Computer methods in biomechanics and biomedical engineering · 2025
Sequence-similarity-based approach to SARS-CoV-2 genome sequence and lung cancer-related genes via multivariate feature extraction method.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Çevik Nazife, Çevik Taner, Rasheed Jawad, Mohanty Sachi Nandan, Cakar Halil Ibrahim, Alsubai Shtwai
Аннотация
The COVID-19 pandemic has prompted genomic studies linking SARS-CoV-2 and lung cancer-related genes. This study explores sequence similarity and motif patterns to assess disease susceptibility. We applied a data mining approach to compare human and SARS-CoV-2 genomes, revealing high sequence identity (0.74-0.99%) with lung cancer-related genes. Low-entropy motifs were associated with higher genetic risk. We identified shared patterns of lengths 4, 5, and 10, selecting the most significant motifs. These findings support the hypothesis that sequence similarity and conserved motifs provide insights into gene function, evolutionary processes, and the genetic links between cancer and viral infections.