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  圖:國家超級計算深圳中心主任馮聖中在進行巡檢/受訪者供圖  數據匯集只是第一步,更重要的是透過數據研究疫情發展趨勢、分析病毒傳播路線、明確高危人群狀況,為下一步決策部署提供支撐。  馮聖中表示,基於疫情時空大數據,可以利用數學模型對新冠病毒的可能感染規模和傳播風險等進行預測,為評估防控措施的有效性以及醫療、衛生資源的分配提供重要的參考價值。  透過海量的數據,科學家們正通過人口基數、流動趨勢、時空分布等維度,深入研究疫情趨勢分析模型,預測新增確診人數拐點並形成分析報告,支撐國家衛健委疫情管控工作,為相關機構重點管控提供數據支撐。  此外,超級計算還能加速病毒基因測序,助力病毒突變預測。對病毒進行基因測序,通過基因相似性分析構建基因演化樹,有助於定位致病元兇,並揭示病毒致病機理。「利用測序結果,採用生物信息學的方法來比對和查找,就需要超級計算資源。」馮聖中說。  在測序和序列分析初期,科學家發現新冠病毒和以前的冠狀病毒相似度並不是特別高(87%),進一步通過基因家族分析和蛋白質三維結構分析,實現了致病元兇的準確定位,超級計算在其中發揮了不可或缺的重要支撐作用。 記者 郭若溪

高效基因測序 鎖定致病元兇

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