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为了探索这一假设并描述全球变异转换速度、时间和幅度的异质性，我们对 2020 年 10 月至 2023 年 1 月中旬报告给全球流感数据共享倡议 (GISAID) 的 1400 多万个 SARS-CoV-2 序列进行了回顾性分析。12 我们使用多项回归样条模型来估计和总结 230 个国家和次国家区域以及 16 个 SARS-CoV-2 变异波的变异转换动态，包括最近出现的 Omicron 亚谱系 BA.2.75、XBB.1/XBB 和 BQ.1。10 我们的结果表明不同地点之间变异转换存在很大的异质性。对于 Omicron，我们根据地理位置的变异行为对其进行聚类，从而让我们能够识别具有相似转换动态的地点组。然后，我们利用临床和人口统计数据来探索变异波的特性与随时间变化的因素之间的关系，包括人口的疫苗接种状况、政府政策和竞争中的变异数量。这项研究证明了新出现的变异行为与人口的免疫学和人口背景之间的关联。此外，这项研究代表了迄今为止全球范围内对 SARS-CoV-2 变异转变的最全面描述。
SARS-CoV-2-变体转变动力学与...相关
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