如何评价剑桥大学研究称新冠病毒分3个变种,最今夜,全部CBA为他流下眼泪古老型更多发现于美国和澳洲

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摘要

劍橋大學4月9日發表關於新冠病毒的幾個變種和傳播路徑的研究報告指出,新冠病毒分為A、B、C三個變種,而不少人據此推出瞭一系列陰謀論。我覺得有點過早瞭。因為,這個

如何评价剑桥大学研究称新冠病毒分3个变种,最今夜,全部CBA为他流下眼泪古老型更多发现于美国和澳洲

劍橋大學4月9日發表關於新冠病毒的幾個變種和傳播路徑的研究報告指出,新冠病毒分為A、B、C3個變種,而很多人據此推出瞭1系列詭計論。我覺得有點過早瞭。

由於,這個結論,上個月中科院西雙版納熱帶植物園就發表過類似的瞭。

寫在篇前的話

1、數量不代表起源

有個很大的歧義點是,1些人1看到A型更古老,且美國更多,就直接像打雞血1樣瞭。其實,數量多,更多的是傳播問題。你們還記得把病毒分為S和L型的選擇離開的外助看上去很多,但實際上,本賽季很多CBA球隊都囤積瞭3名外助乃至4名外助,這些離開的外助大多與球隊簽瞭非保障性合同,這類解約方式可以減輕俱樂部的負擔,如哈裡斯、斯隆、湯普森、詹金斯都屬於這類情況。而韋伯斯特自從加盟浙江廣廈隊以來,始終未能取得外界認可,這次1拍兩散,也算是各得其所。NSR文章嗎?S型古老,L型年輕,結果在武漢L型占瞭96%多,而其緣由在於L型更具有侵犯性。

而作者對哪型在哪一個區域更多這個問題也指出,這是進化選擇的結果,不同類型合適不同的宿主。(These genomes are closely relNBA有過不止1次“中鋒已死”的說法。ated and under evolutionary selection in their human hosts, sometimes with parallel evolution events, that is, the same virus mutation emerges in two different human hosts)

2、這篇文章最大的亮點是算法上,用瞭人類學裡的算法去嘗試研究病毒。

畢竟論文的主要貢獻者就是那個唯1不是foster的人,目前興趣之1是人類學。通過新的算法發現瞭病毒的平行進化現象(parallel evolution),也就是病毒的不同類型合適不同的人群,A類型合適北美,B類型合適東亞。固然,之所以出現這類情況,是由於病毒的奠基者效應(所謂奠基者就是後代群體的模樣很大程度取決於先人)。

3、病毒多樣化和病毒源頭是兩回事。

很多時候我們容易產生1種看法,就是你看xx地方的多樣性更高,那末它就更多是起源地。包括之前的那個廣為流傳的某視頻。其實,這個是不對的,簡單直白地類比, 美國的族群范圍復雜程度很高,但是你肯定不認為美國是人類起源吧?

一樣,數量最多也不能代表源頭。

4、文章使用的參考基因組仍然是最早發佈的武漢測序的那1個。

這1點倒是業內通用的,畢竟第1條上傳的序列,常常會被當作參考序列,剩下的序列會和它比。(The sequence range under consideration is 56 to 29,797, with nucleotide position (np) numbering according to the Wuhan 1 reference sequence)

這裡其實有個小小的問題,那就是,我們事實上默許瞭後面的所有病毒都是由這個變異來的,但是有的時候,換個參考也許就不1樣,不過這個問題有1個最大的障礙就是蝙蝠的序列。所以,如果能夠找到更古老的病毒序列,乃至直接找到可以把現在的病毒都當作姊妹群的病毒,那末也許全部狀態都要被改寫,畢竟根序列變瞭,那很多東西都要變。

5、還是1個樣本范圍問題。

其實這個問題討亞指普遍開出的是主隊讓半球,少數公司將指數提升為半1,奧格斯堡的主場有1定的優勢,當前球隊的主場戰績為3勝2平2負,均場入球數量將近2球,鋒線水平鋒利,且近期士氣很是高昂,有望趁熱打鐵,而杜塞爾多夫本身就不善於客場作戰,截止目前他們客場僅僅取勝1場,近期包括主場在內的賽事都處在低迷中,本場之戰預計難以抵擋主隊的強攻,自此指數方面,無妨看戰役力更有保證的奧格斯堡。論過很多瞭,就是,現在幾近所有的分析,全是依賴於最開始的那1波數據,但是我們都知道,那1波數據是有源頭性問題的,由於我們直接默許瞭華南海鮮市場,而後來證實,華南海鮮市場並不是最早起源,頂多是個爆發點。

事實上,理論上,如果我們對武漢當地的病毒進行更多的全基因組測序,也許能發現更多成心思的東西,不過我們早就停下來瞭,畢竟這東西做瞭對抗疫也沒啥用,還花錢貽人口實,那不是自討苦吃嗎哈哈。

6、研究文章中有很多內容可能會讓讀者看瞭想說“你行你上”。

首先我是不太認可“你行你上”這類理論,否則論壇有啥存在乎義呢?直接崇拜權威算瞭;其次PNAS這個期刊1直有個備受詬病的問題就是,如果它本身是美國科學院院刊,你隻要是院士,哪怕你在上面誇師母,1樣可以發表(有無想到冰川凍土哈哈?),這就是院士特權,特點之1就是寫的contribute。

包括當年Venter寫的用基因算長相被science拒掉的時候,他也動用瞭這個權利把文章丟到瞭PNAS上,然後那個science評委(固然也是大牛Yaniv Erlich)還很憤怒地和Venter兩人大戰300回合(固然結果就是每人都發瞭1堆文章~畢竟大牛打架都是要用論文的哈哈哈)。

事實上,關於這篇文章,磚頭早就飛瞭。比如Andrew Rambaut,進化領域的超級巨佬就指出文章有嚴重毛病。

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微博上1些相幹領域人士的評價

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@polyhedron,復旦的嚴實博士,做份子人類學的。

@fengfeixue0219,中科院的郗旺 ,也就是飛雪之靈,做植物份子遺傳的。

以下為正文部份

首先,當我看到這篇論文的時候,第1時間就意想到,這又充值瞭。

由於當時1看做者,4個作者,3個foster,這就是1傢子發論文,就有1種不祥的預見,這多是“水文”。

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而且還真的不是我隨意說的,1和4是親兄弟哦,聽說2是1的老婆~真是foster承包瞭。

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好吧,唯1例外的是第3個,但是更是讓我驚呆瞭,由於這個人是全部論文的主要推動者。

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1看到contributed,我瞬間就明白瞭,這群院士又開始“水”瞭,這個院士是做啥的呢?答案是考古學。

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研究歐洲史前內容,比如希臘基克拉迪群島的史前歷史、基克拉迪文化與東南歐和西南歐的關系、埃及和美索不達米亞的初期文明傳播等等,固然後期對份子人類學感興趣。

特別說明:我對colin Renfrew是沒成心見的,人傢是考古學的頂級專傢,能夠當院士,肯定是實力超群。

PNAS是美國科學院院刊,它的文章有兩種,1種是認真submit的文章,1種就是contribute,後者的文章,就是哪怕你去寫1篇誇師娘,隻要你是院士,也能夠發表出來。所以PNAS影響因子不高,備受詬病,很大1部份是由於這些院士去contribute瞭,院士們有優先發表且不受限制的權利。

特別說明:並不是所有的contribute都是“水文”,但是在PNAS裡,contribute“水文”比例的確很高。

好吧, 不管怎樣說,雖然心裡預期自己又要看1篇渣文瞭,但是還是咬著牙看下去,萬1有欣喜呢。

結果從頭看到尾,最後證明,我還是想多瞭,真的沒欣喜。

全文核心就是這張圖(是的,其他圖是附件的圖)。

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給大傢瞅1眼全文,3頁

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就是大傢熟習的進化樹,在美因茨效率兩個賽季後,安東尼奧轉回去到斯圖加特,以後還曾效率於卡爾斯魯厄和巴塞爾。長的表示進化距離遠,短的表示進化距離近。

仔細1看,這圖早就看瞭很屢次瞭,就比如大傢熟習的這張圖。

如何评价剑桥大学研究称新冠病毒分3个变种,最今夜,全部CBA为他流下眼泪古老型更多发现于美国和澳洲

本質上都1樣。

很古老的祖宗bat,然後就是武漢的病毒,接著繼續分為ABC,A是從武漢回去的美國人,B是武漢型,C是歐洲型。

這東西老早就知道瞭,為啥他們還是重復1遍呢?

我就去看瞭下數據來源:we here present a phylogenetic network of 160 largely complete SARS-Cov⑵ genomes。

160?怪哉,都是來自GISAID database,的確少瞭,咋還是160個數據呢?為啥不多點?

註:文章寫的時候是“March 4,2020”,投稿時間是“March 17, 2020”,發出來是昨天,但是這個時候其實gisaid數據已很多瞭。作者也說瞭,3月4號的時候都已有“254 coronavirus genomes”瞭。

不過reviewer真的是太好瞭,我最近就碰到瞭1個認(bian)真(tai)的審稿人,讓我用他的建議重新計算瞭1次3代基因組,然後1個小修折騰瞭3個月瞭(中間不斷讓變動10幾次瞭)。

我還專門登入gisaid去看瞭,你瞅瞅人傢的數據,這麼多點點呢。

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或看看這圖:

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Full genome treesof S clade

或這類:

如何评价剑桥大学研究称新冠病毒分3个变种,最今夜,全部CBA为他流下眼泪古老型更多发现于美国和澳洲

Full genome treesof G clade

既然要發文章,能真的加點數據嗎?特別是送審都3月17瞭,發出來是4月份,中間的新數據嘩啦啦的,補充點數據很有必要的。

固然,文章中還是有些內容的。

‧兩隊近4次交手,烏德勒支1勝3和。

比如南美洲的巴西病毒是屬於C的,從意大利傳過去的(空話,人傢新聞報導的就是去意大利旅行瞭)。

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比如加拿大的安大略那1例,是有武漢/廣東旅行史,分類也自然屬於這1支瞭。

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墨西哥倒是例外,他的病毒是B傢族的,而且和意大利/德國比較近。

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這個人去過意大利,其實也說明瞭,意大利這地方,早就是各種感染混雜瞭。

這張圖倒是說明瞭1點,就是基因組信息和采樣信息很對應,說明這些日子,這些病毒還是比較單純,輸入瞭,大傢就檢測到瞭,所以時間和基因組信息對得上。

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到此為止,全文結束。

基本上就是老瓶子老酒,要不是院士contribute,這文章很難發到PNAS。

固然,文章最大的新意是:使用瞭character-based phylogenetic networks,這是份子人類學裡經常使用的辦法,擱到病毒裡去用瞭。

———後續———

1篇文章水不水,其實讀者是能夠感遭到的,比如這篇文章的確是有點水瞭,那大傢1定會問,那你舉個不水的,其實就有啊,比如NSR那篇把病毒分為L型和S型的,明顯質量要高出1大截。

固然,我還是要說:水文,那也是有價值的!

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