ब्राजील के कोविद वैरिएंट अधिक पारगम्य और क्या प्रतिरक्षा को कम कर सकते हैं, शोधकर्ताओं ने कहा लं

 
ब्राजील के कोविद वैरिएंट अधिक पारगम्य और क्या प्रतिरक्षा को कम कर सकते हैं, शोधकर्ताओं ने कहा लं

 आपको डराने के लिए नहीं, बल्कि ऐसा लगता है कि सबसे बुरा अभी तक नहीं आया है। तुम पूछते हो क्यों? खैर, शोधकर्ताओं के अनुसार, ब्राजील संस्करण (जिसे पी 1 के रूप में भी जाना जाता है) कोरोनोवायरस के पिछले उपभेदों की तुलना में अधिक संक्रामक होने की संभावना है और अन्य उपभेदों से संक्रमण से प्राप्त प्रतिरक्षा से बचने में सक्षम है।

हां, आपने उसे सही पढ़ा है! ब्राजील के ब्रिटेन और कोपेनहेगन विश्वविद्यालय की टीम ने अनुमान लगाया कि "मनोस शहर, ब्राजील में P1 नामक कोरोनवायरस का एक आक्रामक रूप है, जो समस्याओं का कारण बनता है"। हमारे विश्लेषण से पता चलता है कि पी 1 नवंबर 2020 के आसपास मनौस में उभरा। यह हमारे आनुवांशिक नमूनों में पता लगाने योग्य नहीं होने के कारण केवल सात सप्ताह में 87 प्रतिशत सकारात्मक नमूनों का लेखा-जोखा था। यह तब से ब्राजील के साथ-साथ दुनिया भर के कई अन्य देशों में फैल गया है, ”समीर भट्ट, कोपेनहेगन विश्वविद्यालय के सार्वजनिक स्वास्थ्य विभाग के एक शोधकर्ता ने कहा।

साइंस जर्नल में प्रकाशित निष्कर्षों से पता चला है कि पी 1 कोरोनोवायरस के गैर-पी 1-वंशावली की तुलना में 1.7 और 2.4 गुना अधिक पारगम्य है। गैर-पी 1 कोरोनावायरस से संक्रमण से प्राप्त प्रतिरक्षा के 10 और 46 प्रतिशत के बीच पी 1 के भी विकसित होने की संभावना थी। अध्ययन के लिए, टीम ने पी 1 और इसके गुणों को चिह्नित करने के लिए मनौस से कई प्रकार के डेटा का उपयोग किया जिसमें आनुवांशिक अनुक्रमण डेटा के 184 नमूने शामिल थे। उन्होंने पाया कि आनुवंशिक रूप से पी 1 को कोरोनावायरस के पिछले उपभेदों से अलग है। इसने स्पाइक प्रोटीन (K417T, E484K और N501Y) में उत्परिवर्तन की एक महत्वपूर्ण तिकड़ी सहित 17 उत्परिवर्तन प्राप्त किए हैं। शोधकर्ताओं ने यह अनुमान लगाने के लिए एक महामारी विज्ञान मॉडल का भी उपयोग किया था कि P1 कैसे पारगम्य लगता है।

साथ ही पिछले संक्रमण से प्राप्त P evading उन्मुक्ति के संकेत का अनुमान लगा रहे हैं। भट्ट ने कहा कि मॉडल दो अलग-अलग वायरस उपभेदों की तुलना करता है - एक था 'सामान्य कोरोनोवायरस' और दूसरा, डायनामिक रूप से समायोजित मशीन का उपयोग करके ब्राजील में वास्तविक घटनाओं के लिए सबसे उपयुक्त है।

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