Deconvoluting complex correlates of COVID19 severity with local ancestry inference and viral phylodynamics: Results of a multiomic pandemic tracking strategy V. N. Parikh , A. G. Ioannidis , D. Jimenez-Morales , J. E. Gorzynski , H. N. De Jong , X. Liu , J. Roque , V. P. Cepeda-Espinoza , K. Osoegawa , C. Hughes , S. C. Sutton , N. Youlton , R. Joshi , D. Amar , Y. Tanigawa , D. Russo , J. Wong , J. T. Lauzon , J. Edelson , D. M. Montserrat , Y. Kwon , S. Rubinacci , O. Delaneau , L. Cappello , J. Kim , M. J. Shoura , A. N. Raja , N. Watson , N. Hammond , E. Spiteri , K. C. Mallempati , G. Montero-Martin , J. Christle , A. Kirillova , K. Seo , Y. Huang , C. Zhao , S. Moreno-Grau , S. Hershman , K. P. Dalton , J. Zhen , J. Kamm , K. Bhatt medRxiv（2021）
Key words
local ancestry inference, viral phylodynamics, pandemic
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
