理解和預測傳染病的傳播是世界階級公共衛生的重要挑戰。已經開發出稱為Epi-Colock的新方法來幫助解決此問題。它使用DNA和RNA和RNA教育分析來理解突變 – 遺傳密碼中發生的變化，可以改變病毒的行為和傳播 – 以及在爆發之前檢測警報的變化。這項研究是由上海ZJ Bio-Tech Co.，Ltd上的科學技術研究所的Kong Ji博士和Jun Bin Shao博士進行的。這項研究發表在Heliyon期刊上。
Epi-Colock取決於如何計算Zhu。用於檢測遺傳變化的特殊計算機算法。它是一種旨在識別爆發發生之前出現的遺傳變化形式的工具。該研究的重點是covid-9.9病毒中的不同遺傳數據分析DNA和RNA數據研究，以監測流行病在尋找與病毒傳播相關的變化之前的所有時間變化。 “我們的發現表明，家族物種之間的差異。冠狀病毒可能表明病毒進化中的過渡過程，幫助我們了解了宿主之間的適應和擴散。”研究人員通過檢查遺傳干預措施並去除新增加或刪除宿主中遺傳的遺傳材料，研究人員指定了影響分佈科學和進化方法的重要突變。
博士研究G和Shao博士最明顯的發現之一是脫氧核糖核酸。某些類型或DNA在研究世界的各個部位的Covid-9的變化中起重要作用，表明遺傳變化推動了不同病毒物種的演變，尤其是在遺傳突變引起的各種病毒物種中，並且可能具有諸如B.1.640.2和B.1.617.617.2（Delta）的獨特特徵。該研究還發現，在暴發爆發爆發之前往往會發生特定的遺傳變化。通過分析這些變化，研究人員可以提前一周預測疫情的第一階段。
Epi-Colock實踐的好處超出了對過去爆發的分析。通過確定信號即將發生的哨所的重要遺傳變化，該系統可以幫助衛生官員使用預防措施。 “借助Epi-Clock，我們可以通過為疫情設定新標準來指定許多國家的遺傳變化。” Shao博士說，通過使用多個遺傳數據集來證明這些方法在預測中非常準確，對這些發現的研究確認。
儘管Epi-Colock在遵循疾病爆發方面是一個重要的改進。研究人員承認，病毒對宿主反應的環境和方法等其他因素也發揮了作用。他們強調，這些元素的組合將使預測更加準確。但是，該模型正在追踪實際時間疾病的傳播，這涉及跟踪人口中的傳播和爆發的爆發，並為衛生範圍內的全球機構提供有用的工具，以準備和應對未來的爆發。
通過不斷調整這種方法，G博士和Shao博士希望提前改善警告系統，這有助於減少全球傳染病的影響。遺傳跟踪和高級計算機模型的創建的結合為預測和控制爆發的新機會在廣泛傳播之前。
參考期刊
Cong Ji，Junbin Shao“ Epi-Colock：一個微妙的特徵，可以幫助了解該疾病的爆發並促進對未來爆發的反應。” Heliyon，2024。 Doi： https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36162
