., Fonseca V., Wasim A. K., Giovanetti M., Alcantara L. C., Deforche K., de Oliveira T. (2020) Genome Detective Coronavirus Typing Tool for Rapid Identification and Characterization of Novel Coronavirus Genomes. Bioinformatics. 36 (11), 3552–3555. Doi: 10.1093/bioinformatics/btaa145.Автоматизированный конвейер анализа данных геномов коронавируса / М. В. Спринджук [и др.] // Медэлектроника-2022. Cредства медицинской электроники и новые медицинские технологии: сб. науч. статей XIII Междунар. науч.-техн. конф., Минск, 8–9 дек. 2022 г. Минск: Белор. госуд. ун-т информ. и радиоэлек., 2022. С. 60–65.Sprindzuk M. V., Bernik V. I., Kalosha N. I., Vladyko A. S., Ulziybat B., Batgerel B., Titov L. P., Klimuk D.A., Skriahina E. M., Skriahin A. E., Glinskaya T. N. (2022) Automated Data Analysis Pipeline for Coronavirus Genomes. Medeelectronics-2022. Means of Medical Electronics and New Medical Technologies, Collection of Scientific Articles XIII International Scientific and Technical Conference, Minsk, 8–9 Dec. 2022. Minsk, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics Publ. 60–65 (in Russian).Воропаев, Е. В. Опыт использования современных геномных технологий для изучения микроорганизмов и их сообществ / Е. В. Воропаев, И. О. Стома, Д. В. Тапальский // Проблемы здоровья и экологии. 2021. Т. 18, № 3. С. 159–167.Voropaev E. V., Stoma I. O., Tapalsky D. V. (2021) Experience of Modern Genomic Technologies Application for the Study of Microorganisms and their Communities. Problems of Health and Ecology. 18 (3), 159–167 (in Russian)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.