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SARS-CoV-2流行趋势和关键突变实时监测自动化工具开发与应用
摘要
随着新型冠状病毒（SARS-CoV-2）在全球范围内的大流行，实时高效监测新型冠状病毒的突变、关键突变位点以及单倍型流行趋势对于更新治疗药物、改进检测方法以及开发针对新型冠状病毒的疫苗具有非常重要的意义。在本研究中，我们利用Python语言整合了Bowtie2、SAMtools、BCFtools、VCFtools、Haploview五个工具，开发了一个实时监测新型冠状病毒关键突变位点及流行趋势的自动化工具——AutoVEM。AutoVEM综合了基因组序列全部突变检测、关键突变位点筛选、单倍型分型以及单倍型流行趋势分
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