文献分享 | 识别中国禽流感甲型(H7N9)病毒的关键鸟类物种和地理热点
文献信息文献二《Identifying key bird species and geographical hotspots of avian influenza A (H7N9) virus in China》,本文由Benyun Shi等人于2018年11月在Infectious Diseases of Poverty上发表。
研究背景
自2013年2月以来,具有高人类病死率的甲型H7N9流感在长江三角洲蔓延,并在中国东部流行。证据表明,鸟类迁徙在禽流感病毒的全球传播中发挥着关键作用。野生水鸟作为禽流感病毒的天然宿主,在迁徙过程中可能共享栖息地病毒通过粪便-口腔途径经地表水传播的可能性很高。对鸟类的主动监测可为病毒传入新区提供“早期预警”。已有研究基于洲际候鸟迁徙路径分析病毒的全球传播,但缺少研究调查候鸟在区域/省域短距离传播中的作用。目前仍缺乏针对中国所有鸟类物种的H7N9病毒的系统研究。本文旨在更精细地识别与中国H7N9传播相关的鸟类物种和地理热点。
研究方法
研究从GISAID收集2013年1月1日至2017年12月31日中国境内鸡源H7N9病毒的全部或部分HA和NA序列,保留长度≥1683 bp的HA片段和≥1398 bp的NA片段。去除重复序列后,最终共获得495条序列。鸟类观测数据来自《中国鸟类报告》,全国共观测到1145种鸟类,同一地点、同一日期的多条记录仅保留个体数最多的一条,其余视为重复并剔除。2008-2009年共保留157272条记录。进一步在专家指导下,筛选出150种常见候鸟用于交叉相关分析。
用Clustal v2.1的CLUSTAL W算法比对序列,在BioEdit v7.0.5中截为等长,并在MEGA v6.0中拼接。分别采用邻接法(NJ)、最大简约法(MP)与最大似然法(ML)构建系统树。所有树均进行1000次bootstrap评估,仅保留支持度≥0.6的分支,最终得到184条序列。进一步构建日期校准树以揭示H7N9流行波次。
聚焦于上海、江苏、浙江、福建、江西、广东(这些地区病例数占中国鸡源H7N9病例总数的91.2%),计算交叉相关函数(CCF),寻找鸟类观测数量对H7N9病例数的预测滞后(Lag值)。正Lag值表示t周鸟数量与t+Lag周病例数的相关性。
研究结果
图1展示了2013年1月1日至2017年12月31日184条H7N9病毒HA和NA片段,使用邻接法(NJ)构建的系统发育树。同一地区来源的序列以相同颜色标记,大多数同年同地来源的序列都聚在一起。中国东南部的家禽中出现了三次主要的H7N9流行波。第一波主要发生在2013年春季的浙江和江苏(位于图1右上角,分别用绿色和蓝色标记)。随后,病毒逐渐向南扩散至江西、福建和广东,并于2014年在广东暴发。第三波则在2014至2017年间几乎波及华东所有省份(位于图1左上角的子树),并可能出现新的H7N9毒株。
图1H7N9病毒系统发育树
图2展示了上海、江苏、浙江、福建、江西和广东六省市中,鸟种与H7N9病例的交叉相关分析结果,仅显示正滞后(Lag≤10周),相关系数≥0.27的格点以不同颜色标出。由此,可为每个省市选出可能与H7N9疫情传入相关的候鸟物种。其中江西省的CCF结果及候鸟物种分布与其他省市明显不同,这提示除候鸟迁徙外,活禽贸易也是病毒地理传播的重要驱动因素。
图2 候鸟物种与H7N9病例相关分析结果
图3将lag≤5周的正滞后的鸟种观测记录按观测日期以周为单位汇总后,在同一自然年展示H7N9周病例数与这些鸟种的周观测总量的关系,两者在5周窗口内高度同步波动。
图3H7N9周病例数和已识别鸟种的周观测总量
图4计算了各省份已识别的鸟种和H7N9病例的交叉相关函数,蓝色虚线表示相关系数的阈值0.27。在每个省份中,均存在至少一个滞后期(在五周内)其相关系数高于阈值,提示候鸟可作为疫情短期预警指标。
图4 已识别的鸟种和H7N9病例的交叉相关函数
图5展示了中国已识别鸟种的地理分布与鸟类密度估算结果。图6展示了六省份基于已识别鸟种地理分布所识别的H7N9疫情潜在热点区域。大多数热点区域位于沿海地区或大型湖泊周边,在上海、江苏、浙江、福建和广东均存在沿中国东部海岸分布的热点区域。在江苏省,另一个热点区域位于太湖周边。在江西省,主要热点区域则集中在鄱阳湖周边。
图5 中国已识别鸟种的地理分布
图6六省份H7N9疫情潜在热点区域
应用转化
本研究系统整合2013–2017年中国鸡源H7N9病毒序列与科学观鸟记录,通过系统发育分析、交叉相关分析,首次在省市尺度锁定与疫情同步的关键候鸟物种及其地理热点。结果显示,91.2%的鸡源病例集中于上海、江苏、浙江、福建、江西、广东六省市,病毒呈三波次扩散;所识别的风险热点多位于东部沿海及大型湖泊(如太湖、鄱阳湖)周边。研究为H7N9的精准监测、早期预警和区域防控提供了可操作的物种与空间靶点。
文章链接:https://link.springer.com/articl ... romPaywallRec=false
来源:DuLab计算生物学,作者:杨笑语
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