As the COVID-19 pandemic continues, new SARS-CoV-2 variants with potentially dangerous features have been identified by the scientific community. Variant B.1.1.7 lineage clade GR from Global Initiative on Sharing All Influenza Data (GISAID) was first detected in the UK, and it appears to possess an increased transmissibility. At the same time, South African authorities reported variant B.1.351, that shares several mutations with B.1.1.7, and might also present high transmissibility. Earlier this year, a variant labelled P.1 with 17 non-synonymous mutations was detected in Brazil. Recently the World Health Organization has raised concern for the variants B.1.617.2 mainly detected in India but now exported worldwide. It is paramount to rapidly develop specific molecular tests to uniquely identify new variants. Using a completely automated pipeline built around deep learning and evolutionary algorithms techniques, we designed primer sets specific to variants B.1.1.7, B.1.351, P.1 and respectively. Starting from sequences openly available in the GISAID repository, our pipeline was able to deliver the primer sets for each variant. In-silico tests show that the sequences in the primer sets present high accuracy and are based on 2 mutations or more. In addition, we present an analysis of key mutations for SARS-CoV-2 variants. Finally, we tested the designed primers for B.1.1.7 using RT-PCR. The presented methodology can be exploited to swiftly obtain primer sets for each new variant, that can later be a part of a multiplexed approach for the initial diagnosis of COVID-19 patients.

中文翻译：

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使用人工智能检测 SARS-CoV-2 关注变种 B.1.1.7、B.1.351、P.1、B.1.617.2 的特定引物集的设计

随着 COVID-19 大流行的继续，科学界已经确定了具有潜在危险特征的新 SARS-CoV-2 变体。来自全球共享所有流感数据倡议 (GISAID) 的变体 B.1.1.7 谱系进化枝 GR 在英国首次被发现，它似乎具有增加的传播能力。同时，南非当局报告了变种 B.1.351，它与 B.1.1.7 共享几个突变，并且也可能具有高传染性。今年早些时候，在巴西发现了一种带有 17 个非同义突变的标记为 P.1 的变体。最近，世界卫生组织对主要在印度检测到但现在出口到世界各地的变体 B.1.617.2 表示关注。快速开发特定的分子测试以独特地识别新变体至关重要。我们使用围绕深度学习和进化算法技术构建的完全自动化的管道，设计了分别针对 B.1.1.7、B.1.351、P.1 和 P.1 变体的引物组。从 GISAID 存储库中公开可用的序列开始，我们的管道能够为每个变体提供引物组。In-silico 测试表明，引物组中的序列具有很高的准确性，并且基于 2 个或更多突变。此外，我们还对 SARS-CoV-2 变体的关键突变进行了分析。最后，我们使用 RT-PCR 测试了 B.1.1.7 的设计引物。可以利用所提出的方法来快速获得每个新变体的引物组，这些引物组稍后可以成为 COVID-19 患者初始诊断的多重方法的一部分。我们设计了分别针对变体 B.1.1.7、B.1.351、P.1 和 P.1 的引物组。从 GISAID 存储库中公开可用的序列开始，我们的管道能够为每个变体提供引物组。In-silico 测试表明，引物组中的序列具有很高的准确性，并且基于 2 个或更多突变。此外，我们还对 SARS-CoV-2 变体的关键突变进行了分析。最后，我们使用 RT-PCR 测试了 B.1.1.7 的设计引物。可以利用所提出的方法来快速获得每个新变体的引物组，这些引物组稍后可以成为 COVID-19 患者初始诊断的多重方法的一部分。我们设计了分别针对变体 B.1.1.7、B.1.351、P.1 和 P.1 的引物组。从 GISAID 存储库中公开可用的序列开始，我们的管道能够为每个变体提供引物组。In-silico 测试表明，引物组中的序列具有很高的准确性，并且基于 2 个或更多突变。此外，我们还分析了 SARS-CoV-2 变体的关键突变。最后，我们使用 RT-PCR 测试了 B.1.1.7 的设计引物。可以利用所提出的方法来快速获得每个新变体的引物组，这些引物组稍后可以成为 COVID-19 患者初始诊断的多重方法的一部分。我们的管道能够为每个变体提供引物组。In-silico 测试表明，引物组中的序列具有很高的准确性，并且基于 2 个或更多突变。此外，我们还对 SARS-CoV-2 变体的关键突变进行了分析。最后，我们使用 RT-PCR 测试了 B.1.1.7 的设计引物。可以利用所提出的方法来快速获得每个新变体的引物组，这些引物组稍后可以成为 COVID-19 患者初始诊断的多重方法的一部分。我们的管道能够为每个变体提供引物组。In-silico 测试表明，引物组中的序列具有很高的准确性，并且基于 2 个或更多突变。此外，我们还对 SARS-CoV-2 变体的关键突变进行了分析。最后，我们使用 RT-PCR 测试了 B.1.1.7 的设计引物。可以利用所提出的方法来快速获得每个新变体的引物组，这些引物组稍后可以成为 COVID-19 患者初始诊断的多重方法的一部分。