Бактериальная филодинамика - Bacterial phylodynamics

Бактериальная филодинамика это изучение иммунология, эпидемиология, и филогенетика из бактериальный патогены чтобы лучше понять эволюционный роль этих патогенов.[1][2][3] Филодинамический анализ включает анализ генетическое разнообразие, естественный отбор, популяционная динамика филогений возбудителей инфекционных заболеваний во время пандемий и изучение эволюции вирусов внутри хозяина.[4] Филодинамика объединяет изучение филогенетический анализ, экологические и эволюционные процессы, чтобы лучше понять механизмы, которые определяют пространственно-временную заболеваемость и филогенетические паттерны бактериальных патогенов.[2][4] Бактериальная филодинамика использует геном -широкий однонуклеотидные полиморфизмы (SNP), чтобы лучше понять эволюционный механизм бактериальных патогенов.[5] Многие филодинамические исследования были выполнены на вирусах, в частности РНК-вирусы (видеть Вирусная филодинамика ) с высокой частотой мутаций. Область бактериальной филодинамики значительно расширилась благодаря развитию секвенирование следующего поколения и количество доступных данных.

Методы

Новая гипотеза (дизайн исследования)

Исследования могут быть разработаны для наблюдения за взаимодействиями внутри хозяина или между хозяевами. Бактериальные филодинамические исследования обычно сосредотачиваются на взаимодействии между хозяевами с образцами от множества разных хозяев в определенном географическом месте или нескольких разных географических точках.[4] Самая важная часть плана исследования - как организовать стратегию выборки.[4] Например, количество выбранных временных точек, интервал выборки и количество последовательностей на временную точку имеют решающее значение для филодинамического анализа.[4] Смещение выборки вызывает проблемы при просмотре разнообразных таксологических образцов.[3] Например, выборка из ограниченного географического района может повлиять на эффективный размер популяции.[6]

Создание данных

Экспериментальные настройки

Секвенирование генома или геномных областей и какой метод секвенирования использовать - важная экспериментальная установка для филодинамического анализа. Полногеномное секвенирование часто выполняется на бактериальных геномах, хотя в зависимости от дизайна исследования для филодинамического анализа можно использовать множество различных методов. Бактериальные геномы намного больше и имеют более медленную скорость эволюции, чем РНК-вирусы, что ограничивает исследования бактериальной филодинамики. Развитие технологии секвенирования сделало возможной бактериальную филодинамику, но надлежащая подготовка всего бактериального генома является обязательной.

Выравнивание

При получении нового набора данных с образцами для филодинамического анализа последовательности в новом наборе данных выравниваются.[4] А BLAST поиск часто выполняется для поиска похожих штаммов интересующего патогена. Последовательности, собранные с помощью BLAST для выравнивания, потребуют надлежащей информации для добавления в набор данных, такой как дата сбора образца и географическое положение образца. Алгоритмы множественного выравнивания последовательностей (например, MUSCLE,[7] MAFFT,[8] и CLUSAL W[9]) выровняет набор данных со всеми выбранными последовательностями. После запуска алгоритма множественного выравнивания настоятельно рекомендуется редактировать выравнивание вручную.[4] Алгоритмы множественного выравнивания последовательностей могут оставлять большое количество инделек в выравнивании последовательностей, когда они не существуют.[4] Ручное редактирование вставок в наборе данных позволит построить более точное филогенетическое дерево.[4]

Контроль качества

Чтобы иметь точный филодинамический анализ, необходимо применять методы контроля качества. Это включает проверку образцов в наборе данных на предмет возможного загрязнения, измерение филогенетического сигнала последовательностей и проверку последовательностей на предмет возможных признаков рекомбинантных штаммов.[4] Загрязнение образцов в наборе данных можно исключить различными лабораторными методами и соответствующими методами выделения ДНК / РНК. Существует несколько способов проверки филогенетического сигнала в выравнивании, таких как сопоставление вероятностей, графики перехода / трансверсий в сравнении с расхождением и тест Xia на насыщение.[4] Если филогенетический сигнал выравнивания слишком низкий, то для выполнения филогенетического анализа может потребоваться более длительное выравнивание или выравнивание другого гена в организме.[4] Обычно проблема насыщения заменами возникает только в наборах данных с вирусными последовательностями. Большинство алгоритмов, используемых для филогенетического анализа, не учитывают рекомбинацию, которая может изменять молекулярные часы и объединять оценки множественного выравнивания последовательностей.[4] Штаммы, проявляющие признаки рекомбинации, следует либо исключить из набора данных, либо проанализировать самостоятельно.[4]

Анализ данных

Эволюционная модель

Лучшая установка модель замещения нуклеотидов или аминокислот для множественное выравнивание последовательностей это первый шаг в филодинамическом анализе. Это может быть выполнено с помощью нескольких различных алгоритмов (например, IQTREE,[10] МЕГА[11]).

Филогенетический вывод

Есть несколько различных методов определения филогении. К ним относятся методы, включающие алгоритмы построения деревьев, такие как UPGMA, присоединение соседа, максимальная экономия, максимальная вероятность, и Байесовский анализ.[4]

Проверка гипотезы

Оценка филогенетической поддержки

Проверка надежности дерева после определения его филогении является важным шагом в филодинамическом конвейере.[4] Методы проверки надежности дерева включают: самонастройка, оценка максимального правдоподобия, и апостериорные вероятности в Байесовский анализ.[4]

Филодинамический вывод

Для оценки филодинамической надежности набора данных используются несколько методов. Эти методы включают оценку набора данных молекулярные часы, демографическая история, структура населения, поток генов, и анализ выбора.[4] Филодинамические результаты набора данных также могут повлиять на лучший дизайн исследований в будущих экспериментах.

Примеры

Филодинамика холеры

Холера диарейное заболевание, вызванное бактерией Холерный вибрион. V. cholerae была популярной бактерией для филодинамического анализа после Вспышка холеры на Гаити в 2010 г.. Вспышка холеры произошла сразу после Землетрясение 2010 года на Гаити, что привело к повреждению критически важной инфраструктуры, что привело к выводу, что вспышка, скорее всего, была вызвана V. cholerae бактерия, занесенная естественным путем в воды Гаити в результате землетрясения. Вскоре после землетрясения ООН послал МООНСГ войска из Непала в Гаити. Ходили слухи об ужасных условиях МООНСГ лагерь, а также люди, утверждающие, что МООНСГ войска сбрасывали свои отходы в Река Артибонит, который является основным источником воды в окрестностях. Вскоре после прибытия войск МООНСГ первый случай холеры был зарегистрирован недалеко от места расположения МООНСГ лагерь.[12] Для выяснения источника вспышки холеры на Гаити использовался филодинамический анализ. Секвенирование всего генома V. cholerae выявили, что на Гаити существует один единственный точечный источник вспышки холеры, аналогичный штамму O1, циркулирующему в Южной Азии.[12][13] До того, как войска МООНСГ из Непала были отправлены в Гаити, в Непале только что произошла вспышка холеры. В первоначальном исследовании для отслеживания происхождения вспышки непальские штаммы не были доступны.[12] Филодинамический анализ был проведен на гаитянском штамме и непальском штамме, когда он стал доступен, и подтвердил, что гаитянский штамм холеры был наиболее похож на непальский штамм холеры.[14] Этот штамм вспышки холеры на Гаити показал признаки измененного или гибридного штамма V. cholerae связаны с высокой вирулентностью.[5] Типично высококачественные однонуклеотидные полиморфизмы (hqSNP) из всего генома V. cholerae последовательности используются для филодинамического анализа.[5] Использование филодинамического анализа для изучения холеры помогает прогнозировать и понимать V. cholerae эволюция во время бактериальных эпидемий.[5]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Volz, Erik M .; Коэлле, Катя; Бедфорд, Тревор (21 марта 2013). «Вирусная филодинамика». PLOS вычислительная биология. 9 (3): e1002947. Bibcode:2013PLSCB ... 9E2947V. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1002947. ISSN  1553-7358. ЧВК  3605911. PMID  23555203.
  2. ^ а б Гренфелл, Брайан Т .; Pybus, Оливер G .; Гог, Юлия Р .; Wood, James L.N .; Дейли, Джанет М .; Мамфорд, Дженни А .; Холмс, Эдвард С. (16 января 2004 г.). «Унификация эпидемиологической и эволюционной динамики патогенов». Наука. 303 (5656): 327–332. Bibcode:2004Наука ... 303..327G. Дои:10.1126 / science.1090727. ISSN  1095-9203. PMID  14726583. S2CID  4017704.
  3. ^ а б Фрост, Саймон Д.У.; Pybus, Оливер G .; Гог, Юлия Р .; Вибу, Сесиль; Бонхёффер, Себастьян; Бедфорд, Тревор (2015). «Восемь проблем в филодинамическом выводе». Эпидемии. 10: 88–92. Дои:10.1016 / j.epidem.2014.09.001. ЧВК  4383806. PMID  25843391.
  4. ^ а б c d е ж грамм час я j k л м п о п q р Norström, Melissa M .; Карлссон, Анника С .; Салеми, Марко (2012-04-01). «К новой парадигме, связывающей молекулярную эволюцию вируса и патогенез: экспериментальный дизайн и филодинамический вывод». Новая микробиология. 35 (2): 101–111. ISSN  1121-7138. PMID  22707126.
  5. ^ а б c d Азарян, Тадж; Али, Афсар; Джонсон, Джудит А .; Мор, Дэвид; Проспери, Маттиа; Верас, Назле М .; Джубайр, Мохаммед; Стрикленд, Саманта Л .; Рашид, Мохаммад Х. (31 декабря 2014 г.). «Филодинамический анализ клинических и экологических изолятов холерного вибриона из Гаити показывает диверсификацию, обусловленную положительным отбором». мБио. 5 (6): e01824–14. Дои:10,1128 / мБио.01824-14. ISSN  2150-7511. ЧВК  4278535. PMID  25538191.
  6. ^ Биек, Роман; Pybus, Оливер G .; Ллойд-Смит, Джеймс О .; Дидело, Ксавье (2015). «Соизмеримо эволюционирующие патогены в эпоху генома». Тенденции в экологии и эволюции. 30 (6): 306–313. Дои:10.1016 / j.tree.2015.03.009. ЧВК  4457702. PMID  25887947.
  7. ^ Эдгар, Роберт К. (2004-01-01). «МЫШЦЫ: множественное выравнивание последовательностей с высокой точностью и высокой производительностью». Исследования нуклеиновых кислот. 32 (5): 1792–1797. Дои:10.1093 / нар / гх340. ISSN  1362-4962. ЧВК  390337. PMID  15034147.
  8. ^ Като, Казутака; Мисава, Кадзухару; Кума, Кей-ичи; Мията, Такаши (2002-07-15). «MAFFT: новый метод быстрого совмещения множественных последовательностей на основе быстрого преобразования Фурье». Исследования нуклеиновых кислот. 30 (14): 3059–3066. Дои:10.1093 / нар / gkf436. ISSN  0305-1048. ЧВК  135756. PMID  12136088.
  9. ^ Ларкин, М. А .; Blackshields, G .; Brown, N.P .; Chenna, R .; McGettigan, P.A .; McWilliam, H .; Валентин, Ф .; Wallace, I.M .; Вильм, А. (2007-11-01). «Clustal W и Clustal X версии 2.0». Биоинформатика. 23 (21): 2947–2948. Дои:10.1093 / биоинформатика / btm404. ISSN  1367-4811. PMID  17846036.
  10. ^ Нгуен, Лам-Тунг; Schmidt, Heiko A .; фон Хезелер, Арндт; Минь, Буй Куанг (01.01.2015). "IQ-TREE: быстрый и эффективный стохастический алгоритм для оценки филогении максимального правдоподобия". Молекулярная биология и эволюция. 32 (1): 268–274. Дои:10.1093 / молбев / мсу300. ISSN  0737-4038. ЧВК  4271533. PMID  25371430.
  11. ^ Кумар, Судхир; Стечер, Глен; Тамура, Коитиро (01.07.2016). «MEGA7: молекулярно-эволюционный генетический анализ версии 7.0 для больших наборов данных». Молекулярная биология и эволюция. 33 (7): 1870–1874. Дои:10.1093 / molbev / msw054. ISSN  1537-1719. PMID  27004904.
  12. ^ а б c Пиарру, Рено (2011). "Понимание эпидемии холеры, Гаити". Возникающие инфекционные заболевания. 17 (7): 1161–1168. Дои:10.3201 / eid1707.110059. ЧВК  3381400. PMID  21762567.
  13. ^ Orata, Fabini D .; Keim, Paul S .; Баучер, Ян (2014-04-03). «Вспышка холеры на Гаити в 2010 году: как наука разрешила противоречие». Патогены PLOS. 10 (4): e1003967. Дои:10.1371 / journal.ppat.1003967. ISSN  1553-7374. ЧВК  3974815. PMID  24699938.
  14. ^ Кац, Ли S .; Петкау, Аарон; Больорье, Джон; Тайлер, Шон; Антонова Елена С .; Turnsek, Maryann A .; Го, Ян; Ван, Сусана; Паксинос, Эллен Э. (30 августа 2013 г.). «Эволюционная динамика холерного вибриона O1 после знакомства с одним источником на Гаити». мБио. 4 (4): e00398–13. Дои:10.1128 / mBio.00398-13. ISSN  2150-7511. ЧВК  3705451. PMID  23820394.