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Using maximum likelihood method to detect adaptive evolution of HCV envelope protein-coding genes

机译:使用最大似然方法检测HCV包膜蛋白编码基因的适应性进化

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摘要

Nonsynonymous-synonymous substitution rate ratio ( / ) is an important measure for evaluating selective pressure based on the protein-coding sequences. Maximum likelihood (ML) method with codon-substitution models is a powerful statistic tool for detecting amino acid sites under positive selection and adaptive evolution. We analyzed the hepatitis C virus (HCV) envelope protein-coding sequences from 18 general geno/subtypes worldwide, and found 4 amino acid sites under positive selection. Since these sites are located in different immune epitopes, it is reasonable to anticipate that our study would have potential values in biomedicine. It also suggests that the ML method is an effective way to detect adaptive evolution in virus proteins with relatively high genetic diversity.
机译:非同义-同义替换率比( / )是评估基于蛋白质编码序列的选择性压力的重要措施。具有密码子替换模型的最大似然(ML)方法是检测正向选择和自适应进化下氨基酸位点的强大统计工具。我们分析了全球18种一般基因/亚型的丙型肝炎病毒(HCV)包膜蛋白编码序列,并在阳性选择下发现了4个氨基酸位点。由于这些位点位于不同的免疫表位,因此可以合理地预期我们的研究在生物医学中具有潜在价值。这也表明,ML方法是检测具有较高遗传多样性的病毒蛋白中适应性进化的有效方法。

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