CC BY
25ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
© Коллектив авторов, 2020
Щ Check for updates
Совершенствование методики SNP-типирования штаммов Vibrio cholerae на основе анализа первичных данных полногеномного секвенирования
А.С. Водопьянов63, Р.В. Писанов, С.О. Водопьянов, И.П. Олейников
ФКУЗ «Ростовский-на-Дону противочумный институт» Роспотребнадзора, Ростов-на-Дону, Россия
Цель работы — совершенствование метода оценки качества единичных нуклеотидных замен, используемых для SNP-типирования, на основе анализа их распределения в первичных данных полногеномного секвенирования (ридах).
Материалы и методы. В работе использованы данные полногеномного секвенирования 56 штаммов Vibrio cholerae, полученные на секвенаторах разных типов. Программное обеспечение разрабатывали на языке программирования Java. Кластерный анализ и построение дендрограммы проведены с использованием авторского программного обеспечения по методу UpGMA.
Результаты и обсуждение. Показана «нестабильность» определения ряда SNP в геноме возбудителя холеры. Разработан метод подбора перечня SNP для филогенетического анализа на основе обработки первичных данных полногеномного секвенирования (ридов). Предложена методика использования «контрольных геномов» при проведении кластерного анализа данных полногеномного секвенирования. Заключение. Составлен перечень из 3198 «стабильных SNP» для проведения филогенетического анализа. Показана генетическая близость нетоксигенных штаммов, содержащих ген tcpA (ctxAB-tcpA+), и preCTX-штаммов V. cholerae.
Ключевые слова: холера; генотипирование; секвенирование; филогенетический анализ; единичные нуклеотидные замены.
Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии финансирования при проведении исследования.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Для цитирования: Водопьянов А.С., Писанов Р.В., Водопьянов С.О., Олейников И.П. Совершенствование методики SNP-типирования штаммов Vibrio cholerae на основе анализа первичных данных полногеномного секвенирования. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2020; 97(6): 587-593.
DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-2020-97-6-9
Поступила 10.07.2019 Принята в печать 15.09.2020
Improvement of the technique of SNP-typing of Vibrio cholerae strains on the basis of the analysis of the primary data of whole genome sequencing
Alexey S. VodopianovH, R.V. Pisanov, Sergey O. Vodopianov, Igor P. Oleynikov
Rostov-on-Don Research Institute for Plague Control, Russia, 344019, Rostov-on-Don, Russia
Aim. To improve the method of the quality assessment of single nucleotide polymorphisms, which are used for SNP-typing, based on the analysis of their distribution in the primary data of whole genome sequencing (reads). Materials and methods. Data of the whole genome sequencing of 56 Vibrio cholerae strains obtained using different types of sequencers were used. The software was developed using Java programming language. Cluster analysis and construction of the dendrogram were performed with the author's software using the UPGMA method.
Results and discussion. The «instability» of detection the number of SNP in the genome of cholera causative agent was shown. The method of selection of the SNP list for phylogenetic analysis based on the analysis of the primary data of whole genome sequencing (reads), has been developed. The method of using «control genomes» for cluster analysis of whole genome sequencing data has been proposed.
Conclusion. The list of 3198 «stable SNP» for phylogenetic analysis has been composed. Genetic affinity between the non-toxigenic strains that contain the tcpA gene (ctxAB~tcpA+) and preCTX-strains of V. cholerae was shown.
ORIGINAL RESEARCHES
Keywords: cholera; genotyping; sequence; phylogenetic analysis; single nucleotide polymorphisms. Acknowledgments. The study had no sponsorship.
Conflict of interest. The authors declare no apparent or potential conflicts of interest related to the publication of this article.
For citation: Vodopianov A.S., Pisanov R.V., Vodopianov S.O., Oleynikov I.P. Improvement of the technique of SNP-typing of Vibrio cholerae strains on the basis of the analysis of the primary data of whole genome sequencing. Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology = Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii. 2020; 97(6): 587-593. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-2020-97-6-9
Received 10 July 2019 Accepted 15 September 2020
Введение
Методы генотипирования на основе анализа распределения единичных нуклеотидных замен (single nucleotide polymorphism, SNP) возбудителей опасных инфекционных болезней, в том числе холеры, широко используются в научных исследованиях и эпидемиологическом анализе, поскольку позволяют оценить филогенетические связи между разными штаммами, установить их возможное происхождение, а также источники и пути распространения инфекции. Исследователи используют различные наборы SNP-маркеров, что может приводить к расхождению результатов даже при изучении одного набора штаммов. Например, ранее анализ данных полногеномного секвенирования (whole genome sequencing, WGS) позволил выявить, что клинические штаммы Vibrio cholerae O1, выделенные в 2010 г. в Москве (завоз из Индии), относятся к штаммам «гаитянской группы» [1], однако при анализе с использованием другого набора SNP они попали в группу «непальских штаммов», дистанцированную от вызвавших вспышку на острове Гаити [2].
В ряде случаев набор SNP-маркеров строится непосредственно для анализируемого набора штаммов. Например, именно такой алгоритм используется в программе kSNP 3.0 [3], что было использовано для генотипирования штаммов V. cholerae, выделенных в Демократической Республике Конго [4].
Это подчеркивает актуальность работ по совершенствованию и стандартизации подходов к анализу полногеномных сиквенсов [5] и, соответственно, отбору SNP-маркеров, используемых для генотипирования.
Как правило, результаты WGS представлены «ридами» — последовательностями ДНК размером 100-300 п.о., которые многократно дублируются. В дальнейшем с помощью специализированных программ проводится их сборка в контиги, размеры которых могут достигать сотен тысяч нуклеотидов. При этом существенно сокращается общий объем: так, если набор ридов составляет около 600-900 Мб, то суммарный объем контигов, как правило, не превышает 7 Мб. Это приводит к тому, что большинство исследователей предпочитают работать именно с контигами, а не с ридами.
Однако такой подход имеет существенный недостаток, заключающийся в обработке ошибок. Важно отметить, что если в ридах присутствуют замены нуклеотидов, то программа-сборщик в качестве «правильного» выбирает самый часто встречающийся вариант, вне зависимости от того, встречается он в 99% или в 50% случаев. Таким образом, при работе с контигами может теряться весьма важная информация о достоверности выявляемых SNP.
В связи с этим цель работы состояла в разработке метода оценки качества SNP, используемых для SNP-типирования, на основе анализа их распределения в первичных данных WGS (ридах).
Материалы и методы
В работе использованы данные WGS 56 штаммов разных серогрупп, полученные на платформе «MiSeq Illumina» в лаборатории диагностики особо опасных инфекций ФКУЗ «Ростовский-на-Дону противочумный институт», и геномы, включенные в локальную базу геномов, секвенирование которых проведено другими группами исследователей (табл. 1).
Программное обеспечение разрабатывали на языке программирования Java. Кластерный анализ и построение дендрограммы проводили с использованием обеспечения по методу UPGMA. Для построения дендрограммы использовали программу MEGA 5 [6].
Результаты и обсуждение
Для анализа был использован набор SNP-мар-керов, выявленный ранее при анализе данных WGS штаммов V. cholerae [7]. Для этого нами было разработано программное обеспечение, позволяющее оценивать встречаемость каждого SNP непосредственно в наборе ридов. Для каждого изучаемого SNP была посчитана встречаемость в наборе данных первичного секвенирования (ридах) каждого нуклеотида. Примеры результатов анализа нескольких SNP-маркеров представлены в табл. 2, из которой можно видеть, что SNP в позиции 316 в гене VC0275 штамма V. cholerae 81 представлена именно тимином (Т), который обнаружен в 79 ридах, в то время как наличие ридов с аденином (1 рид) и
ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Таблица 1. Геномы штаммов, использованные в работе Table 1. Genomes of the strains used in the study
Штамм Strain
Место выделения Place of isolation
Год выделения Year of isolation
Штамм Strain
Место выделения Place of isolation
Год выделения Year of isolation
V. cholerae O1 CTX+VPI-I+
16228 Республика Дагестан, Россия 1994
Republic of Dagestan, Russia
17290 Республика Дагестан, Россия 1994
Republic of Dagestan, Russia
17296 Республика Дагестан, Россия 1994
Republic of Dagestan, Russia 1786 Гаити 2010
Haiti
18329 Ростов-на-Дону, Россия 2001
Rostov-on-Don, Russia 18369 Ростов-на-Дону, Россия 2007
Rostov-on-Don, Russia 301 Таганрог, Россия 2001
Taganrog, Russia 31* Мариуполь, Украина 2011
Mariupol, Ukraine 3265_80* Москва, Россия 2014
Moscow, Russia 3569-08* США 2008
USA
39* Мариуполь, Украина 2011
Mariupol, Ukraine 43* Мариуполь, Украина 1994
Mariupol, Ukraine 56* Мариуполь, Украина 1994
Mariupol, Ukraine 81-S* Ростов-на-Дону, Россия 2014
Rostov-on-Don, Russia 81c Ростов-на-Дону, Россия 2014
Rostov-on-Don, Russia CIRS101* Бангладеш 2002
Bangladesh
E506* США 1974
USA
HC-23A1* Гаити 2010
Haiti
MAK676* Индонезия 1937
Indonesia
MJ-1236* Бангладеш 1994
Bangladesh
MS6* Тайланд 2008
Thailand
P13762 Ташкент, Узбекистан 1988
Tashkent, Uzbekistan RND6878* Москва, Россия 2012
Moscow, Russia VC51* Индия 1992
India
V. cholerae O139 CTX+VPI-I+
4260B* Бангладеш 1993
Bangladesh
E306* Китай 2013
China
M010* Бангладеш 1992
Bangladesh
VC4370* Малайзия 2008
Malaysia
V. cholerae O1 CTXVPI-I+
18785 Республика Саха, Россия 2003
Republic of Sakha, Russia 2687* Республика Калмыкия, Россия 2015
Republic of Kalmykia, Russia 94 Ростов-на-Дону, Россия 2018
Rostov-on-Don, Russia M1501* Республика Калмыкия, Россия 2011
Republic of Kalmykia, Russia M1518* Республика Калмыкия, Россия 2012
Republic of Kalmykia, Russia M1524* Республика Калмыкия, Россия 2013
Republic of Kalmykia, Russia MAK97* Индонезия 1937
Indonesia
P-18778* Ростов-на-Дону, Россия 2005
Rostov-on-Don, Russia P18899-D* Тверь, Россия 2006
Tver, Russia
RND18899* Тверь, Россия 2006
Tver, Russia V. cholerae O1 CTX VPI-I-
18984 Краснодарский край, Россия 2007
Krasnodar Kray, Russia 19178 Иркутская область, Россия 2015
Irkutsk region, Russia 19308 Астраханская область, Россия 2012
Astrakhan region, Russia 20000 Ростов-на-Дону, Россия 2016
Rostov-on-Don, Russia 433* Сочи, Россия 2015
Sochi, Russia
434 Сочи, Россия 2015
Sochi, Russia
CP1037(10)* Мексика 2003
Mexico
Env-390* Гаити 2012
Haiti
M1522* Республика Калмыкия, Россия 2014
Republic of Kalmykia, Russia V. cholerae O1 preCTX
pre_13767 Узбекистан 1998
Uzbekistan
pre_15500 Крым, Украина 1991
Crimea, Ukraine pre_18963 Ростов-на-Дону, Россия 2007
Rostov-on-Don, Russia pre_9961 Москва, Россия 1977
Moscow, Russia V. cholerae nonO1/nonO139
16002 Узбекистан 1971
Uzbekistan
CP1117* США 2010
USA
V51* США 1987
USA
V52* Судан 1968
Sudan
nag16150 Узбекистан 1987
Uzbekistan
Примечание. *Геномы получены из базы данных NCBI. Note. *Genomes obtained from the NCBI database.
Таблица 2. Оценка встречаемости единичных нуклеотидных замен в наборе ридов штаммов V. cholerae 81 и V. cholerae HC-72 (фрагмент). Указано количество ридов, в которых встречается тот или иной нуклеотид Table 2. Estimation of the occurrence of single nucleotide polymorphisms in the reed set of strains V. cholerae 81 and V. cholerae HC-72 (fragment). The number of rows in which a particular nucleotide occurs is indicated
Ген Gene
Позиция Position
V. cholerae 81
V. cholerae HC-72
N
A
T
G
C
A
T
G
1 VC0275 316 1 79
2 VC0289 564 36 О
3 VC0321 334 О О
4 VC0345 1047 О О
5 VC0362 833 148 О
6 VC0362 944 О 133
цитозином (2 рида) является ошибкой секвенирования. Аналогичные результаты получены и для генов VC0289, VC0321 и VC0345.
В противовес этому для гена VC0362 почти половина ридов у штамма V. cholerae 81 в позиции 833 содержала аденин (148 ридов), а половина (154 рида) — гуанин. Такое распределение не позволяет рассматривать это как ошибку секвенирования, тем более что аналогичное распределение наблюдается у штамма V. cholerae HC-72, WGS которого проведено другой группой исследователей. Причиной такой «нестабильности» нуклеотидов может являться существование в геноме нескольких копий гена или сходных нуклеотидных мотивов в разных генах, содержащих замены, однако это требует дальнейшего изучения. Тем не менее, вне зависимости от причины, при сборке контигов выбор «итогового» нукле-отида может быть практически случайным и зависеть от незначительного преобладания ридов с тем или иным нуклеотидом. Ярким примером может служить вышеописанный SNP в гене VC0362: так, у штамма V cholerae 81 преобладают риды, содержащие в позиции 833 гуанин, а у V. cholerae HC-72 — аденин. Нам представляется нецелесообразным использовать при анализе подобные «нестабильные» SNP, в связи с чем описанный ранее перечень [7] был сокращен с 3683 до 3198 SNP путем удаления SNP, в которых наиболее часто встречаемый вариант обнаруживался менее чем в 70% случаев. Также очевидно, что выбор схемы SNP-типирования должен осуществляться, исходя из анализа первичных данных секвенирования (ридов), а не результата сборки (контигов).
Довольно информативным методом кластерного анализа является UPGMA — метод невзве-шенных парных групп со средним арифметическим [8-11]. Сравнительный анализ показывает конкор-дантность результатов UPGMA и других методов анализа, в частности, методов минимального остов-ного дерева и максимальной бережливости [12, 13].
ORIGINAL RESEARCHES
C
О 2 О 126 О О
О О 134 1 О О
0 207 О О О 443
1 116 О О О 176 154 1 268 1 241 О
1 133 О 226 О 206
На основе кластерного анализ по методу UPGMA с использованием предлагаемого набора SNP нами была построена дендрограмма, отражающая генетическую близость между геномами 56 штаммов V. cholerae различного происхождения (рисунок). Ранее мы предложили использовать в качестве контрольных образцов при проведении биоинформационного анализа штаммы, геномы которых были секвенированы различными группами авторов, либо штаммы, генетическая близость которых не вызывает сомнений. При этом критерием корректности проведения анализа является попадание «контрольных геномов» в один кластер [7]. В данной работе в качестве таких контролей мы использовали штамм V. cholerae О1 81, геном которого секвенирован дважды: на платформе MiSeq (ФКУЗ «Ростовский-на-Дону противочумный институт») и платформе IonTorrent (ФКУЗ РосНИПЧИ «Микроб»). Как видно из дендрограммы, оба контрольных штамма попадают в одну ветку, что свидетельствует о корректности проведения кластерного анализа. Аналогичное распределение получено и для двух других пар контрольных геномов: штамма V. cholerae О1 18899 и его изогенного варианта, лишенного гена холерного токсина, и двух относящихся к одному клональному комплексу штаммов V. cholerae О1 № 433 и № 434, выделенных из воды реки Агура в 2015 г. (секвенированных в РосНИПЧИ «Микроб» и ФКУЗ «Ростовский-на-Дону противочумный институт» соответственно на разных платформах).
Использование нового набора SNP-маркеров позволило более достоверно установить родственные связи между токсигенными штаммами O1 (биовара El Tor) и О139 серогрупп, содержащих разные наборы маркеров эпидемического потенциала: аллели генов ctxB (ctxB3, ctxB1 или ctxB7), tcpA (eltor или CIRS), rtxA (rtxA1, rtxA4 или rtxA4a), структура острова пандемичности VSPII (интактный или содержащий протяженную делецию — VSPIIЛ). Все
ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
4!
Ч
pre 9961 P-18778 pre 15500 18785 M1501 i pre 18963 M1524 J M1518 1 2687
l4 94
L MS6 г pre 13767 H, MAK97 " MAK676 E506 3569-08 I- nag16150 VC51 MJ-1236 P13762 56 43
17290 16228 VC4370 M010 4260B E306 RND6878 39
3265 80 31
HC-23A1 1786 CIRS101 81c 81-S 301
RND18899 P18899-D ■ 18369 J 17296 T18329 V52
Env-390 CP1037-10-
_i- V51
—L- CP1117 — 16002 434 433 19308 M1522 20000 19178 18984
Дендрограмма, построенная на основе SNP-типирования.
A dendrogram based on SNP typing.
они сгруппировались в один большой кластер из двух основных ветвей. Наиболее опасные штаммы с генотипом ctxB7 tcpAaRS rtxA4a VSPIIA и близким ему ctxB1 tcpACIRS rtxA4 VSPIIA. попали в одну ветвь с гаитянскими штаммами и штаммом CIRS101 из Бангладеш; отдельную группу в этой ветви образовали штаммы ctxB1 tcpAeltor rtxA1 VSPII из Ростова-на-Дону, Казани и Дагестана. В то же время другие дагестанские штаммы с таким же генотипом оказались в составе другой ветви, куда отдельной
группой вошли и 4 штамма серогруппы О139, что согласуется с более ранними данными на основе INDEL-типирования [1].
Особый интерес представляют нетоксигенные штаммы, лишенные генов ctxAB и не склонные к эпидемическому распространению. Вместе с тем они могут вызывать спорадические случаи и локальные вспышки холероподобной диареи за счет экспрессии ряда детерминант факторов патогенно-сти. Часть из них содержит остров патогенности VPI-I, в состав которого входит ген tcpA, а некоторые из последних — профаг preCTX, их вирулентность показана в опытах in vivo [14]. Их происхождение, пути эволюции, а также возможности приобретения генов холерного токсина изучены крайне недостаточно.
По результатам SNP-типирования с использованием другого набора маркеров сотрудниками РосНИПЧИ «Микроб» [15] показано, что штаммы с генотипом ctxABtcpA+VSPI+VSPII+ близкородственны токсигенным штаммам. На этом основании авторами было предложено считать их потенциально эпидемически опасными, т.е. способными приобрести профаг CTX путем «традиционной» и TCP-зави-симой трансдукции и восстановить эпидемический потенциал. В то же время штаммы с генотипом ctxABtcpA+VSPIVSPIt даже в случае приобретения ими CTX эпидемически опасными стать не могут, поскольку на дендрограмме они образовали отдельный удаленный от токсигенных штаммов кластер. Третий отдаленный от обоих указанных кластер был образован штаммами ctxAB~tcpA~VSPI~VSPH~. Эти данные позволили оценить сходство и различия между штаммами с разными наборами генетических детерминант и проследить пути их эволюции.
Вместе с тем в анализ была включена большая, но все же ограниченная выборка штаммов, и некоторые генотипы оказались за ее пределами. Мы включили в исследование ряд других нетокси-генных штаммов и установили, что они образуют большее число кластеров на дендрограмме и иногда группируются с токсигенными. Например, штаммы ctxABtcpA+VSPLVSPIt, выделенные из водоемов в Ростове-на-Дону и Калмыкии, попали в один кластер со штаммом ctxAB+tcpA+VSPPVSPIIV cholerae O1 MS6 из Тайланда [16]. При этом один из штаммов, выделенных в Ростовской области, (18963) содержал preCTX. Два других штамма preCTX+tcpA+VSPt VSPII- сгруппировались со штаммами preCTX-tcpA+VSPTVSPIT — представителями клонального комплекса, вызвавшими вспышку заболеваний в Каменском районе Ростовской области в 2005 г. [17].
Еще более гетерогенной группой возбудителей являются штаммы V. cholerae non01/non0139, в том числе имеющие гены холерного токсина. Например, именно такими штаммами была вызвана продолжительная вспышка в Узбекистане в 1987-1990 гг.
ORIGINAL RESEARCHES
[18]. Настоящее исследование показало, что узбекский штамм ctxAB+tcpA+VSPIVSPI (16150) попадает в общий гетерогенный кластер, содержащий preCTX+ и ctxAB+ штаммы V. cholerae О1. Ряд других токсигенных штаммов V. cholerae nonO1/nonO139 (V51, CP1117, 16002) образовали отдаленный от него кластер и оказались ближе к нетоксигенным вариантам V. cholerae О1 серогруппы. Штамм V52 ctxAB+tcpA+VSPI VSPU- серогруппы О37 — один из возбудителей крупной эпидемической вспышки в Судане в 1968 г. — оказался близок атоксигенному штамму, выделенному на Гаити в 2012 г.
Очевидно, пути эволюции нетоксигенных штаммов крайне многообразны и требуют отдельного, более детального изучения, чему будет способствовать дальнейшее использование разработанного нами усовершенствованного метода SNP-типирования.
Заключение
В ходе выполнения настоящей работы разработан метод подбора перечня SNP для проведения филогенетического анализа на основе анализа первичных данных WGS (ридов). Составлен перечень из 3198 «стабильных SNP» для проведения филогенетического анализа. Предложена и апробирована методика использования «контрольных геномов» при проведении кластерного анализа данных WGS. Показана генетическая близость между нетокси-генными штаммами, содержащими ген tcpA (ctxAB~ tcpA+) иpreCTX-штаммами V. cholerae.
ЛИТЕРАТУРА
1. Водопьянов А.С., Водопьянов С.О., Олейников И.П., Ми-шанькин Б.Н. INDEL-типирование штаммов Vibrio cholerae. Эпидемиология и инфекционные болезни. 2017; 22(4): 195200.
DOI: http://doi.org/10.18821/1560-9529-2017-22-4-195-200
2. Kuleshov K.V., Vodop'ianov S.O., Dedkov V.G., Markelov M.L., Deviatkin A.A., Kruglikov V.D., et al. Travel-associated Vibrio cholerae O1 El Tor, Russia. Emerg. Infect. Dis. 2016; (11): 2006-8.
DOI: https://dx.doi.org/10.3201/eid2211.151727.
3. Gardner S.N., Slezak T., Hall B.G. kSNP3.0: SNP detection and phylogenetic analysis of genomes without genome alignment or reference genomes. Bioinformatics. 2015; 31: 2877-8.
DOI: https://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btv271.
4. Irenge L.M., Ambroise J., Mitangala P.N., Bearzatto B., Ka-bangwa R.K.S., Durant J.F., Gala J.L. Genomic analysis of pathogenic isolates of Vibrio cholerae from eastern Democratic Republic of the Congo (2014-2017). PLoS Negl. Trop. Dis. 2020; 14(4): e0007642.
DOI: https://dx.doi.org/10.1371/journal.pntd.0007642.
5. Миронова Л.В., Балахонов С.В. Полногеномный анализ однонуклеотидных полиморфизмов в изучении молекулярной эпидемиологии холеры и эволюционной истории возбудителя. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2014; 4(77):10-8.
6. Tamura K., Peterson D., Peterson N., Stecher G., Nei M., Kumar S. MEGA5: Molecular Evolutionary Genetics Analysis using maximum likelihood, evolutionary distance, and maxi-
mum parsimony methods. Mol. Biol. Evol. 2011; 28: 2731-9. DOI: https://dx.doi.org/10.1093/molbev/msr121.
7. Водопьянов А.С., Писанов Р.В., Водопьянов С.О., Мишань-кин Б.Н., Олейников И.П., Крутиков В.Д., Титова С.В. Молекулярная эпидемиология Vibrio cholerae — разработка алгоритма анализа данных полногеномного секвенирования. Эпидемиология и инфекционные болезни. 2016; 21(3): 146-52.
8. Garcia D.F., Astudillo M. MIRU-VNTR genotyping of Mycobacterium tuberculosis in a population of patients in Cali, Colombia, 2013-2015. Biomedica. 2019; 39(s1): 71-85.
DOI: https://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v39i2.3924.
9. Shastri A.A., Ahuja K., Ratnaparkhe M.B., Shah A., Gagrani A., Lal A. Vector quantized spectral clustering applied to whole genome sequences of plants. Evol. Bioinform. Online. 2019; 15: 1176934319836997.
DOI: https://dx.doi.org/10.1177/1176934319836997.
10. Singh R.B., Mahenderakar M.D., Jugran A.K., Singh R.K., Srivastava R.K. Assessing genetic diversity and population structure of sugarcane cultivars, progenitor species and genera using microsatellite (SSR) markers. Gene. 2020;753: 144800. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.gene.2020.144800.
11. Subramanian S., Ramasamy U., Chen D. VCF2PopTree: a client-side software to construct population phylogeny from genome-wide SNPs. PeerJ. 2019; 7 :e8213.
DOI: https://dx.doi.org/10.7717/peerj.8213.
12. Chatterjee S., Rudra S.K., Azmi S.A., Bandyopadhyay R. Phy-logenetic study based on 28S rRNA gene sequencing of Wuchereria bancrofti isolated from the filaria endemic areas of Bankura district, West Bengal, India. J. Parasit. Dis. 2017; 41(4): 981-6. DOI: https://dx.doi.org/10.1007/s12639-017-0922-6.
13. Yokoyama E., Hirai S., Ishige T., Murakami S. Application of whole genome sequence data in analyzing the molecular epidemiology of Shiga toxin-producing Escherichia coli O157:H7/H. Int. J. Food Microbiol. 2018; 264: 39-45.
DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.ijfoodmicro.2017.10.019.
14. Монахова Е.В., Миронова А.В., Алексеева Л.П., Мазру-хо А.Б. Вирулентность холерных вибрионов, содержащих pre-СТХф: генотипическая и фенотипическая характеристика. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2008; (4): 27-32.
15. Смирнова Н.И., Кульшань Т.А., Баранихина Е.Ю., Краснов Я.М., Агафонов Д.А., Кутырев В.В. Структура генома и происхождение нетоксигенных штаммов Vibrio cholerae биовара Эль Тор с различной эпидемиологической значимостью. Генетика. 2016; 52(9): 1029-41.
16. Okada K., Roobthaisong A., Swaddiwudhipong W., Hamada S., Chantaroj S. Vibrio cholerae O1 isolate with novel genetic background, Thailand-Myanmar. Emerg. Infect. Dis. 2013; 19(6): 1015-7.
DOI: https://dx.doi.org/10.3201/eid1906.120345
17. Онищенко Г.Г., Ломов Ю.М., Москвитина Э.А., Подосинни-кова Л.С., Водяницкая С.Ю., Прометной В.И. и др. Холера, обусловленная Vibrio cholerae О1 ctxAB- tcpA+. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2007; (1): 23-9.
18. Онищенко Г.Г., Водопьянов С.О., Ломов Ю.М., Мишань-кин Б.Н., Сучков И.Ю., Черепахина И.Я. и др. Холерные вибрионы серогрупп неО1, выделенные в Узбекистане в 1987-1990 гг.: ретроспективный VNTR-анализ. Эпидемиология и инфекционные болезни. 2003; (6): 25-9.
REFERENCES
1. Vodop'yanov A.S., Vodop'yanov S.O., Oleynikov I.P., Mishan'kin B.N. INDEL-genotyping of Vibrio cholerae strains. Epidemiologiya i infektsionnye bolezni. 2017; 22(4): 195-200. DOI: http://doi.org/10.18821/1560-9529-2017-22-4-195-200 (in Russian)
ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
2. Kuleshov K.V., Vodop'ianov S.O., Dedkov V.G., Markelov M.L., Deviatkin A.A., Kruglikov V.D., et al. Travel-associated Vibrio cholerae O1El Tor, Russia. Emerg. Infect. Dis. 2016; (11): 2006-8. DOI: https://dx.doi.org/10.3201/eid2211.151727.
3. Gardner S.N., Slezak T., Hall B.G. kSNP3.0: SNP detection and phylogenetic analysis of genomes without genome alignment or reference genomes. Bioinformatics. 2015; 31: 2877-8.
DOI: https://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btv271.
4. Irenge L.M., Ambroise J., Mitangala P.N., Bearzatto B., Ka-bangwa R.K.S., Durant J.F., Gala J.L. Genomic analysis of pathogenic isolates of Vibrio cholerae from eastern Democratic Republic of the Congo (2014-2017). PLoS Negl. Trop. Dis. 2020; 14(4): e0007642.
DOI: https://dx.doi.org/10.1371/journal.pntd.0007642.
5. Mironova L.V., Balakhonov S.V. Whole-genome analysis of single-nudeotide polymorphisms in study of cholera modular epidemiology and agent evolutionary history. Epidemiologiya i vaktsinoprofilaktika. 2014; 4(77):10-8. (in Russian)
6. Tamura K., Peterson D., Peterson N., Stecher G., Nei M., Kumar S. MEGA5: Molecular Evolutionary Genetics Analysis using maximum likelihood, evolutionary distance, and maximum parsimony methods. Mol. Biol. Evol. 2011; 28: 2731-9. DOI: https://dx.doi.org/10.1093/molbev/msr121.
7. Vodop'yanov A.S., Pisanov R.V., Vodop'yanov S.O., Mishan-kin B.N., Oleynikov I.P., Kruglikov V.D., Titova S.V. Molecular epidemiology of Vibrio cholerae — development of the algorithm for data analysis of whole genome sequencing. Epi-demiologiya i infektsionnyye bolezni. 2016; 21(3): 146-52. (in Russian)
8. Garcia D.F., Astudillo M. MIRU-VNTR genotyping of Mycobacterium tuberculosis in a population of patients in Cali, Colombia, 2013-2015. Biomedica. 2019; 39(s1): 71-85.
DOI: https://dx.doi.org/10.7705/biomedica.v39i2.3924.
9. Shastri A.A., Ahuja K., Ratnaparkhe M.B., Shah A., Gagrani A., Lal A. Vector quantized spectral clustering applied to whole genome sequences of plants. Evol. Bioinform. Online. 2019; 15: 1176934319836997.
DOI: https://dx.doi.org/10.1177/1176934319836997. 10. Singh R.B., Mahenderakar M.D., Jugran A.K., Singh R.K., Srivastava R.K. Assessing genetic diversity and population structure of sugarcane cultivars, progenitor species and genera
Информация об авторах:
Водопьянов Алексей Сергеевичм — к.м.н., с.н.с. группы вирусологии ФКУЗ «Ростовский-на-Дону противочумный институт», 344002, Ростов-на-Дону, Россия. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-9056-3231. E-mail: alexvod@gmail.com
Писаное Руслан Вячеславович — к.б.н., зав. лаб. диагностики особо опасных инфекций ФКУЗ «Ростовский-на-Дону противочумный институт», 344002, Ростов-на-Дону, Россия. ORCID ID: http://orcid.org/0000-0002-7178-8021.
Водопьянов Сергей Олегович — д.м.н., зав. лаб. биохимии микробов ФКУЗ «Ростовский-на-Дону противочумный институт», 344002, Ростов-на-Дону, Россия. ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-4336-0439.
Олейников Игорь Павлович — н.с. лаб. биохимии микробов ФКУЗ «Ростовский-на-Дону противочумный институт», 344002, Ростов-на-Дону, Россия.
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-2390-9773.
Участие авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в
подготовку публикации.
using microsatellite (SSR) markers. Gene. 2020;753: 144800 DOI: https://dx.doi.Org/10.1016/j.gene.2020.144800.
11. Subramanian S., Ramasamy U., Chen D. VCF2PopTree: a client-side software to construct population phylogeny from genome-wide SNPs. PeerJ. 2019; 7 :e8213.
DOI: https://dx.doi.org/10.7717/peerj.8213.
12. Chatterjee S., Rudra S.K., Azmi S.A., Bandyopadhyay R. Phylogenetic study based on 28S rRNA gene sequencing of Wuchereria bancrofti isolated from the filaria endemic areas of Bankura district, West Bengal, India. J. Parasit. Dis. 2017; 41(4): 981-6.
DOI: https://dx.doi.org/10.1007/s12639-017-0922-6.
13. Yokoyama E., Hirai S., Ishige T., Murakami S. Application of whole genome sequence data in analyzing the molecular epidemiology of Shiga toxin-producing Escherichia coli O157:H7/H. Int. J. Food Microbiol. 2018; 264: 39-45.
DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.ijfoodmicro.2017.10.019.
14. Monakhova E.V., Mironova A.V, AIckscova L.P., Mazru-kho A.B. Virulence of pre-ctx9-carrying Vibrio cholerae: geno-typic and pheno-typic characteristics. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii. 2008; (4): 27-32. (in Russian)
15. Smirnova N.I., Kul'shan' T.A., Baranikhina E.Y., Krasnov Y.M., Agafonov D.A., Kutyrev V.V. Genome structure and origin of nontoxigenic strains of Vibrio cholerae of El Tor biovar with different epidemiological significance. Russian Journal of Genetics. 2016; 52(9): 914-25.
16. Okada K., Roobthaisong A., Swaddiwudhipong W., Hamada S., Chantaroj S. Vibrio cholerae O1 isolate with novel genetic background, Thailand-Myanmar. Emerg. Infect. Dis. 2013; 19(6): 1015-7.
DOI: https://dx.doi.org/10.3201/eid1906.120345
17. Onishchenko G.G., Lomov Yu.M., Moskvitina E.A., L S. Podosinnikova, Vodyanitskaya S.Yu., Prometnoy V.I., et al. Cholera caused by Vibrio cholerae 01 ctxAB- tcpA+. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii. 2007; (1): 23-9. (in Russian)
18. Onishchenko G.G., Mishankin B.N., Vodopyanov A.S., Lomov Yu.M., Voronezhskaya L.G., Suchkov I.Yu., et al. Sero-groups non-01 Vibrio cholerae isolated in Uzbekistan in 1987-1990: a retrospective VNTR analysis. Epidemiologiya i infektsionnyye bolezni. 2003; (6): 25-9. (in Russian)
Information about the authors:
Alexey S. Vodop'yano^ — PhD (Med.), senior researcher, Virology group, Rostov-on-Don Plague Control Research Institute, 344002, Rostov-on-Don, Russia.
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-9056-3231. E-mail: alexvod@gmail.com
Ruslan V. Pisanov — PhD (Biol.), Head, Department of epidemiology of especially targeted infections, Rostov-on-Don Research Institute for Plague Control, 344019, Rostov-on-Don, Russia.
ORCID ID: http://orcid.org/0000-0002-7178-8021.
Sergey O. Vodop'yanov — D. Sci. (Med.), leading researcher,
Head, Department of microbial chemistry, Rostov-on-Don Research
Institute for Plague Control, 344019, Rostov-on-Don, Russia.
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-4336-0439.
Igor P. Oleynikov — researcher, Department of microbial chemistry,
Rostov-on-Don Research Institute for Plague Control, 344019,
Rostov-on-Don, Russia.
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-2390-9773. Contribution: the authors contributed equally to this article.
