Applying the digital data and the bioinformatics tools in SARS-CoV-2 research

Bioinformática utilizada en la detección del covid-19; Análisis del desarrollo bioinformático en el ámbito computacional en América Latina.

“…• Aparición del SARS-CoV-2 y las primeras investigaciones de su composición: El coronavirus-2 (SARS-Cov-2) se trata de un síndrome respiratorio severo altamente transmisible las primeras investigaciones fueron realizadas en animales que potencialmente pueden ser reservorios del virus (Buonocore et al, 2020;Frankish et al, 2021), debido a que las investigaciones arrojaron grandes cantidades de datos y esto se debían almacenar, evaluar y analizar adecuadamente, se desarrollaron o actualizaron importantes herramientas bioinformáticas y aplicación de enfoque in silicio (Bauer et al, 2020;Tan et al, 2023), incluyendo también enfoques a otras enfermedades infecciosas (Cunningham Oakes & Trivett, 2022).…”

“…• Propagación y seguimiento del virus: Existe mucho interés en las soluciones centrados en datos para la prevención de epidemias, por los gobiernos, organismos de salud pública y financiación lo reflejan a través de iniciativas como por ejemplo en la creación del primer centro de predicción y análisis de brotes epidémicos por parte del USCDC esto en el año 2021 (Rodríguez et al, 2022), es necesario el análisis evolutivo basado en datos epidemiológicos y clínicos para identificar el patrón de mutación del SARS-CoV-2 utilizando tecnologías de Big Data, aprendizaje profundo e inteligencia artificial (Tan et al, 2023). En América Latina se llevó a cabo el análisis del genoma SARS-CoV-2 utilizando protocolos de laboratorio y canales bioinformáticos esto en siete países; Argentina, Bolivia, Brasil, Costa Rica, Colombia, México y Perú, obteniendo los datos de la plataforma llamada GISAID considerando las variantes Gamma, Mu y Lambda que predominan en Sudamérica (Molina Mora et al, 2023).…”

“…Respecto a la RQ1 basada en el impacto que ha generado la bioinformática en relación a la detección temprana del Covid-19 se obtuvo que se han generado diversas variantes del SARS-CoV-2, por lo cual se ha requerido técnicas y equipos costosos, tiempos extendidos en procesamiento y personal altamente calificado en conocimientos bioinformáticos (E. Murillo et al, 2023), avances en algoritmos novedosos, tecnología de megadatos, inteligencia artificial y aprendizaje profundo ayudaron al desarrollo de nuevas herramientas bioinformáticas para analizar los datos del SARS-CoV-2 (Tan et al, 2023), además, utilizando la combinación de potentes algoritmos de predicción bioinformática y perfiles de evaluación de miARN (Pierce et al, 2020;Lin et al, 2021) se generó un impacto dramático debido a la gravedad de la enfermedad y eficacia de la vacuna pero, estas nuevas herramientas pueden crear un marco para hacer frente a las próximas oleadas de pandemias virales (Massacci et al, 2020) debido al gran impacto ocasionado por la informática en relación al estudio de enfermedades infecciosas (Hernández et al, 2020).…”

RNA barcode segments for SARS-CoV-2 identification from HCoVs and SARSr-CoV-2 lineages

“…Regrettably, insufficient work has been done in the technical realm of leveraging HCoVs and SARSr-CoV-2 genetic diversity for SARS-CoV-2 identification ( Cosar et al., 2022 ). Databases serving as the foundation for identifying SARS-CoV-2 are also rare; this data scarcity significantly hinders the progress of SARS-CoV-2 identification technologies and SARS-CoV-2 population genetics research ( Tan et al., 2023 ). Scientists have endeavored to develop effective methods for identifying SARS-CoV-2.…”