疾病控制和预防中心自动化脊髓灰质炎病毒测序和跟踪

疾控中心实验室处理来自西非实验室的患者数据并对基因样本进行测序。小儿麻痹症的结果汇编成一份详细的每月报告，提交给世界卫生组织。报告中包括一个系统发育树(树状图)，显示了过去三年来在该地区传播的病毒以及它们之间的关系。

在过去，制作这份报告并在地理上绘制脊髓灰质炎病毒爆发图是一个劳动密集型的过程，涉及多个平台和技术，包括微软^®访问™数据库和UNIX^®基于程序和脚本。

组装3000个序列的所有数据，然后标记、彩色编码，并将病毒分成遗传谱系簇，耗时长达三天。这个过程非常复杂，交叉训练其他人来完成这项任务需要一个陡峭的学习曲线。

CDC需要使用实验室中的其他人可以使用的工具来自动化这个工作流程，并以易于分发和理解的格式生成报告。

MATLAB，生物信息学工具箱™，以及其他工具箱为疾控中心提供了一个平台，以构建简化脊髓灰质炎病毒跟踪和报告过程的工具。

为了将患者数据与单个菌株联系起来，研究人员使用了数据库工具箱™读取患者信息，包括每个基因样本的日期和位置，并将其链接到MATLAB中，在MATLAB中，他们使用生物信息学工具箱导入fasta格式文件中的测序信息。

为了分析遗传数据并识别遗传相似病毒的集群，CDC研究人员使用生物信息学工具箱和统计和机器学习工具箱校准遗传序列并生成邻居连接系统进化树™．该团队与MathWorks顾问合作，开发了一种基于MATLAB的聚类分析工具，根据血清型和基因型对病毒进行分类，然后将它们分离为相关病毒的聚类。

该团队使用“映射工具箱”在区域地图上用彩色编码的点绘制这些集群™．群集分布图使卫生机构能够看到脊髓灰质炎病毒活跃的地方，并检测病毒的运动模式。

为了简化整个工作流程，CDC PMEL使用MATLAB编译器构建了独立的程序™．这些程序具有一个界面，可以方便地选择数据库和文件，用患者信息注释树状图，并生成每月报告。使用MATLAB报告生成器生成注释系统发育树的更广泛的文档™．

在一个相关的项目中，疾控中心的研究人员正在研究脊髓灰质炎病毒是如何变异和进化的。例如，他们使用MATLAB和生物信息学工具箱来模拟脊髓灰质炎病毒基因组在100年内的突变。这项研究的结果将有助于卫生组织了解免疫计划如何影响病毒进化。

疾控中心PMEL正在帮助巴基斯坦、印度和南非的各种专门的国际脊髓灰质炎研究实验室采用疾控中心开发的基于MATLAB的测序和分析工具。