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Computational strategies to combat COVID-19: useful tools to accelerate SARS-CoV-2 and coronavirus research

Hufsky, Franziska; Lamkiewicz, Kevin; Almeida, Alexandre; Aouacheria, Abdel; Arighi, Cecilia; Bateman, Alex; Baumbach, Jan; Beerenwinkel, Niko; Brandt, Christian; Cacciabue, Marco Polo DomingoIcon ; Chuguransky, Sara RocíoIcon ; Drechsel, Oliver; Finn, Robert D.; Fritz, Adrian; Fuchs, Stephan; Hattab, Georges; Hauschild, Anne Christin; Heider, Dominik; Hoffmann, Marie; Hölzer, Martin; Hoops, Stefan; Kaderali, Lars; Kalvari, Ioanna; von Kleist, Max; Kmiecinski, Renó; Kühnert, Denise; Lasso, Gorka; Libin, Pieter; List, Markus; Löchel, Hannah F.
Fecha de publicación: 04/11/2020
Editorial: Oxford University Press
Revista: Briefings In Bioinformatics
ISSN: 1467-5463
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Virología; Otras Ciencias de la Computación e Información

Resumen

SARS-CoV-2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2) is a novel virus of the family Coronaviridae. The virus causesthe infectious disease COVID-19. The biology of coronaviruses has been studied for many years. However, bioinformaticstools designed explicitly for SARS-CoV-2 have only recently been developed as a rapid reaction to the need for fast detection,understanding and treatment of COVID-19. To control the ongoing COVID-19 pandemic, it is of utmost importance to getinsight into the evolution and pathogenesis of the virus. In this review, we cover bioinformatics workflows and tools for theroutine detection of SARS-CoV-2 infection, the reliable analysis of sequencing data, the tracking of the COVID-19 pandemicand evaluation of containment measures, the study of coronavirus evolution, the discovery of potential drug targets anddevelopment of therapeutic strategies. For each tool, we briefly describe its use case and how it advances researchspecifically for SARS-CoV-2.
Palabras clave: VIRUS BIOINFORMATICS , SARS-COV-2 , EPIDEMIOLOGY , TOOLS , COVID-19
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution 2.5 Unported (CC BY 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/128424
URL: https://academic.oup.com/bib/advance-article/doi/10.1093/bib/bbaa232/5955939
DOI: http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbaa232
Colecciones
Articulos (IABIMO)
Articulos de INSTITUTO DE AGROBIOTECNOLOGIA Y BIOLOGIA MOLECULAR
Citación
Hufsky, Franziska; Lamkiewicz, Kevin; Almeida, Alexandre; Aouacheria, Abdel; Arighi, Cecilia; et al.; Computational strategies to combat COVID-19: useful tools to accelerate SARS-CoV-2 and coronavirus research; Oxford University Press; Briefings In Bioinformatics; bbaa232; 4-11-2020; 1-22
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