[发明专利]基于CovMutt框架检测与遗传性增加相关的突变的方法

权利要求书

1.病毒传播时变异流行率的变化情况评估方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取病毒在人群中突变患病率：

将携带特定突变的病毒基因组组件的数量除以给定地理区域内可用的组件总数；

基于Balding-Nichols模型，获取参数F：

针对任一组P_a和P_b值，根据式I中公式，对F_ab每次进行迭代增加i，最终选择等位基因频率大于预设值的突变的联合概率密度分布最大化时的F_ab作为参数F，

其中，0≤F＜1，P_a和P_b为连续两个时间区间的突变频率，argmax是一个查找F参数的操作，该参数给出目标的最大值，dbeta是beta分布的概率密度函数，F_ab为两个时间区间之间的背景平均遗传漂变；

利用式II，获取β分布下任一突变位点的遗传漂变p值，

2.根据权利要求1所述的病毒传播时变异流行率的变化情况评估方法，其特征在于，

获取任一时间区间的突变患病率方式为：特定位置该时间区间包含给定突变的序列计数除以同一位置该时间区间的总序列数。

3.根据权利要求2所述的病毒传播时变异流行率的变化情况评估方法，其特征在于，

获取任一时间区间的突变患病率，至少为下述之一

获取每月的突变患病率：

任一月的突变患病率获取方式为：特定位置当月包含给定突变的序列计数除以同一位置当月的总序列数；及

获取每天的突变患病率：

任一天的突变患病率获取方式为：特定位置n当天包含给定突变的序列计数除以同一位置N当天的总序列数。

4.根据权利要求3所述的病毒传播时变异流行率的变化情况评估方法，其特征在于，

任一月的突变患病率获取中：

突变患病率的95％置信区间计算为Jeffrey区间：β的2.5分位数至97.5分位数(n+0.5，N–n+0.5)。

5.根据权利要求1所述的病毒传播时变异流行率的变化情况评估方法，其特征在于，

基于Balding-Nichols模型，获取参数F步骤中：对F_ab每次进行迭代增加1e-5；F_ab为两个月之间的背景平均遗传漂变。

6.根据权利要求1所述的病毒传播时变异流行率的变化情况评估方法，其特征在于，

根据遗传漂变p值分析研判：

显著的基因漂移导致突变占主导地位或从人群中消失；

强烈的遗传漂变反映了自然选择的方向和压力。

7.根据权利要求1所述的病毒传播时变异流行率的变化情况评估方法，其特征在于，基于Balding-Nichols模型，获取参数F中：预设值为梯度型预设值。

8.根据权利要求7所述的病毒传播时变异流行率的变化情况评估方法，其特征在于，

基于Balding-Nichols模型，获取参数F中：设定的预设值为0.5‰。