近日,華南理工大學(xué)生物科學(xué)與工程學(xué)院杜紅麗教授課題組在Computational and Structural Biotechnology Journal雜志上在線發(fā)表題為AutoVEM: an automated tool to real-time monitor epidemic trends and key mutations in SARS-CoV-2 evolution的研究論文。生物科學(xué)與工程學(xué)院本科生席彬彬?yàn)檎撐牡谝蛔髡?,博士研究生姜大偉為論文共同第一作者,杜紅麗教授為通訊作者(論文鏈接https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2001037021001082#s0005)。
目前,大多數(shù)針對(duì)SARS-CoV-2基因組進(jìn)化或突變株分析鑒定的研究都采用構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)或針對(duì)單點(diǎn)突變分析的方法。然而,構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)耗時(shí)耗力,對(duì)單點(diǎn)突變分析則很難全局鑒定新冠突變株并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。研究團(tuán)隊(duì)提出了一種聯(lián)合病毒高頻突變位點(diǎn)篩選、連鎖分析和單倍型亞型分型及單倍亞型流行趨勢(shì)分析從而鑒定SARS-CoV-2關(guān)鍵突變和突變株的新方法,并將整個(gè)流程開(kāi)發(fā)成自動(dòng)化分析工具(AutoVEM,圖1)。該工具在1核CPU和2GB RAM的計(jì)算機(jī)上,18小時(shí)內(nèi)分析完131,576 條SARS-CoV-2基因組序列(GISAID數(shù)據(jù)庫(kù),截止到2020年12月)。相對(duì)于該課題組之前采用構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)的方法,該方法效率提高了200倍以上,而且可以準(zhǔn)確鑒定出隨時(shí)間變化的關(guān)鍵突變及單倍亞型。分析數(shù)據(jù)顯示,該課題組先前研究發(fā)現(xiàn)的9個(gè)突變位點(diǎn)(Comprehensive evolution and molecular characteristics of a large number of SARS-CoV-2 genomes reveal its epidemic trends,INT J INFECT DIS,?100?(2020):164-173)中的C241T、C3037T、C14408T、A23403G四個(gè)位點(diǎn)(H1單倍型)基本已在病毒群體中固定下來(lái),占群體的70%以上,而其余5個(gè)突變位點(diǎn)則隨著病毒的進(jìn)化而消失。除此之外,團(tuán)隊(duì)還新發(fā)現(xiàn)了6個(gè)高度連鎖的、可能影響SARS-CoV-2傳染能力等的關(guān)鍵突變位點(diǎn)(T445C, C6286T, C22227T, G25563T, C26801G and G29645T)。
圖1 AutoVEM工作流程圖
該課題組在2020年初開(kāi)始,從新冠病毒防控角度出發(fā),開(kāi)展了一系列新冠病毒相關(guān)的研究,并取得一定的成效。其中,先前的研究(Bai Y, et al. INT J INFECT DIS,?100?(2020): 164-173)受到科技部和WHO(2021年01月14日-2021年02月10日)報(bào)告引用以及外媒關(guān)注。而AutoVEM是在新冠病毒已全球流行,其突變很難阻止的背景下開(kāi)發(fā)的。目的是為全球提供一個(gè)可以隨時(shí)隨地對(duì)本地或公共數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)新冠病毒關(guān)鍵突變位點(diǎn)和鑒定新流行突變株的自動(dòng)化工具,從而為新冠疫苗研發(fā)及檢測(cè)方法的發(fā)展更新提供參考,也為全球抗疫貢獻(xiàn)一份力量。
該項(xiàng)工作得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2018YFC0910201)和廣東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2019B020226001)等項(xiàng)目資助。
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