Phát sinh loài phân tử và Phân tích tiến hóa

Phát sinh loài phân tử tái tạo các mối quan hệ tiến hóa giữa các virus từ trình tự di truyền của chúng, biểu diễn chúng dưới dạng cây trong đó sự phân nhánh phản ánh tổ tiên chung và sự phân kỳ. Được áp dụng cho các trình tự virus được tạo ra bởi các phòng thí nghiệm chẩn đoán và giám sát, nó xác định các biến thể, theo dõi cách các virus có liên quan với nhau và hỗ trợ suy luận về sự tiến hóa và lây lan.

Definition

Phát sinh loài phân tử là việc suy luận các mối quan hệ tiến hóa giữa các virus từ các trình tự nucleotide hoặc axit amin đã được căn chỉnh, tạo ra các cây có cấu trúc liên kết và độ dài nhánh tóm tắt tổ tiên chung và sự phân kỳ di truyền.

Scope

Chủ đề này bao gồm các nguyên tắc xây dựng và diễn giải cây phát sinh loài từ trình tự virus: căn chỉnh trình tự, các phương pháp xây dựng cây dựa trên khoảng cách và dựa trên đặc tính, hỗ trợ thống kê như bootstrapping, và việc sử dụng cây phát sinh loài để mô tả các biến thể và mối quan hệ tiến hóa. Đây là tài liệu tham khảo về phương pháp luận và phân tích và không cung cấp các quy trình hoặc lời khuyên quản lý lâm sàng.

Core questions

• Làm thế nào để các trình tự virus đã được căn chỉnh được biến thành một cây mối quan hệ tiến hóa?
• Thứ tự phân nhánh và độ dài nhánh đại diện cho điều gì?
• Độ tin cậy vào cấu trúc của một cây được đánh giá như thế nào?
• Làm thế nào cây phát sinh loài có thể cung cấp thông tin để hiểu về các biến thể, sự đa dạng và sự lây lan của virus?

Key concepts

• Căn chỉnh trình tự
• Cấu trúc liên kết và độ dài nhánh của cây phát sinh loài
• Các phương pháp dựa trên khoảng cách (ví dụ: neighbor-joining)
• Khả năng xảy ra tối đa và suy luận Bayes
• Các mô hình thay thế
• Hỗ trợ Bootstrap
• Đồng hồ phân tử
• Dịch tễ học bộ gen và phát sinh động lực học

Mechanisms

Phân tích phát sinh loài bắt đầu bằng việc căn chỉnh các trình tự virus tương đồng để các vị trí tương ứng được so sánh. Từ sự căn chỉnh, các mối quan hệ có thể được suy luận bằng các phương pháp dựa trên khoảng cách, tóm tắt sự khác biệt từng cặp thành một cây (như trong neighbor-joining), hoặc bằng các phương pháp dựa trên đặc tính như khả năng xảy ra tối đa (maximum likelihood) và suy luận Bayes (Bayesian inference), đánh giá mức độ phù hợp của các cây ứng cử viên giải thích các trình tự quan sát được theo một mô hình thay thế nucleotide. Cấu trúc liên kết của cây thu được cho thấy tổ tiên được suy luận và độ dài nhánh của nó phản ánh sự thay đổi di truyền ước tính. Độ tin cậy trong sự phân nhánh thường được đánh giá bằng bootstrapping, lấy mẫu lại các vị trí để đánh giá mức độ nhất quán của một nhóm. Khi các ngày lấy mẫu được bao gồm, các mô hình đồng hồ phân tử liên hệ sự phân kỳ di truyền với thời gian, hỗ trợ suy luận phát sinh động lực học (phylodynamic) về tốc độ và các mô hình tiến hóa và lây lan của virus.

Clinical relevance

Phân tích phát sinh loài liên kết việc phát hiện trong phòng thí nghiệm với việc mô tả bằng cách đặt các virus được phát hiện vào bối cảnh tiến hóa của chúng, giúp xác định các biến thể và hiểu mối quan hệ giữa các chủng phân lập. Mục này mô tả các phương pháp phân tích và những gì cây có thể và không thể hiển thị; nó mang tính mô tả và không phải là cơ sở cho các quyết định chẩn đoán hoặc điều trị cá nhân.

Epidemiology

Giám sát bộ gen và phát sinh loài đã trở thành một bổ sung thường xuyên cho chẩn đoán phân tử, được sử dụng để theo dõi các biến thể mới nổi và tái tạo các mô hình lây truyền; việc giải trình tự quy mô lớn trong đại dịch COVID-19 đã biến việc giám sát phát sinh loài theo thời gian thực về sự tiến hóa của virus thành một hoạt động y tế công cộng nổi bật.

History

Phát sinh loài định lượng đã trưởng thành vào những năm 1980 khi các phương pháp suy luận và đánh giá cây từ dữ liệu phân tử được chính thức hóa: Felsenstein đã giới thiệu bootstrap để đánh giá độ tin cậy vào năm 1985, và Saitou và Nei đã mô tả thuật toán neighbor-joining được sử dụng rộng rãi vào năm 1987. Các phần mềm như gói MEGA, được cập nhật đến Phiên bản 11 vào năm 2021, đã làm cho các phân tích này trở nên dễ tiếp cận rộng rãi và được áp dụng rộng rãi cho dữ liệu trình tự virus.

Key figures

• Joseph Felsenstein
• Masatoshi Nei
• Naruya Saitou

Seminal works

• felsenstein-1985
• saitou-nei-1987
• tamura-2021

Frequently asked questions

Một cây phát sinh loài của virus cho thấy điều gì?

Nó cho thấy các mối quan hệ tiến hóa được suy luận giữa các trình tự virus: thứ tự phân nhánh phản ánh tổ tiên chung và sự phân kỳ, và độ dài nhánh phản ánh lượng thay đổi di truyền ước tính. Đây là một giả thuyết về mối quan hệ, không phải là một quan sát trực tiếp về lịch sử.

Tại sao hỗ trợ bootstrap được báo cáo cùng với cây phát sinh loài?

Bootstrapping lấy mẫu lại các vị trí trong căn chỉnh để kiểm tra mức độ nhất quán của mỗi nhóm xuất hiện, đưa ra một thước đo độ tin cậy trong các nhánh. Hỗ trợ thấp cho thấy một mối quan hệ cụ thể trong cây là không chắc chắn.