Preview

Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО

Расширенный поиск

Геномный мониторинг вируса SARS-CоV-2, циркулировавшего на территории Кыргызской Республики в 2020–2021 гг.

https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-3-63-69

Содержание

Перейти к:

Аннотация

 

Введение. РНК-содержащий вирус тяжелого острого респираторного заболевания SARS-CoV-2 быстро распространился по миру вследствие адаптации к хозяину путем генетической эволюции. Появление геновариантов с мутациями, повышающими контагиозность и трансмиссивность, могут негативно влиять на эффективность программ борьбы с заболеванием и снизить эффективность вакцинации.

Цель исследования: выявление доминирующих геновариантов вируса SARS-CoV-2, циркулирующих на территории Кыргызской Республики в 2020–2021 гг.

Материалы и методы. Геномный мониторинг был проведен на положительных мазках из носоглотки. Диагностику COVID-19 проводили методом ПЦР в реальном времени с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР) на различных коммерческих тест-системах.

Определение геновариантов (n = 15) проводилось методом высокопроизводительного секвенирования на приборе MiSeq по протоколу ARTIC v3. Изучение мутационной изменчивости вируса SARS-CoV-2 проводили посредством кластерного анализа аминокислотных замен в S-белке по методу Уорда. Нуклеотидные последовательности из Кыргызстана (n = 15), России (n = 16), Индии (n = 2) и Китая (n = 2) выравнивали с помощью MAFFT. Филогенетическое дерево было создано с помощью метода максимального правдоподобия (ML) в IQ-TREE v1.6.12 с использованием

процессов Nextstrain. Корнем дерева считались образцы SARS-CoV-2 Wuhan/Hu-1/2019 и Wuhan/WH01/2019, загруженными из базы данных GenBank®.

Результаты. Филогенетический анализ полученных данных выявил, что доминирующим геновариантом VOC был В.1.1.7 (Alpha), на долю которого приходилось 36,4 % (12/33), также был выявлен B.1.351 (Веtа) VOC, на долю которого приходилось 6,1 % (2/33). При исследовании образцов на наличие аминокислотных замен в S-белке обнаружено, что изоляты B.1.1.7 Alpha (Британский) кластеризуются на две отдельные ветви.

Заключение. Изучение частоты и влияния мутаций на патогенетические свойства вируса, а также анализ преобладающих геновариантов вируса позволят своевременно принимать меры по противодействию распространению вируса SARS-CoV-2 в стране. В связи с этим необходим постоянный геномный мониторинг за циркулирующими геновариантами COVID-19.

Для цитирования:


Джумаканова А.Б. Геномный мониторинг вируса SARS-CоV-2, циркулировавшего на территории Кыргызской Республики в 2020–2021 гг. Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2024;32(3):63-69. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-3-63-69

For citation:


Dzhumakanova A.B. Genome Monitoring of SARS-CoV-2 Circulating in the Kyrgyz Republic in 2020–2021. Public Health and Life Environment – PH&LE. 2024;32(3):63-69. (In Russ.) https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-3-63-69

Введение. В марте 2020 года Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила COVID-19 глобальной пандемией. В декабре 2019 года в г. Ухани (провинция Хубэй, КНР) был зарегистрирован первый случай заражения вирусом острого респираторного синдрома коронавируса 2 (SARS-CoV-2, COVID-19) [1–5]. SARS-CoV-2 является оболочечным одноцепочечным РНК-вирусом, относящимся к семейству Coronaviridae, роду Betacoronavirus [2][6]. 30 января 2020 года ВОЗ объявила SARS-CoV-2 вспышкой и чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения, имеющей международное значение, а 11 марта 2020 года COVID-19 был объявлен пандемией [6].

Предполагается, что SARS-CoV-2 имеет зоонозное происхождение, хотя точный зоонозный источник исходного вируса и обстоятельства его появления у людей остаются неизвестными [7][8]. Известно, что SARS-CoV-2 примерно на 96 % гомологичен с сарбековирусом летучих мышей RaTG13, а специфические гены высококонсервативны у COVID-19 и других коронавирусов летучих мышей [3][9][10]. Филогенетический анализ показывает регулярность случаев рекомбинации между SARS-CoV и коронавирусами летучих мышей [10][11]. Исходя из этих данных возможно предположить, что вирус SARS-CoV-2 произошел от коронавирусов летучих мышей.

Рекомбинация РНК COVID-19 происходит с высокой скоростью [10][12–15] и играет важную роль в их эволюции. Известно, что коронавирусы имеют самые большие известные геномы среди РНК-вирусов, что обеспечивает вирусу дополнительную пластичность для мутаций и рекомбинаций по сравнению с вирусами, содержащими меньший геном [10][14]. Варианты SARS-CoV-2 обычно характеризуются совокупностью специфических мутаций, которые могут повысить их трансмиссивность, контагиозность, иммунологический уклон и фенотипические характеристики [16][17]. Эти свойства позволили COVID-19 быстро распространиться по всему миру с резким увеличением числа случаев [18][19].

По мере того как SARS-CoV-2 распространялся, вирусный геном продолжал приобретать новые мутации, некоторые из которых получили широкое распространение. До конца 2020 года наиболее заметной была мутация S-белка D614G. Вариант G614 стал доминирующим к июню 2020 года [20][21]. Такое быстрое распространение, по-видимому, произошло из-за повышенной контагиозности, стабильности и трансмиссивности по сравнению с уханьской формой D614, что является результатом перехода к открытой конфигурации тримера S-белка, который необходим для связывания с ангиотензинпревращающим ферментом 2 (ACE2) [20] и входа в клетку-хозяина [3][10][20][22].

Повышенная контагиозность вызывает особую озабоченность, поскольку она может потребовать введения более строгих мер общественного здравоохранения. Вариант уклонения от нейтрализации антител может снизить эффективность вакцин, что потребует разработку новых или модификации существующих вакцин. Данные факторы оказывают существенное влияние на борьбу с пандемией [10].

Цель исследования – выявление доминирующих геновариантов вируса SARS-CoV-2, циркулирующих в Кыргызской Республике в 2020–2021 гг.

Материалы и методы. Биологическим материалом для исследования являлись мазки из носоглотки, мокрота и аутопсийный материал в вирусологической транспортной среде от лиц с подозрением на COVID-19, контактные лица и от лиц, выезжающих за пределы республики и сдающих биоматериал с профилактической целью согласно рекомендациям ВОЗ. Всего за период 2020–2021 гг. методом ОТ-ПЦР было исследовано 2 361 654 образца биоматериала. Из них вирус SARS-CoV-2 выявили только в мазках из носоглотки – 109 874 (5,9 %).

Диагностику COVID-19 проводили методом полимеразной цепной реакции в режиме реального времени с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР) на следующих зарегистрированных коммерческих тест-системах: ПЦР с гибридизационно-флюоресцентной детекцией «Вектор-ПЦРрв-2019-nCoV-RG» (ФБУН ГНЦ ВБ «Вектор» Роспотребнадзора, Российская Федерация), ПЦР с гибридизационно-флюоресцентной детекцией «Вектор-OneStepПЦР-CoVRG» (ФБУН ГНЦ ВБ «Вектор» Роспотребнадзора, Российская Федерация), «ОТ-ПЦР в режиме реального времени РеалБест РНК SARS-CoV-2» (АО «Вектор-Бест», Российская Федерация), «ОТ-ПЦР в режиме реального времени SARS-CoV-2/SARSCoV» (ООО «ДНК-Технология-ТС», Российская Федерация), ПЦР с гибридизационно-флюоресцентной детекцией «АмплиСенс® Cov-Bat-FL» (ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора, Российская Федерация), SunsureBiotech (Китайская Народная Республика, КНР), BioSpeedy (Турция), WHO (Германия), «Алсенс» (Республика Беларусь). Амплификацию и учет реакции проводили на приборах планшетного и роторного типа: RotorGene (Qiagen, Нидерланды), Biorad (Bio-Rad Laboratories,

Соединенные Штаты Америки, США), DT-96 (ДНКТехнология, Российская Федерация) и GeneXpert (Cepheid GeneXpert, США) при экстренных ситуациях.

Определение геновариантов проводилось методом высокопроизводительного секвенирования на приборе MiSeq (Illumina, США) по протоколу ARTIC v3 с последующим биоинформационным анализом в соответствующих аккредитованных лабораториях ведущих референс лабораториях ВОЗ.

Для исследования были отобраны 33 образца, в том числе 10 образцов, имеющих пороговый цикл ct ниже 27, и 4 образца, имеющих цикл до 31. Нуклеотидные последовательности 33 образцов, выделенных на территории Кыргызской Республики, и 20 образцов из GISAID1 выравнивали с помощью MAFFT2. 19 образцов были удалены в силу низкого качества сиквенса. Кластерный анализ был проведен с применением восходящего агломеративного подхода по методу Уорда3, который предполагает объединение ближайших кластеров, расчет их суммы квадратов отклонений и объединение в кластеры объектов с наименьшим приращением величины суммы квадратов отклонений. Исходное предковое дерево было создано с помощью филогенетического анализа с использованием метода максимального правдоподобия (ML) в IQ-TREE v1.6.12 [23] по модели нуклеотидных замен GTR, которая была выбрана как наиболее подходящая в jModelTest 2.1.7 [24]. Для проверки геноварианта методом ML к выравненным последовательностям из Кыргызской Республики были добавлены эталонные последовательности геновариантов и их сублиний, которые были взяты из базы данных последовательностей SARS-CoV-2 GISAID. Изменения аминокислотных замен S-белков изолятов COVID-19, выделенных на территории Кыргызской Республики, позволил определить 2 клада образцов SARSCoV-2 с высокой статистической поддержкой (PP ≈ 1,0 во всех случаях). В результате субтипирования кыргызских образцов удалось выявить наиболее часто циркулирующие варианты VOC в Кыргызской Республике и в мире – Альфа (B.1.1.7) и Бета (B.1.351). При исследовании мутаций в структурных белках SARS-CoV-2 разных генетических вариантов зафиксировано наибольшее разнообразие замен в S-белке: D138H, A262T, N501Y, D614G и A892V, являющихся примерами общих мутаций между вариантами B.1.1.7 Alpha и B.1.351 Beta. Полученное филогенетическое дерево было подтверждено с использованием локального экземпляра рабочего процесса Nextstrain4, который использует анализ ML, реализованный в Tree-Time [25]. Общий набор данных для анализа Nextstrain

ML содержал 35 последовательностей SARSCoV-2: 15 последовательностей S-белков вируса из Кыргызской Республики и 20 полных геномов глобальных последовательностей SARS-CoV-2 в качестве внешней группы, взятых в открытой базе данных. Визуализация дерева была проведена онлайн с помощью Auspice версии 2.24.05. Корнем дерева считались образцы SARS-CoV-2 Wuhan/Hu-1/2019 и Wuhan/WH01/2019, загруженные из базы данных GenBank®. Репрезентативность отбора образцов для секвенирования была обеспечена согласно критериям, рекомендованным ВОЗ6.

Статистическую обработку результатов исследований проводили с использованием стандартных методов описательной статистики с помощью программы Microsoft Office Excel 2010.

Результаты. С целью определения геновариантов SARS-CoV-2, вызывающих озабоченность (variant of concern, VOC) и представляющих интерес (variants of interest, VOI), было исследовано 53 клинических образца с положительным результатом РНК COVID-19. В результате проведения секвенирования было получено 33 нуклеотидные последовательности генома коронавируса SARS-CoV-2 с покрытием от 91 до 99 % bp.

Анализ данных проведенных исследований показал, что доминирующим являлся геновариант B.1.1.7 (Alpha) – 36,4 % (12/33), В 1.1.141 – 12,1 % (4/33), В1.1.29, В 1.1.289 и В 1.1. 294 – по 9,1 % (3/33), B.1.351 (Веtа) и В1.1.84 – по 6,1 % (2/33) (рис. 1). Согласно классификации Центра по контролю и профилактике заболеваний США7 (ВОЗ8) было обнаружено 14 изолятов VOC вариантов COVID-19. Данные изоляты относились к геновариантам Alpha (B.1.1.7) «Британский» и Веtа (B.1.351) «ЮАР». Остальные геноварианты относились к вариантам VOI.

Рис. 1. Структура геновариантов вируса SARS-CoV-2,
выделенных на территории Кыргызской Республики в 2020–2021 гг.

Fig. 1. SARS-CoV-2 variants isolated in the Kyrgyz Republic in 2020–2021

На рис. 2 представлено филогенетическое дерево, построенное на основе полногеномных нуклеотидных последовательностей SARS-CoV-2, циркулирующих на территории Кыргызской Республики.

Рис. 2. Филогенетическое дерево геномов вируса SARS-CoV-2 VOC,
циркулировавших на территории Кыргызской Республики в 2020–2021 гг.
Добавлены нуклеотидные последовательности, исследованные ранее

Fig. 2. The phylogenetic tree of SARS-CoV-2 VOC genomes
circulating in the Kyrgyz Republic in 2020–2021.
Nucleotide sequences previously investigated have been added

Всего для построения филогенетического дерева геновариантов VOC было использовано 35 полногеномных последовательностей SARS-CoV-2, из которых 15 были последовательностями изолятов COVID-19, выделенных на территории Республики Кыргызстан в рамках данного исследования. Были добавлены нуклеотидные последовательности исследованных ранее изолятов COVID-19, выделенных на территории Российской Федерации – 16, на территории Индии – 2 и города Ухани (КНР) – 2.

Филогенетический анализ изученных геномов вируса SARS-CoV-2 показал, что 35 полных последовательностей генома сгруппированы в пять отдельных генетических кластеров – 20B, 20I/501Y. V1, 20A, 19A и 20A/N.194L.

С целью детального изучения эволюции, геномного разнообразия и динамики мутационной изменчивости вируса SARS-CoV-2, циркулирующего на территории Кыргызской Республики, нами был проведен кластерный анализ аминокислотных замен в S-белке. Результаты проведенного анализа представлены в табл. 1 и 2.

Таблица 1. Аминокислотные замены в S-белке изолятов SARS-CoV-2,
принадлежащих к Британскому варианту В.1.1.7 Alpha

Table 1. Amino acid substitutions in the S protein of SARS-CoV-2 isolates
belonging to the British B.1.1.7 Alpha variant

Изолят / Isolate

69-70del

S98F

D138H

Y145del

A262T

D290D

N501Y

A570D

D614G

P681H

T716I

A892V

S982A

P1079S

D1118H

kyrgyzstan41356/210421

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan584877/100521

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan590127/100521

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan46З4З/250521

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan613003/260421

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan637377/100521

+

+

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan612672/260421

+

+

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan4235/210421

+

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan4442/210421

+

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan600998/100521

+

+

+

+

+

+

+

kyrgyzstan630889/100521

+

+

+

+

kyrgyzstan624535/100521

+

+

+

+

Примечание: жирным шрифтом отмечены мутации,
по которым определяется принадлежность к британскому варианту.

Notes: mutations, by which the belonging
to the British variant is determined, are in bold.

Таблица 2. Мутации в S-гене для геномов,
принадлежащих к южно-африканскому варианту В.1.351. Beta

Table 2. Mutations in the S gene for genomes
belonging to the South African variant B.1.351. Beta

Изолят / Isolate

*L18P

D80A

D138H

D215G

*242-244del

A262T

K417N

E484K

N501Y

D614G

A701V

A892V

kyrgyzstan624547 / 100521

+

+

+

   

+

   

+

 

+

+

kyrgyzstan62179 / 100521

+

+

+

   

+

   

+

 

+

+

Примечание: жирным шрифтом отмечены мутации,
по которым определяется принадлежность к южно-африканскому варианту;
(*) – мутация, встречающаяся не для всех южно-африканских вариантов.

Notes: mutations, by which the belonging
to the South African variant is determined, are in bold;
(*) – mutation not found for all South African variants.

Основное число аминокислотных замен в S-белке обнаружено у изолятов, принадлежащих к Британскому варианту В. 1.1.7 Alpha. Обнаружено, что изоляты B.1.1.7 Alpha (Британский) кластеризуются на две отдельные ветви. У изолятов, принадлежащих к южно-африканскому варианту В.1.351 Beta, аминокислотных замен в S-белке не обнаружено.

Обсуждение. В данном исследовании описаны геноварианты коронавируса тяжелого острого респираторного синдрома 2 (SARS-CoV-2), циркулирующие на территории Кыргызской Республики в 2021 г. Положительные изоляты COVID-19 были получены от пациентов с симптомами коронавирусной инфекции.

Вирусам SARS-CoV-2 свойственны часто возникающие мутации, которые связаны с чрезвычайно высокой скоростью роста и являются механизмом адаптации к одной и той же клетке-хозяину [10][26][27]. Геновариант Alpha (B.1.1.7) отличается от последовательности SARS-CoV-2 исходного дикого штамма примерно на 30 мутаций и включает сотни тысяч доступных в настоящее время последовательностей [27][28]. Вариант Alpha был впервые обнаружен в городе Кенте (Великобритания) в конце лета 2020 года, а к середине декабря 2020 года составил более трети инфицированного населения страны [27]. К 2021 г. штамм SARS-CoV-2 Alpha (B.1.1.7/GR/501Y.V1/20I) из Великобритании быстро распространился по континентальной Европе, США, Латинской Америке и Российской Федерации [16][17][27][29–32]. Полученные в нашем исследовании данные согласуются с данными из источников литературы, согласно которым на территории Кыргызской Республики в начале 2021 г. также доминировал геновариант Alpha (B.1.1.7) «Британский». Широкое распространение геноварианта – результат повышенной на 90 % по сравнению с предшественниками трансмиссивности Alpha [17][33]. Исследование, проведенное Вассалло и соавт. (2021), показало, что пациенты, инфицированные вариантом Alpha, имели в 3,8 раза более высокий риск смерти или перевода в отделение интенсивной терапии (ОИТ) по сравнению с теми, кто заразился исходным диким штаммом [6][18].

Анализ аминокислотных замен в исследованных нами образцах выявил 9 мутаций – 69-70del, Y145del, N501Y, A570D, D614G, P681H, T716I, S982A, D1118H. Наши данные согласуются с данными источников литературы о том, что геноварианту Alpha свойственно большое количество мутаций (всего 27, исключая мутацию D614G), из которых 20 (17 аминокислотных замен и 3 делеции) являются изменяющими аминокислоты. Восемь из этих мутаций находятся в гене S [10]. Делеция в положении 69/70 (69/70Δ) произошла в нескольких других линиях SARS-CoV-2 в связи с изменениями RBD и может быть связана с уклонением от иммунитета или с инфекционностью [10]. Мутация N501Y находится внутри RBD и влияет на аффинность связывания с рецептором ACE2 [10][34]. Мутация P681H прилегает к участку расщепления фурином на стыке доменов S1 и S2 белка-шипа, что улучшает трансмиссивность вируса и проникновение в клетки легких [10][35][36]. Недавние данные свидетельствуют о том, что частота мутаций в положении 681 растет экспоненциально во всем мире [10][37]. Эти данные могут свидетельствовать о процессе эволюции данного геноварианта коронавируса в локальных популяциях на территории Кыргызской Республики.

Еще одним геновариантом вируса SARS-CoV-2, выявленным на территории Кыргызской Республики в нашем исследовании, был геновариант Beta (B.1.351). Первый случай геноварианта Beta-варианта был выявлен в заливе Нельсона Манделы (Южно-Африканская Республика, ЮАР) в октябре 2020 года. К концу ноября 2020 года эта линия преобладала в Восточно-Капской и Западно-Капской провинциях ЮАР. К январю 2021 года было известно о 415 случаях заражения этим вариантом, обнаруженных в 13 разных странах [27]. Анализ аминокислотных замен в исследованных нами образцах выявил 9 мутаций – L18P, D80A, D215G, 242-244del, K417N, E484K, N501Y, D614G, A701V. Согласно данным литературы этот геновариант имеет 19 мутаций (исключая D614G), включая 8 мутаций в области гена S, в дополнение к вариабельным изменениям в положении L242 (делеция или другая несинонимичная замена) [27][38]. Три из этих мутаций находятся в ключевых сайтах RBD, связанных с уклонением от иммунного ответа: N501Y (общий с Alpha), E484K и K417N [10][35]. Эти мутации могут привести к изменениям конформации, ставящие под угрозу эффективность вакцин [27][39–41].

Выявленные на территории Кыргызской Республики геноварианты являются широко распространенными, которые стали доминирующими вариантами не только в тех географических регионах, где они были впервые идентифицированы. По состоянию на 14 января 2024 года9 геноварианты Alpha «Британский» и Beta «ЮАР» являются широко распространенными и были зарегистрированы в 190 странах и 131 стране соответственно. Быстрое распространение различных геновариантов SARSCoV-2 убедительно свидетельствует о том, что эти варианты имеют преимущества в передаче перед предковыми вирусами [10].

Заключение. Эпидемические волны COVID-19 часто ассоциируются с появлением новых геновариантов вируса SARS-CoV-2. Появление геновариантов, несущих мутации, повышающих контагиозность и трансмиссивность, а также способствующих уклонению от антител, могут потенциально негативно влиять на эффективность программ борьбы с заболеванием, снизить эффективность вакцинации и привести к новым пандемиям. Проведение геномного мониторинга за циркулирующими на территории Кыргызской Республики геновариантами вируса SARS-CoV-2 может служить предиктором развития коронавирусной инфекции в стране, что и позволит своевременно принимать меры по противодействию распространению вируса SARS-CoV-2.

1. GISAID. 2024. Tracking of variants. [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://gisaid.org/hcov19-variants/ (дата обращения 14 января 2024).

2. MAFFT version 7. Multiple alignment program for amino acid or nucleotide sequences. [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://mafft.cbrc.jp/alignment/server/index.html (дата обращения: 14 января 2024 г.).

3. PennState Eberly College of Science. Applied Multivariate Statistical Analysis. [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://online.stat.psu.edu/stat505/lesson/14/14.7 (дата обращения 29 февраля 2024 г.).

4. Genomic epidemiology of SARS-CoV-2 with subsampling focused globally. [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://nextstrain.org/ncov/gisaid/global/6m (дата обращения: 14 января 2024 г.).

5. Snyk Vulnerability Database [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://security.snyk.io/package/npm/auspice/2.24.0 (дата обращения: 14 января 2024 г.).

6. World Health Organization. Surface sampling of coronavirus disease (COVID-19): a practical “how to” protocol for health care and public health professionals. Epidemiological protocol. [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://www.who.int/publications/i/item/surface-sampling-of-coronavirus-disease-(-covid-19)-a-practical-how-to-protocol-for-health-care-and-public-health-professionals (дата обращения: 14 января 2024 г.).

7. Centers for Disease Control and Prevention. [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://www.cdc.gov/, (дата обращения 14 января 2024 г.).

8. World Health Organization. Tracking SARS-CoV-2 variants. [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://www.who.int/activities/tracking-SARS-CoV-2-variants/ (дата обращения: 14 января 2024 г.).

9. GISAID. 2024. Tracking of variants. [URL: https://gisaid.org/hcov19-variants/] (дата обращения: 14 января 2024 г.).

Список литературы

1. Li Q, Tang B, Bragazzi NL, Xiao Y, Wu J. Modeling the impact of mass influenza vaccination and public health interventions on COVID-19 epidemics with limited detection capability. Math Biosci. 2020;325:108378. doi: 10.1016/j.mbs.2020.108378

2. Wu F, Zhao S, Yu B, et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature. 2020;579(7798):265-269. doi: 10.1038/s41586-020-2008-3

3. Zhou P, Yang XL, Wang XG, et al. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature. 2020;579(7798):270-273. doi: 10.1038/s41586-020-2012-7

4. Wang C, Liu Z, Chen Z, et al. The establishment of reference sequence for SARS-CoV-2 and variation analysis. J Med Virol. 2020;92(6):667-674. doi: 10.1002/jmv.25762

5. Kumar M, Taki K, Gahlot R, Sharma A, Dhangar K. A chronicle of SARS-CoV-2: Part-I – Epidemiology, diagnosis, prognosis, transmission and treatment. Sci Total Environ. 2020;734:139278. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139278

6. Nasereddin A, Al-Jawabreh A, Dumaidi K, Al-Jawabreh A, Al-Jawabreh H, Ereqat S. Tracking of SARS-CoV-2 Alpha variant (B.1.1.7) in Palestine. Infect Genet Evol. 2022;101:105279. doi: 10.1016/j.meegid.2022.105279

7. Boni MF, Lemey P, Jiang X, et al. Evolutionary origins of the SARS-CoV-2 sarbecovirus lineage responsible for the COVID-19 pandemic. Nat Microbiol. 2020;5(11):1408-1417. doi: 10.1038/s41564-020-0771-4

8. MacLean OA, Lytras S, Weaver S, et al. Natural selection in the evolution of SARS-CoV-2 in bats created a generalist virus and highly capable human pathogen. PLoS Biol. 2021;19(3):e3001115. doi: 10.1371/journal.pbio.3001115

9. Ellis P, Somogyvári F, Virok DP, Noseda M, McLean GR. Decoding Covid-19 with the SARS-CoV-2 genome. Curr Genet Med Rep. 2021;9(1):1-12. doi: 10.1007/s40142-020-00197-5

10. McLean G, Kamil J, Lee B, et al. The impact of evolving SARS-CoV-2 mutations and variants on COVID-19 vaccines. mBio. 2022;13(2):e0297921. doi: 10.1128/mbio.02979-21

11. Li X, Giorgi EE, Marichannegowda MH, et al. Emergence of SARS-CoV-2 through recombination and strong purifying selection. Sci Adv. 2020;6(27):eabb9153. doi: 10.1126/sciadv.abb9153

12. Bobay LM, O’Donnell AC, Ochman H. Recombination events are concentrated in the spike protein region of Betacoronaviruses. PLoS Genet. 2020;16(12):e1009272. doi: 10.1371/journal.pgen.1009272

13. Lai MM, Cavanagh D. The molecular biology of coronaviruses. Adv Virus Res. 1997;48:1-100. doi: 10.1016/S0065-3527(08)60286-9

14. Su S, Wong G, Shi W, et al. Epidemiology, genetic recombination, and pathogenesis of coronaviruses. Trends Microbiol. 2016;24(6):490-502. doi: 10.1016/j.tim.2016.03.003

15. Lytras S, Hughes J, Martin D, et al. Exploring the natural origins of SARS-CoV-2 in the light of recombination. Genome Biol Evol. 2022;14(2):evac018. doi: 10.1093/gbe/evac018

16. Volz E, Mishra S, Chand M, et al. Assessing transmissibility of SARS-CoV-2 lineage B.1.1.7 in England. Nature. 2021;593(7858):266-269. doi: 10.1038/s41586-021-03470-x

17. Slavov SN, Bezerra RDS, Rodrigues ES, et al. Genomic monitoring of the SARS-CoV-2 B1.1.7 (WHO VOC Alpha) in the Sao Paulo state, Brazil. Virus Res. 2022;308:198643. doi: 10.1016/j.virusres.2021.198643

18. Vassallo M, Manni S, Klotz C, et al. Patients admitted for variant Alpha COVID-19 have poorer outcomes than those infected with the old strain. J Clin Med. 2021;10(16):3550. doi: 10.3390/jcm10163550

19. Velavan TP, Meyer CG. The COVID-19 epidemic. Trop Med Int Health. 2020;25(3):278-280. doi: 10.1111/tmi.13383

20. Yurkovetskiy L, Wang X, Pascal KE, et al. Structural and functional analysis of the D614G SARS-CoV-2 spike protein variant. Cell. 2020;183(3):739-751.e8. doi: 10.1016/j.cell.2020.09.032

21. Korber B, Fischer WM, Gnanakaran S, et al.; Sheffield COVID-19 Genomics Group. Tracking changes in SARS-CoV-2 spike: Evidence that D614G increases infectivity of the COVID-19 virus. Cell. 2020;182(4):812-827.e19. doi: 10.1016/j.cell.2020.06.043

22. Plante JA, Liu Y, Liu J, et al. Spike mutation D614G alters SARS-CoV-2 fitness. Nature. 2021;592(7852):116-121. doi: 10.1038/s41586-020-2895-3

23. Nguyen LT, Schmidt HA, von Haeseler A, Minh BQ. IQ-TREE: A fast and effective stochastic algorithm for estimating maximum-likelihood phylogenies. Mol Biol Evol. 2015;32(1):268-274. doi: 10.1093/molbev/msu300

24. Darriba D, Taboada GL, Doallo R, Posada D. jModelTest 2: More models, new heuristics and parallel computing. Nat Methods. 2012;9(8):772. doi: 10.1038/nmeth.2109

25. Sagulenko P, Puller V, Neher RA. TreeTime: Maximum-likeli-hood phylodynamic analysis. Virus Evol. 2018;4(1):vex042. doi: 10.1093/ve/vex042

26. Tian X, Li C, Huang A, et al. Potent binding of 2019 novel coronavirus spike protein by a SARS coronavirus-specific human monoclonal antibody. Emerg Microbes Infect. 2020; 9(1):382-385. doi: 10.1080/22221751.2020.1729069

27. Melnyk A, Mohebbi F, Knyazev S, et al. From Alpha to Zeta: Identifying variants and subtypes of SARS-CoV-2 via clustering. J Comput Biol. 2021;28(11):1113-1129. doi: 10.1089/cmb.2021.0302

28. Rambaut A, Holmes EC, O’Toole Á, et al. A dynamic nomenclature proposal for SARS-CoV-2 lineages to assist genomic epidemiology. Nat Microbiol. 2020;5(11):1403-1407. doi: 10.1038/s41564-020-0770-5

29. Washington NL, Gangavarapu K, Zeller M, et al. Emergence and rapid transmission of SARS-CoV-2 B.1.1.7 in the United States. Cell. 2021;184(10):2587-2594.e7. doi: 10.1016/j.cell.2021.03.052

30. Gaymard A, Bosetti P, Feri A, et al. ANRS MIE AC43 COVID-19; French viro COVID group. Early assessment of diffusion and possible expansion of SARS-CoV-2 Lineage 20I/501Y.V1 (B.1.1.7, variant of concern 202012/01) in France, January to March 2021. Euro Surveill. 2021;26(9):2100133. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2021.26.9.2100133

31. Loconsole D, Centrone F, Morcavallo C, et al. Rapid spread of the SARS-CoV-2 variant of concern 202012/01 in southern Italy (December 2020–March 2021). Int J Environ Res Public Health. 2021;18(9):4766. doi: 10.3390/ijerph18094766

32. Акимкин В.Г., Попова А.Ю., Хафизов К.Ф., и др. COVID-19: эволюция пандемии в России. Сообщение II: динамика циркуляции геновариантов вируса SARS-CoV-2. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2022;99(4):381–396. doi: 10.36233/0372-9311-295

33. Davies NG, Abbott S, Barnard RC, et al., CMMID COVID-19 Working Group; COVID-19 Genomics UK (COG-UK) Consortium. Estimated transmissibility and impact of SARS-CoV-2 lineage B.1.1.7 in England. Science. 2021;372(6538):eabg3055. doi: 10.1126/science.abg3055

34. Starr TN, Greaney AJ, Hilton SK, et al. Deep mutational scanning of SARS-CoV-2 receptor binding domain reveals constraints on folding and ACE2 binding. Cell. 2020;182(5):1295-1310.e20. doi: 10.1016/j.cell.2020.08.012

35. Hoffmann M, Kleine-Weber H, Pöhlmann S. A multibasic cleavage site in the spike protein of SARS-CoV-2 is essential for infection of human lung cells. Mol Cell. 2020;78(4):779-784.e5. doi: 10.1016/j.molcel.2020.04.022

36. Peacock TP, Goldhill DH, Zhou J, et al. The furin cleavage site in the SARS-CoV-2 spike protein is required for transmission in ferrets. Nat Microbiol. 2021;6(7):899-909. doi: 10.1038/s41564-021-00908-w

37. Maison DP, Ching LL, Shikuma CM, Nerurkar VR. Genetic characteristics and phylogeny of 969-bp S gene sequence of SARS-CoV-2 from Hawai’i reveals the worldwide emerging P681H mutation. Hawaii J Health Soc Welf. 2021;80(3):52-61.

38. Tegally H, Wilkinson E, Giovanetti M, et al. Detection of a SARS-CoV-2 variant of concern in South Africa. Nature. 2021;592(7854):438-443. doi: 10.1038/s41586-021-03402-9

39. Galloway SE, Paul P, MacCannell DR, et al. Emergence of SARS-CoV-2 B.1.1.7 lineage – United States, December 29, 2020 – January 12, 2021. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2021;70(3):95-99. doi: 10.15585/mmwr.mm7003e2

40. Tang JW, Toovey OTR, Harvey KN, Hui DDS. Introduction of the South African SARS-CoV-2 variant 501Y.V2 into the UK. J Infect. 2021;82(4):e8-e10. doi: 10.1016/j.jinf.2021.01.007

41. Zucman N, Uhel F, Descamps D, Roux D, Ricard J-D. Severe reinfection with South African severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) variant 501Y.V2. Clin Infect Dis. 2021;73(10):1945-1946. doi: 10.1093/cid/ciab129


Об авторе

А. Б Джумаканова
Департамент профилактики заболеваний и государственного санитарно-эпидемиологического надзора Министерства здравоохранения Кыргызской Республики
Кыргызстан

Джумаканова Айгуль Бейшебаевна – начальник Центра лабораторных испытаний Департамента профилактики заболеваний и Госсанэпиднадзора МЗ КР.

ул. Фрунзе, д. 535, Бишкек, 720033



Рецензия

Для цитирования:


Джумаканова А.Б. Геномный мониторинг вируса SARS-CоV-2, циркулировавшего на территории Кыргызской Республики в 2020–2021 гг. Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2024;32(3):63-69. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-3-63-69

For citation:


Dzhumakanova A.B. Genome Monitoring of SARS-CoV-2 Circulating in the Kyrgyz Republic in 2020–2021. Public Health and Life Environment – PH&LE. 2024;32(3):63-69. (In Russ.) https://doi.org/10.35627/2219-5238/2024-32-3-63-69

Просмотров: 254


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2219-5238 (Print)
ISSN 2619-0788 (Online)