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細菌の系統動態学は、細菌性病原体の免疫学、疫学、系統発生学を研究し、これらの病原体の進化的役割をより深く理解することです。 [1] [2] [3] 系統動態分析には、パンデミック時の感染症病原体系統の遺伝的多様性、自然選択、個体群動態の分析や、ウイルスの宿主内進化の研究が含まれます。[4]系統動態学は、系統発生分析、生態学、進化プロセス の研究を組み合わせて、細菌性病原体の時空間的発生率と系統発生パターンを推進するメカニズムをより深く理解します。[2] [4]細菌の系統動態学では、ゲノム全体の一塩基多型（SNP） を使用して、細菌性病原体の進化メカニズムをより深く理解します。[5]ウイルス、特に突然変異率の高いRNAウイルス（ウイルス系統動態を参照）を対象 とした系統動態研究が数多く行われてきました。細菌系統動態の分野は、次世代シーケンシングの進歩と利用可能なデータの量 により大幅に拡大しました。
方法
新しい仮説（研究デザイン）
研究は、宿主内または宿主間の相互作用を観察するように設計することができます。細菌の系統動態研究は通常、特定の地理的場所またはいくつかの異なる地理的場所にある多くの異なる宿主からのサンプルとの宿主間相互作用に焦点を当てています。[4] 研究設計の最も重要な部分は、サンプリング戦略をどのように編成するかです。[4] たとえば、サンプリングされた時点の数、サンプリング間隔、および時点あたりのシーケンス数は、系統動態分析にとって重要です。[4] サンプリングバイアスは、多様な分類学的サンプルを調べるときに問題を引き起こします。[3] たとえば、限られた地理的場所からのサンプリングは、有効な集団サイズに影響を及ぼす可能性があります。[6]
データの生成
実験設定
ゲノムまたはゲノム領域の配列決定と、どの配列決定技術を使用するかは、系統動態解析の重要な実験設定です。細菌ゲノムでは全ゲノム配列決定が頻繁に行われますが、研究の設計に応じて、系統動態解析にさまざまな方法を利用することができます。細菌ゲノムは RNA ウイルスよりもはるかに大きく、進化速度も遅いため、細菌系統動態の研究は制限されます。配列決定技術の進歩により、細菌系統動態は可能になりましたが、細菌ゲノム全体の適切な準備が必須です。
アライメント
系統動態解析用のサンプルを含む新しいデータセットが取得されると、新しいデータセット内の配列がアラインメントされます。[4]関心のある病原体の類似株を見つけるために、 BLAST検索が頻繁に実行されます。アラインメント用にBLASTから収集された配列には、サンプルの収集日やサンプルの地理的位置などの適切な情報をデータセットに追加する必要があります。 多重配列アラインメントアルゴリズム（MUSCLE、[7] MAFFT、[8]およびCLUSAL W [9]など）は、データセットをすべての選択された配列でアラインメントします。多重配列アラインメントアルゴリズムを実行した後は、アラインメントを手動で編集することを強くお勧めします。[4] 多重配列アラインメントアルゴリズムでは、インデルが存在しない場合に、配列アラインメントに大量のインデルが残る可能性があります。[4] データセット内のインデルを手動で編集すると、より正確な系統樹が得られます。[4]
品質管理
正確な系統動態解析を行うためには、品質管理方法を実行する必要があります。これには、データセット内のサンプルの汚染の可能性のチェック、配列の系統発生シグナルの測定、および配列の組み換え株の可能性のある兆候のチェックが含まれます。[4] データセット内のサンプルの汚染は、さまざまな実験室方法と適切な DNA/RNA 抽出方法によって排除できます。アライメント内の系統発生シグナルを確認するには、尤度マッピング、遷移/転座対発散プロット、飽和の Xia テストなど、いくつかの方法があります。[4] アライメントの系統発生シグナルが低すぎる場合は、系統発生解析を実行するために、より長いアライメントまたは生物内の別の遺伝子のアライメントが必要になる場合があります。[4] 通常、置換飽和は、ウイルス配列を含むデータセットでのみ問題になります。系統発生解析に使用されるほとんどのアルゴリズムは、多重配列アライメントの分子時計と合体推定値を変更する可能性のある組み換えを考慮していません。[4] 組み換えの兆候を示す株はデータセットから除外するか、単独で分析する必要があります。[4]
データ分析
進化モデル
多重配列アライメントに最適なヌクレオチドまたはアミノ酸置換モデルを見つけることが系統動態解析の第一歩です。これはいくつかの異なるアルゴリズム（例えば、IQTREE、[10]、 MEGA [11]）で達成できます。
系統推定
系統樹を推測する方法はいくつかある。UPGMA 、近隣結合、最大節約法、最大尤度法、ベイズ解析などのツリー構築アルゴリズムが含まれる。[4]
仮説検定
系統学的サポートの評価
系統発生を推定した後、そのツリーの信頼性をテストすることは、系統動態パイプラインの重要なステップです。[4]ツリーの信頼性をテストする方法には、ブートストラップ法、最大尤度推定法、ベイズ解析における事後確率 などがあります。[4]
系統動態推論
データセットの系統動態の信頼性を評価するために、いくつかの方法が使用されています。これらの方法には、データセットの分子時計、人口動態履歴、集団構造、遺伝子流動、選択分析の推定が含まれます。[4] データセットの系統動態の結果は、将来の実験におけるより良い研究デザインにも影響を与える可能性があります。
例
コレラの系統動態
コレラは、コレラ 菌によって引き起こされる下痢性疾患です。コレラ菌は、 2010年にハイチでコレラが流行して以来、系統動態分析でよく使われる細菌です。コレラの流行は、重要なインフラに損害をもたらした2010年のハイチ地震の直後に起こり、この地震によってハイチの水域にコレラ菌が自然に持ち込まれたことが流行の原因である可能性が最も高いという結論に至りました。地震の直後、国連はネパールからハイチにMINUSTAH部隊を派遣しました。MINUSTAHキャンプの劣悪な状況に関する噂や、MINUSTAH部隊が周辺地域の主要な水源であるアルティボニット川に排泄物を捨てているという主張が広まり始めました。MINUSTAH部隊が到着して間もなく、MINUSTAHキャンプの近くで最初のコレラ症例が報告されました。[12] ハイチのコレラ流行の発生源を調べるために系統動態解析が行われた。コレラ菌の全ゲノム配列解析により、ハイチのコレラ流行の発生源は1つであり、南アジアで循環しているO1株に類似していることが明らかになった。[12] [13] ネパールのMINUSTAH部隊がハイチに派遣される前、ネパールでコレラの流行が発生したばかりだった。流行の起源を突き止めるための当初の研究では、ネパール株は入手できなかった。[12] ハイチ株とネパール株が入手可能になった時点で系統動態解析が行われ、ハイチコレラ株がネパールコレラ株に最も類似していることが確認された。[14]ハイチで発生したこのコレラの株は、毒性の強いコレラ菌 の変異株またはハイブリッド株の兆候を示した。[5]系統動態解析には、通常、コレラ菌の 全ゲノム配列から抽出した高品質の一塩基多型（hqSNP）が使用されます。 [5]コレラの研究に系統動態解析を使用すると、細菌の流行中のコレラ菌の進化 を予測し、理解するのに役立ちます。 [5]
参照
参考文献
- ^ Volz, Erik M.; Koelle, Katia; Bedford, Trevor (2013-03-21). 「ウイルス系統動態」. PLOS Computational Biology . 9 (3): e1002947. Bibcode :2013PLSCB...9E2947V. doi : 10.1371/journal.pcbi.1002947 . ISSN 1553-7358. PMC 3605911. PMID 23555203 .
- ^ ab Grenfell, Bryan T.; Pybus, Oliver G.; Gog, Julia R.; Wood, James LN; Daly, Janet M.; Mumford, Jenny A.; Holmes, Edward C. (2004-01-16). 「病原体の疫学的および進化的ダイナミクスの統合」. Science . 303 (5656): 327–332. Bibcode :2004Sci...303..327G. doi :10.1126/science.1090727. ISSN 1095-9203. PMID 14726583. S2CID 4017704.
- ^ ab Frost, Simon DW; Pybus, Oliver G.; Gog, Julia R.; Viboud, Cecile ; Bonhoeffer, Sebastian; Bedford, Trevor (2015). 「系統動態推論における8つの課題」. Epidemics . 10 : 88–92. doi :10.1016/j.epidem.2014.09.001. PMC 4383806. PMID 25843391 .
- ^ abcdefghijklmnopqr Norström, Melissa M.; Karlsson, Annika C.; Salemi, Marco (2012-04-01). 「ウイルスの分子進化と病原性を結びつける新しいパラダイムに向けて：実験デザインと系統動態推論」The New Microbiologica . 35 (2): 101–111. ISSN 1121-7138. PMID 22707126.
- ^ abcd Azarian, Taj; Ali, Afsar; Johnson, Judith A.; Mohr, David; Prosperi, Mattia; Veras, Nazle M.; Jubair, Mohammed; Strickland, Samantha L.; Rashid, Mohammad H. (2014-12-31). 「ハイチの臨床および環境コレラ菌分離株の系統動態分析により、正の選択による多様化が明らかになった」mBio . 5 (6): e01824–14. doi :10.1128/mBio.01824-14. ISSN 2150-7511. PMC 4278535 . PMID 25538191.
- ^ Biek, Roman; Pybus, Oliver G.; Lloyd-Smith, James O.; Didelot, Xavier (2015). 「ゲノム時代の測定可能な進化を遂げる病原体」. Trends in Ecology & Evolution . 30 (6): 306–313. Bibcode :2015TEcoE..30..306B. doi :10.1016/j.tree.2015.03.009. PMC 4457702. PMID 25887947 .
- ^ Edgar, Robert C. (2004-01-01). 「MUSCLE: 高精度かつ高スループットの多重配列アラインメント」. Nucleic Acids Research . 32 (5): 1792–1797. doi :10.1093/nar/gkh340. ISSN 1362-4962. PMC 390337. PMID 15034147 .
- ^ 加藤 一隆; 三澤 一治; 久間 啓一; 宮田 隆 (2002-07-15). 「MAFFT: 高速フーリエ変換に基づく高速多重配列アラインメントの新しい手法」. Nucleic Acids Research . 30 (14): 3059–3066. doi :10.1093/nar/gkf436. ISSN 0305-1048. PMC 135756. PMID 12136088 .
- ^ Larkin, MA; Blackshields, G.; Brown, NP; Chenna, R.; McGettigan, PA; McWilliam, H.; Valentin, F.; Wallace, IM; Wilm, A. (2007-11-01). 「Clustal W および Clustal X バージョン 2.0」. バイオインフォマティクス. 23 (21): 2947–2948. doi : 10.1093/bioinformatics/btm404 . ISSN 1367-4811. PMID 17846036.
- ^ Nguyen, Lam-Tung; Schmidt, Heiko A.; von Haeseler, Arndt; Minh, Bui Quang (2015-01-01). 「IQ-TREE: 最大尤度系統樹を推定するための高速かつ効果的な確率的アルゴリズム」. Molecular Biology and Evolution . 32 (1): 268–274. doi :10.1093/molbev/msu300. ISSN 0737-4038. PMC 4271533. PMID 25371430 .
- ^ Kumar, Sudhir; Stecher, Glen; Tamura, Koichiro (2016-07-01). 「MEGA7: より大きなデータセットのための分子進化遺伝学解析バージョン7.0」.分子生物学と進化. 33 (7): 1870–1874. doi : 10.1093/molbev/msw054 . ISSN 1537-1719. PMC 8210823. PMID 27004904 .
- ^ abc Piarroux, Renaud (2011). 「ハイチにおけるコレラ流行の理解」.新興感染症. 17 (7): 1161–1168. Bibcode :2011EIDis..17.1161P. doi :10.3201/eid1707.110059. PMC 3381400. PMID 21762567 .
- ^ Orata, Fabini D.; Keim, Paul S.; Boucher, Yan (2014-04-03). 「2010年のハイチにおけるコレラ流行：科学はいかに論争を解決したか」. PLOS Pathogens . 10 (4): e1003967. doi : 10.1371/journal.ppat.1003967 . ISSN 1553-7374. PMC 3974815. PMID 24699938 .
- ^ カッツ、リー・S.ペトカウ、アーロン。ジョン・ボーロリエ。タイラー、ショーン。アントノバ、エレナ S.ターンセク、マリアン A.郭、燕。ワン、スザナ。パクシノス、エレン E. (2013-08-30)。 「ハイチへの単一発生源導入後のコレラ菌 O1 の進化の動態」。mBio。4 (4): e00398–13。土井：10.1128/mBio.00398-13。ISSN 2150-7511。PMC 3705451。PMID 23820394。