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狂犬病毒的分子流行病学（6）

已有 3258 次阅读 2020-8-28 14:40 |个人分类:狂犬病防治|系统分类:科普集锦| 丽沙病毒, 分子流行病学, 系统进化树, 狂犬病毒, 进化枝

狂犬病毒的分子流行病学（6）

——大型学术专著《狂犬病（Rabies）》最新版选译

第5章 分子流行病学（Molecular epidemiology）

作者：Susan A. Nadin-Davis

加拿大渥太华：加拿大食品检验署，渥太华Fallowfield实验室。

（Canadian Food Inspection Agency, Ottawa Laboratory- Fallowfield, Ottawa, ON, Canada）

5.3　病毒分型方法（Methods of viral typing）

5.3.3 系统进化分析原理 (3)

Principles of phylogenetic analysis（3）

（接前文）

在非参数的自举（bootstrap）分析中，核苷酸序列数据被随机重新采样并进行替换，从而生成原始数据的伪复制（pseudo replicates）；复制（replicates，或重复）的数量由操作员设置，通常在100到1000之间。在应用计算密集型程序(如MP)时，通常会采用较少的重复数，而NJ分析通常很容易包含1,000个重复。通过这些算法之一的分析，计算每个进化枝（clade）在所有系统进化树中出现的时间比例，并将该值视为对该分组的支持力度的度量。就RNA病毒而言，自举（bootstrap）值 >90%通常被认为对一个进化枝（clade）提供了强有力的支持，而 >70%通常被认为是有显著意义的。对于自举值低于此级别的进化枝，必须谨慎解释。

系统进化树构建的另一个有用的工具是包含一个外群（outgroup），即一个已知的或推测的分类单元的代表；对于所分析的这些分类单元相互之间的关系，外群与所分析的所有分类单元的关系更疏远。因此，外群有助于定义系统进化树的基础和病毒出现时的变化方向。未知样本与外群的意外关联意味着关于未知来源的原始假设是不正确的，应该使用不同的样本集进行交替的系统进化预测。

合并理论（coalescent theory）的发展和这些原则的应用，开发出了新的系统进化分析程序，如BEAST(Bayesian Evolutionary Analysis Sampling Trees，贝叶斯进化分析采样树)软件包，为流行病学家提供了系统进化树生成的替代方法，这些方法正应用于丽沙病毒的研究。在这种贝叶斯统计方法中，后验概率（posterior probabilities）被用来代替自举值，作为某种分类群进入同一进化枝的可能性的指标。这些工具经常被用来评估病毒核苷酸取代率，然后可以在系统进化树中用来估算时间尺度。此外,这些工具还允许对病毒种群进行动态研究,因此能提供与病毒暴发相关的人口统计资料的新见解，并有助于更好地理解病毒的进化(参见第三章)。使用这种方法重复操作所获得的一致的结果充分说明采用该方法确实能引出适当的结论。

系统进化树也可以用编码区域的蛋白质翻译产物来构建，所用方法与应用于核苷酸序列数据的方法类似。利用丽沙病毒 N基因座（locus）的核苷酸和氨基酸序列数据生成的树的比较显示出非常相似的拓扑结构，尽管前者往往具有更高的自举值。这一观察结果可能简单地反映了这样一个事实，即核苷酸序列的数据点（Data points）比氨基酸序列多三倍，可以包含同义突变，因此具有更大的信息多样性。

任何分子流行病学研究的一个重要方面是用于比较的样本的选择。理想情况下，适当选择的具有代表性的样本应该包括在内，这是回答系统进化研究提出的问题所必需的，但遵守这一标准可能并不容易。大多数狂犬病毒的收集来自于可能引起严重偏见的被动监测系统。①人口密度低、②人与狂犬病宿主缺乏接触或③实验室确认疑似病例的基础设施不足的地区，都限制了可供研究的样本数量。限制因素①和②妨碍了从北温带和北极地区收集许多样本，而问题③严重阻碍了对在非洲许多地区流行的丽沙病毒特性的研究。因此，虽然从这些地区收集的资料不完整，但系统进化分析提供了在这些地区探索该病流行病学的最佳可用方法。