Análise in silico do genoma de estirpes de Sars-Cov-2 para correlação entre variabilidade genética e dados epidemiológicos

Resumo

O novo coronavírus ou SARS-CoV-2, que é um vírus pertencente à família Coronaviridae, que é um grupo de vírus com ácido ribonucleico de cadeia simples (RNA), envelopado de sentido simples. Esse nome tem origem do latim corona, que tem como significado “coroa” ou também "auréola" por apresentar espinhos que cobrem toda a sua membrana superficial. Este vírus tem sua transmissão acelerada que se sucede através de secreções ou por meio de superfícies contaminadas. Os danos que esse vírus pode causar em paralelo com a presteza que se dissemina é motivo de alerta e preocupação pelas autoridades sanitárias. Dessa forma, esse trabalho teve como objetivo analisar a variabilidade genética das várias estirpes de SARS-CoV-2 correlacionando com dados epidemiológicos para achar uma maneira de relacionar o perfil molecular dos tipos de coronavírus com possíveis padrões epidemiológicos. Assim, inicialmente, encontrou-se um genoma médio de 29.789 bp, com distribuições das bases nitrogenadas em 29,89% de A; 32,16% de T; 18,36% de C; e 19,62% de G, fato esse divergente ao analisar cada nacionalidade. Outro ponto importante é a baixa proporção de CG de 38%, em relação à Sars-CoV e Mers-CoV. Ao analisar as mutações no material genético, a taxa de transformação de citosina e guanina em timina é maior que as demais substituições, além de existir processos que transformam outra base nitrogenada em timina, assim, futuramente, aumentando a proporção de timina no genoma. Também cabe destacar que a maior parte das mutações ocorrem em regiões ORF1ab e na proteína estrutural spike (S), o qual tais mutações podem influenciar, respectivamente, na transmissão e infecção; e no aumento da carga viral. Além do exposto, utilizando enzimas de restrição nesse genoma foi possível identificar o aparecimento de 5 enzimas que não cortam a grande parte dos genomas, sendo coincidentemente essas enzimas encontradas na Venezuela, Índia, Itália. Acerca do exposto, foi possível identificar divergências no Sars-CoV-2 de acordo com a localidade, a prevalência das mutações, assim como, o local mais acometido do genoma e correlacionando essas mutações a possíveis dados epidemiológicos.