PARTE 1

1. ¿Cuál es la situación actual de COVID-19 a nivel mundial, en México, en tu estado de origen y en tu municipio, alcaldía o colonia?

Según el sitio oficial de Johns Hopkins obtuvimos los resultados de la pandemia en Mexico. Enlistaré a continuación datos de la pandemia que se ha vivido a nivel mundial exponiendo datos como casos de COVID, muertes por COVID, personas vacunadas y el porcentaje de vacunación, todos estos datos son específicamente para México. Los datos son los siguientes:

Datos de COVID en México (2020 - Actualidad):

Datos de Covid del pasado en México(marzo):

Datos de vacunación en Mexico:

2. ¿Cuál fue la primera variante del virus que se propagó a todo el mundo?

La variante alfa (también conocida como variante Kent o B.1.1.7) que se descubrió por primera vez en el sureste de Inglaterra en septiembre de 2020.

3. ¿Cuáles son las otras variantes del virus que existen en otras regiones del mundo?

Las variantes que han existido desde el 2020 hasta la actualidad son las siguientes:

4. ¿Cómo buscarías información de la variante del virus en tu país?

En páginas con terminación .gob.mx . En la página de coronavirus.gob.mx encontramos la información respecto a las variantes que han llegado a México y el nivel de preocupación actual que hay al respecto de cada variante. Tambien en la pagina de Johns Hopkins podemos obtener informacion valiosa respecto a la pendemia en Mexico, esta pagina es bastante conocida y al msimo tiempo confiable para obtener cifras de contagios o de muertes por COVID.

5. Imagina que te encuentras en una situación similar a la de Li Wenliang, médico chino que intentó alertar sobre el brote de coronavirus en su país, pero fue detenido por las autoridades y obligado a retractarse, ¿qué harías en su caso?

Si yo estuviera en su caso yo decidiria reportar el conocimiento del brote a la prensa, a pesar de la censura que China impone a la prensa y lo cuidadosos que son con la información que sale de su país yo si hubiera estado en su lugar hubiera dado incluso mi vida con tal de que se supiera esta información, talvez y solo tal vez pude haber salvado muchas vidas con el simple hecho de haber hecho llegar la información a la prensa.

PARTE 2

En esta sección veremos un análisis elaborado con R en el cual compararemos por medio de una gráfica y con ayuda de la librería “seqinr” la diferencia de nucleótidos que cada variante de covid tiene, esto mismo con el propósito de ver las diferencias del genoma en cada variante y entender porque se generan variantes de un virus. Las variantes a analizar son las mencionadas anteriormente, son las variantes Alpha, Beta, Gamma, Delta y Omicron.

Paso 1

En este paso definimos la función que hace todo. En esta función se lee el archivo fasta, se calcula el tamaño del genoma, se cuenta el total de nucleótidos que tiene el genoma y calcula el porcentaje de cada nucleótido en la composición, calcula el %GC y finalmente se calcula la complementaria y la inversa del genoma. La misma función da como valor de retorno una tabla que tiene dentro el porcentaje de cada nucleótido para su futura graficación. La función tiene como valores de entrada la dirección del archivo FASTA en mi computador y el nombre de la variante, todo esto en String.

library(seqinr)

getData <- function(FASTA, name){
  
  # Leemos la secuencia
  temp_genome <- read.fasta(FASTA)
  genome <- temp_genome[[1]]
  
  #Calculamos el tamaño de la secuencia
  size_genome <- length(genome)
  
  #Imprimimos el tamano de la secuencia
  cat("EL tamaño de la variante ", name, "es: ", size_genome, "\n\n")
  
  # Contamos la cantidad de diferentes nucleotidos que hay en el genoma
  nucleotides <- table(Composicion_Nucleotidos = genome)
  print(nucleotides)
  nucleotides_per <- count(genome, 1, freq = TRUE)
  
  # Calculamos el procentaje de GC en el genoma
  GC = GC(genome)
  cat("\nEl %GC en la variante ", name, " es: ", GC*100, "% \n\n")
  
  # Obtenemos el complementario de la secuencia
  g_complement <- comp(genome)
  cat("Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante", name, "es:", genome[1:10], "\n")
  cat("Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia complementaria de la variante", name, "es:", g_complement[1:10], "\n\n")
  
  g_inverse_comp <- rev(g_complement)
  first = length(genome)-9
  last = length(genome)
  cat("Los ultimos 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante", name, "son:", genome[first:last], "\n")
  cat("Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia contrasentido de la variante", name, "son:", g_inverse_comp[1:10], "\n\n")
  print("---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------")
  return(nucleotides_per)
}

Paso 2

En esta parte del código simplemente se llama a la función que se declaró anteriormente y se da como datos de entrada la dirección del archivo FASTA y el nombre de la variante a la cual vamos a analizar.

#---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Covid variante alpha


Alpha <- getData("C:/Users/Unknown/Documents/Alpha.fasta", "Alpha")
## EL tamaño de la variante  Alpha es:  29851 
## 
## Composicion_Nucleotidos
##    a    c    g    t 
## 8918 5482 5856 9595 
## 
## El %GC en la variante  Alpha  es:  37.98198 % 
## 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Alpha es: a t t a a a g g t t 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia complementaria de la variante Alpha es: t a a t t t c c a a 
## 
## Los ultimos 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Alpha son: g g a g a a t g a c 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia contrasentido de la variante Alpha son: g t c a t t c t c c 
## 
## [1] "---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------"
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Covid variante beta

Beta <- getData("C:/Users/Unknown/Documents/Beta.fasta", "Beta")
## EL tamaño de la variante  Beta es:  29845 
## 
## Composicion_Nucleotidos
##    a    c    g    t 
## 8914 5478 5855 9598 
## 
## El %GC en la variante  Beta  es:  37.97286 % 
## 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Beta es: t a t a c c t t c c 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia complementaria de la variante Beta es: a t a t g g a a g g 
## 
## Los ultimos 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Beta son: g a a t g a c a a a 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia contrasentido de la variante Beta son: t t t g t c a t t c 
## 
## [1] "---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------"
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Covid variante gamma

Gamma <- getData("C:/Users/Unknown/Documents/Gamma.fasta", "Gamma")
## EL tamaño de la variante  Gamma es:  29779 
## 
## Composicion_Nucleotidos
##    a    c    g    t 
## 8892 5467 5844 9576 
## 
## El %GC en la variante  Gamma  es:  37.98314 % 
## 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Gamma es: c t t g t a g a t c 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia complementaria de la variante Gamma es: g a a c a t c t a g 
## 
## Los ultimos 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Gamma son: g t g c t a a c c c 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia contrasentido de la variante Gamma son: g g g t t a g c a c 
## 
## [1] "---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------"
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Covid variante Delta

Delta <- getData("C:/Users/Unknown/Documents/Delta.fasta", "Delta")
## EL tamaño de la variante  Delta es:  29836 
## 
## Composicion_Nucleotidos
##    a    c    g    n    t    y 
## 8894 5463 5848   40 9589    2 
## 
## El %GC en la variante  Delta  es:  37.96402 % 
## 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Delta es: c a a a c c a a c c 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia complementaria de la variante Delta es: g t t t g g t t g g 
## 
## Los ultimos 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Delta son: c t t c t t a g g a 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia contrasentido de la variante Delta son: t c c t a a g a a g 
## 
## [1] "---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------"
#---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Covid variante omicron

Omicron <- getData("C:/Users/Unknown/Documents/Omicron.fasta", "Omicron")
## EL tamaño de la variante  Omicron es:  29729 
## 
## Composicion_Nucleotidos
##    a    c    g    n    t 
## 8798 5386 5784  283 9478 
## 
## El %GC en la variante  Omicron  es:  37.93385 % 
## 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Omicron es: a g a t c t g t t c 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia complementaria de la variante Omicron es: t c t a g a c a a g 
## 
## Los ultimos 10 nucleótidos de la secuencia original de la variante Omicron son: a g t g c t a t c c 
## Los primeros 10 nucleótidos de la secuencia contrasentido de la variante Omicron son: g g a t a g c a c t 
## 
## [1] "---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------"

Paso 3

Finalmente graficamos las tablas que corresponden a la composición de nucleótidos de cada variante para así poder comparar la composición de cada una y ver en que varían una variante y otra.

#---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Graficamos los procentajes de nucleotidos de cada variante de COVID

graph <- barplot(matrix(c(Alpha*100, Beta*100, Gamma*100, Delta*100, Omicron*100), ncol = 5), 
          beside = TRUE, 
          main = "Gráfica % de nucleótidos de variantes de SARS-CoV-2", 
          legend = c("Adenina", "Citosina", "Guanina", "Timina"),
          args.legend = list(title = "Nucleótidos"),
          col = rainbow(4),
          ylim = c(0, 50),
          ylab = "Porcentaje",
          xlab = "Variantes SARS-CoV-2",
          names.arg = c("Alpha", "Beta", "Gamma", "Delta", "Omicron")
          # legend.text = rownames("Alpha", "Beta", "Gamma", "Delta", "Omicron")
          )
porcentaje <- c(Alpha, Beta, Gamma, Delta, Omicron)
# names <- table("Alpha", "Beta", "Gamma", "Delta", "Omicron")
text(graph, porcentaje*100 + 1.5, labels = round(porcentaje*100, 2), cex = 0.6)

Comentarios sobre la grafica

Como podemos ver en la gráfica se observan los porcentajes de cada nucleótido en el genoma de cada una de las variantes. Podemos observar que las gráficas son prácticamente iguales, esto significa que en efecto las diferentes variantes forman parte de la misma familia de virus Sars-Cov-2 ya que la composición de los genomas es prácticamente la misma (Esto es en esencia la definición de una variante). Si vemos los porcentajes de cada nucleótido vemos que la variación entre los nucleótidos es muy poco, en general varían en un 0.02% en algún nucleótido a comparación del resto de variantes. Esto es interesante ya que nos permite ver que con un pequeño cambio en la composición de un genoma las cualidades de un virus pueden cambiar y darle características diferentes a sus antecesores.

Referencias