Phylogenetic analysis of COVID-19 in Burundi
| dc.contributor.author | Harambe, Prosper | |
| dc.contributor.author | Supervised by : Dr. David Niyukuri | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-23T11:26:22Z | |
| dc.date.available | 2025-04-23T11:26:22Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Thesis presented and defended publicly to obtain the Master’s Degree in Fundamental and Applied Mathematics | |
| dc.description.abstract | L’analyse phylogénétique a pris de l’ampleur au cours des 10 dernières années dans l’étude de l’évolution des virus à ARN. Pour comprendre l’évolution du virus, nous utilisons des modèles de substitution de nucléotides. Dans le travail actuel, sur la base des modèles évolutifs utilisés dans la littérature qui expliquent l’évolution moléculaire des virus à ARN, nous sélectionnons le meilleur modèle et décrivons les raisons pour lesquelles il est considéré comme le meilleur. Le modèle GTR+ est sélectionné comme le meilleur modèle qui explique le processus d’évolution des virus à ARN, en particulier le SARS-COV-2, le virus responsable de la COVID-19. Ensuite, en utilisant la jonction de voisins de l’arbre reconstruit, nous reconstruisons l’arbre phylogénétique en utilisant les paramètres du modèle GTR+ et les données de séquence du SARS-COV-2. La présente étude visait à étudier le rôle de différentes variantes du SARS-COV-2 dans les vagues successives de COVID-19 vécues au Burundi et l’impact de leur évolution sur le cours de cette pandémie. Au total, avec les échantillons téléchargés sur GISAID, nous avons documenté 12 lignées PANGO dont 5 (BA.1, B.1.617.2, BA.1.13, AY.46 et B.1.1) étaient des variantes préoccupantes (VOC) et représentaient 77,84 % de tous les génomes isolés au Burundi de mai à décembre 2021. | |
| dc.identifier.uri | https://repository.ub.edu.bi/handle/123456789/1936 | |
| dc.publisher | UB, FS | |
| dc.title | Phylogenetic analysis of COVID-19 in Burundi |