SNP-профили штаммов Yersinia pestis средневекового биовара из очагов чумы Прикаспия

Метод SNP-типирования, основанный на выявлении в геноме стабильных генетических маркеров – однонуклеотидных полиморфизмов, успешно применяется для генотипирования патогенных микроорганизмов и может быть использован для SNP-профилирования штаммов Yersinia pestis и проведения молекулярно-генетической паспортизации очаговых территорий. Цель работы – определение SNP-профилей штаммов Y. pestis средневекового биовара, выделенных в очагах чумы Прикаспия в 1912–2015 гг., и разработка способа идентификации уникальных SNPs методом секвенирования по Сэнгеру для проведения молекулярно-генетической паспортизации этих территорий. Материалы и методы. Проведено комплексное исследование фенотипических и генотипических свойств 190 штаммов Y. pestis из очагов чумы Прикаспийского региона. Филогенетическая реконструкция методом максимального правдоподобия (Maximum Likelihood, модель GTR) в программе SeaView 5.0.4 выполнена на основе 1621 SNPs, идентифицированных среди 50 штаммов Y. pestis по данным WG-SNP-анализа в программе snippy 4.6. Расчет праймеров для ПЦР -амплификации отобранных в кандидаты-мишени SNP-локусов проводили в программе Vector NTI. Секвенирование локусов SNPs по Сэнгеру осуществлялось на генетическом анализаторе ABI PRISM 3500XL (Applied Biosystems, США). Результаты и обсуждение. Все исследованные штаммы из очагов Прикаспия по фенотипическим характеристикам относились к высоковирулентному и эпидемически значимому средневековому биовару основного подвида Y. pestis. По результатам WG-SNP-анализа определено 9 SNP-генотипов, основанных на полиморфизме единичных нуклеотидов 24 генов, характерных для ключевых филопопуляций, в которые входят штаммы, выделенные в различные периоды эпидемической и эпизоотической активности в очагах Прикаспия. Установление SNP-генотипов штаммов средневекового биовара Y. pestis, полученных более чем за столетний период в очагах Прикаспийского региона, создает предпосылки для определения их канонического SNP-профиля (canSNP) и для разработки алгоритма молекулярно-эпидемиологического мониторинга очагов, в которых циркулирует этот высоковирулентный биовар.

1. Kutyrev V.V., Eroshenko G.A., Motin V.L., Nosov N.Y., Krasnov J.M., Kukleva L.M., Nikiforov K.A., Al’hova Z.V., Oglodin E.G., Guseva N.P. Phylogeny and classification of Yersinia pestis through the lens of strains from the plague foci of Commonwealth of Independent States. Front. Microbiol. 2018; 9:1106. DOI: 10.3389/FMICB.2018.01106.

2. Попов Н.В., Ерошенко Г.А., Карнаухов И.Г., Кузнецов А.А., Матросов А.Н., Иванова А.В., Оглодин Е.Г., Никифоров К.А., Корзун В.М., Вержуцкий Д.Б., Чипанин Е.В., Аязбаев Т.З., Джапарова А.К., Бердиев С.К., Лопатин А.А., Дубянский В.М., Щербакова С.А., Балахонов С.В., Куличенко А.Н., Кутырев В.В. Эпидемиологическая ситуация по чуме в 2020 г. Прогноз эпизоотической активности природных очагов чумы Российской Федерации и других стран СНГ на 2021 г. Проблемы особо опасных инфекций. 2021; 1:52–62. DOI: 10.21055/0370-1069-2021-1-52-62.

3. Кутырев В.В., Попова А.Ю., редакторы. Кадастр эпидемических и эпизоотических проявлений чумы на территории Российской Федерации и ближнего зарубежья (с 1876 по 2016 год). Саратов: Амирит; 2016. 248 с.

4. Eroshenko G.A., Popov N.V., Al’khova Z.V., Kukleva L.M., Balykova A.N., Chervyakova N.S., Naryshkina E.A., Kutyrev V.V. Evolution and circulation of Yersinia pestis in the Northern Caspian and Northern Aral Sea regions in the 20th–21st centuries. PLoS One. 2021; 16(2):e0244615. DOI: 10.1371/journal.pone.0244615.

5. Vogler A.J., Keim P., Wagner D.M. A review of methods for subtyping Yersinia pestis: From phenotypes to whole genome sequencing. Infect. Genet. Evol. 2016; 37:21–36. DOI: 10.1016/j.meegid.2015.10.024.

6. Lärkeryd A., Myrtennäs K., Karlsson E., Dwibedi C.H., Forsman M., Larsson P., Johansson A., Sjödin A. CanSNPer: a hierarchical genotype classifier of clonal pathogens. Bioinformatics. 2014; 30(12):1762–4. DOI: 10.1093/bioinformatics/btu113.

7. Онищенко Г.Г., Кутырев В.В., редакторы. Лабораторная диагностика особо опасных инфекционных болезней. Практическое руководство. М.: Шико; 2013. 560 c

8. Cui Y., Yu C., Yan Y., Li D., Li Y., Jombart T., Weinert L.A., Wang Z., Guo Z., Xu L., Zhang Y., Zheng H., Qin N., Xiao X., Wu M., Wang X., Zhou D., Qi Z., Du Z., Wu H., Yang X., Cao H., Wang H., Wang J., Yao S., Rakin A., Li Y., Falush D., Balloux F., Achtman M., Song Y., Wang J., Yang R. Historical variations in mutation rate in an epidemic pathogen, Yersinia pestis. Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2013; 110(2):577–82. DOI: 10.1073/pnas.1205750110.

9. Gouy M., Guindon S., Gascuel O. SeaView version 4: A multiplatform graphical user interface for sequence alignment and phylogenetic tree building. Mol. Biol. Evol. 2010; 27(2):221–4. DOI: 10.1093/molbev/msp259.

10. Darriba D., Taboada G.L., Doallo R., Posada D. jModel-Test 2: more models, new heuristics and parallel computing. Nat. Methods. 2012; 9(8):772. DOI: 10.1038/nmeth.2109.

11. Balykova A.N., Kukleva L.M., Naryshkina E.A., Eroshenko G.A., Kutyrev V.V. Five draft genome sequences of historical Yersinia pestis strains of phylogroups 2.MED4 and 2.MED1 of the medieval biovar. Microbiol. Resour. Announc. 2022; 11(5):e0004422. DOI: 10.1128/mra.00044-22.