معلومة

استخدام النسبة أو مؤشر التنوع عند التعامل مع سلالتين فقط

استخدام النسبة أو مؤشر التنوع عند التعامل مع سلالتين فقط


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

أنا أبحث في صيانة التنوع في نظام تجريبي يتكون من سلالتين فقط. لدي بيانات العد. يمكنني حساب نسبها ويمكنني استخدام تلك البيانات في النماذج الإحصائية الخاصة بي ، أو يمكنني حساب تنوع شانون أو سيمبسون ، واستخدام تلك البيانات.

سؤالي هو: عند التعامل مع سلالتين فقط ، هل من الضروري حقًا استخدام مؤشر تنوع محسوب ، أم أن النسب تعمل بشكل جيد؟

تتمثل فائدة استخدام النسب في أنه مقياس يسهل الوصول إليه - لا يتطلب أي معرفة (وإن كانت أساسية إلى حد ما) بمؤشرات التنوع وكيفية تغييرها للبيانات.

بعد أن حسبت شانون ، سيمبسون ، والنسب ، وقمت بتشغيل الثلاثة من خلال نماذجي ، لا أستخدم أي فرق - البيانات مؤكدة تمامًا. غريزتي المتعلمة قليلاً ، في هذه الحالة ، هي استخدام أبسط مقياس ، لكني أبحث عن بعض الآراء حول الحالة.


موسعة على الإحصاء المقترح

نسبة $ p $ ليست بالتأكيد مقياسًا جيدًا للتنوع. تشير نسبة 0 أو 1 على حد سواء إلى عدم وجود تنوع في الأنواع حيث يوجد نوع واحد فقط. إذا لم يصل أحد الأنواع إلى معدل تكرار 0.5 في بياناتك ، فقد يكون ذلك معقولًا. خلافًا لذلك ، يمكن أن يكون شيء مثل $ p (1-p) $ إحصائية للفائدة.

إذا كنت على استعداد لاستخدام $ 2p (1-p) $ (بدلاً من $ p (1-p) $ أعلاه) كمؤشر للتنوع ، فيمكنك أن توضح أنه يمكن توسيعه بسهولة إلى $ S $ الأنواع ذات $ 1- sum_ {s = 1} ^ S p_s ^ 2 $ ، حيث $ p_s $ هو تكرار الأنواع $ s $ بالقياس على التنوع الجيني داخل المجموعات السكانية (انظر Nei 1973).

لاحظ أن هذه الإحصائيات ستكون حساسة لحجم العينة. على سبيل المثال ، إذا قمت بأخذ عينات من فرد واحد فقط ، فيمكن لهذا الفرد أن ينتمي فقط إلى نوع واحد ويمكن أن يكون مقياس التنوع الخاص بك صفراً فقط. قد ترغب في حساب مقدر غير متحيز لهذه الإحصائية.

هدفك هو تقليل العبء المعرفي للقارئ

هدفك هو استخدام إحصائية تتواصل بسهولة. إذا كان القراء سيعتادون كثيرًا على مؤشرات سيمبسون أو شانون ، فقد ينتهي الأمر بمؤشر أبسط رياضيًا إلى تحميل معرفي إضافي على القارئ.

IMO ، سيكون من الصعب إعطاء إجابة أكثر تحديدًا دون معرفة 1) من سيكونون قراءك (ما هي المجلة التي تهدف إلى النشر فيها) و 2) ما هو التلاعب الدقيق بالبيانات والتفسير الذي تهدف إلى القيام به على نتائجك. على سبيل المثال ، إذا كان يجعل المقارنات بين الرسوم البيانية أسهل باستخدام إحصائية أبسط على إحصائية أكثر تعقيدًا مرة واحدة ، فإن اختيار الإحصاء الأبسط يعد فكرة جيدة.

تحليل إحصائي جيد

على أي حال ، من الضروري أن تجرب (وقد فعلت) مقاييس مختلفة لتنوع الأنواع وأن تتأكد من أن استنتاجك قوي لهذه المقاييس المختلفة وأن تشرح في أساليبك أن الإحصاء المختار لن يكون مهمًا. هذا سيجعل وجهة نظرك واختيارك للإحصاء أقوى بكثير.


علم الجينوم المقارن للجينوم الأساسي والملحق لـ 48 سينورهيزوبيومسلالات تتألف من خمسة جينات

يعتبر رهاب الجسيمات من بين أكثر أعضاء بكتيريا العقيدات الجذرية المثبتة للنيتروجين المدروسة جيدًا ويساهم بكميات كبيرة من النيتروجين الثابت في المحيط الحيوي. بينما البرسيم المتعايش Sinorhizobium meliloti كانت RM 1021 واحدة من أولى سلالات الجذور التي تم تسلسلها بالكامل ، ولا تتوفر سوى معلومات قليلة حول جينومات هذه المجموعة الكبيرة والمتنوعة من الأنواع.

نتائج

هنا نقوم بالإبلاغ عن مشروع التجميع والتعليق التوضيحي لـ 48 سلالة من سينورهيزوبيوم تتألف من خمسة أنواع جينية. في حين S. meliloti و S. الطبية مرتبطة من الناحية التصنيفية ، فقد عرضوا أنماطًا مختلفة من العقيدات على متنوعة ميديكاغو النباتات المضيفة ، ولها اختلافات في محتوى الجينات ، بما في ذلك تلك المشاركة في الاقتران واستخدام الكبريت العضوي. تختلف الجينات المشاركة في عامل Nod والتخليق الحيوي للسكريات ونزع النتروجين وأنظمة إفراز النوع الثالث والرابع والسادس أيضًا داخل الأنواع وفيما بينها. أشارت تحليلات النمط الظاهري والتحليل الطفري التكافلي إلى أن بعض جينات إفراز النوع الرابع مرتبطة بالتكافل وتشارك في كفاءة تثبيت النيتروجين. علاوة على ذلك ، هناك علاقة بين وجود أنظمة إفراز من النوع الرابع ، والتخليق الحيوي للهيم ، وجينات نزع النتروجين الهوائية الدقيقة ، والكفاءة التكافلية.

الاستنتاجات

نتائجنا تشير إلى أن كل سينورهيزوبيوم تستخدم السلالة استراتيجية مختلفة قليلاً للحصول على أقصى قدر من التوافق مع النبات المضيف. توفر مجموعة بيانات الجينوم الكبيرة هذه معلومات مفيدة لفهم الميزات الوظيفية لخمسة بشكل أفضل سينورهيزوبيوم الأنواع ، وخاصة التوافق في البقوليات-سينورهيزوبيوم التفاعلات. يشير تنوع الجينات الموجودة في الجينومات الملحقة لأعضاء هذا الجنس إلى أن كل بكتيريا قد اعتمدت استراتيجيات مختلفة قليلاً للتفاعل مع أجناس نباتية متنوعة وبيئات التربة.


بيولوجيا النظم

تفترض بيولوجيا الأنظمة أن الكائن الحي هو أكثر من مجموع أجزائه ، أي أن الخصائص الناشئة التي تشكل كائنًا وخصائصه الفيزيائية لا يمكن تفسيرها بفحص جميع المكونات الفردية التي تشكل الكائن الحي. دراسة الكائنات الحية بطريقة شمولية ليست جديدة كما يشير كاهليم وبيرني (Kahlem and Birney 2006) ، كانت الطريقة الوحيدة لدراسة الكائنات الحية حتى وقت قريب نسبيًا. في القرن التاسع عشر ، بدأ العلماء في تفكيك الكائنات الحية على المستوى الجزيئي لدراسة الأجزاء المكونة لها. مع توضيح العقيدة المركزية للبيولوجيا ، تم تطوير طرق معقدة بشكل متزايد لدراسة البيولوجيا الجزيئية وفي النصف الأخير من القرن العشرين سيطر البيولوجيا الجزيئية على العديد من مجالات علم الأحياء. مع ظهور ثورة علم الجينوم ، أصبح من الممكن تجميع قائمة كاملة من الجينات والمنتجات الجينية للكائن الحي - في جوهرها قائمة الأجزاء. سمح لنا التطوير اللاحق لمقاربات omics الأخرى بجمع المزيد من البيانات من التجارب المصممة لاكتشاف ما إذا كانت المكونات تظهر في الكائن الحي وتحت أي ظروف. كانت النتيجة عددًا هائلًا تقريبًا من البيانات. في غضون السنوات العشر الماضية ، بدأ الاعتراف على نطاق واسع بأن نموذج بيولوجيا الأنظمة يوفر طريقة لاستخراج المعنى من هذه البيانات ، وتجاوز مجرد ترويض البيانات لاستخدامها في بناء وجهات نظر شاملة للكائن الحي ، والنماذج التي يمكن أن يكون لها قوة تفسيرية هائلة.

بيولوجيا الأنظمة ، كطريقة للتفكير في علم الأحياء واستكشافه ، تعود جذورها إلى أعمال لودفيج فون برتالانفي في نظرية النظم (برتالانفي 1969) وعمل نوربرت وينر على علم التحكم الآلي (وينر 1948). بعد نشر هذا العمل ، بدأ علماء الأحياء في تطبيق & # x0201csystems think & # x0201d على علم الأحياء وسعى إلى الكشف عن القوانين الأساسية التي تحكم التطور والسلوك ، أو على الأقل لإضفاء الطابع الرسمي على ما كان (وما يزال) تفسيرات بديهية للظواهر البيولوجية (من أجل مراجعة ، انظر Wolkenhauer 2001). يعد بناء النماذج أمرًا أساسيًا لبيولوجيا الأنظمة. تركزت النجاحات الأولية في نمذجة بيولوجيا الأنظمة على الكيمياء الحيوية لعملية التمثيل الغذائي ، مع تطوير تقنيات النمذجة كجزء من نظرية التحكم الأيضي (Heinrich and Schuster 1996) ونظرية النظم البيولوجية (Voit 2000). ومع ذلك ، فإن التطور الكامل لبيولوجيا الأنظمة أعيق بسبب نقص البيانات. لذلك ، فإن الجينومات والكتل المتحالفة معها من البيانات الناتجة عن طرق الإنتاجية العالية التي بدأت في الظهور في التسعينيات تمثل فرصة. إذا تم دمج هذه البيانات بعناية ، فيمكن استخدام هذه البيانات لبناء نموذج يمثل فهمًا على مستوى الأنظمة لقطعة معينة من الآلات الخلوية أو خلية أو عضو أو كائن حي وما إلى ذلك ، اعتمادًا على النوع والكمية و جودة البيانات ومستوى التجريد المطلوب. بالإضافة إلى ذلك ، كلما زادت البيانات التي يمكن دمجها في النموذج ، زادت موثوقية نظرتنا إلى النظام ، حيث إن أي ضوضاء في مجموعات البيانات المختلفة ستميل إلى إلغاء الإشارة وتكثيفها. عامل مهم آخر في ظهور بيولوجيا الأنظمة هو الزيادة المستمرة في قوة أجهزة الكمبيوتر المكتبية. للحصول على نظرة عامة على بيولوجيا الأنظمة انظر (Aderem 2005، Barabasi and Oltvai 2004، Cornish-Bowden 2006، Hood et al. 2004، Ideker et al. 2001، Kitano 2002، Xia et al. 2004).


الأصول والتطور

RRD: ما الذي نعرفه عن أصل فيروس SARS-CoV-2 المسبب لـ Covid-19؟ ما هي الفيروسات الأكثر تشابهًا؟ بناء على ما؟

تيراغرام : إنه جيني قريب نسبيًا من السارس ، والفيروسات المعروفة الأكثر ارتباطًا هي فيروسات كورونا الموجودة في الخفافيش. الخفافيش هي حاملات مشهورة لـ مسببات الأمراض، نظرًا لأن جهاز المناعة لديهم لا يتفاعل بقوة مع مسببات الأمراض مثل ، على سبيل المثال ، لدينا ، لذلك غالبًا ما لا يكون لدى الخفافيش المصابة أعراض قوية (بقدر ما نستطيع أن نقول). هناك أفكار مثيرة للاهتمام حول سبب حدوث ذلك ، تتعلق بالكم الكبير من تلف الخلايا الذي تتعرض له الخفافيش مثل الحيوانات الطائرة. إذا كان رد فعل أجسادهم على هذا أكثر من اللازم ، فإنهم سيقتلون أنفسهم. لذلك كان عليهم أن يتطوروا ليخففوا من رد فعلهم على مثل هذا الضرر ، وهذا يمتد أيضًا إلى مسببات الأمراض. يبدو أنهم يتعاملون بشكل جيد مع بطن مليء بالأمتعة الفيروسية.

إن فيروسات الخفافيش التاجية هي أقرب الأقارب الذين تم العثور عليهم حتى الآن لـ SARS-CoV-2 لا يعني أنها جاءت مباشرة منهم. على الأرجح قفزت من الخفافيش إلى مضيف وسيط. أحد المشتبه بهم القوي هو آكل النمل الحرشفي.

الشكل 2. البنغولين ، المعروف أيضًا باسم النمل المتقشر ، يستخدم في بعض الأدوية التقليدية ويتم تناوله أيضًا. إنها حيوانات غريبة وجميلة لا يمكن اختراعها لولا وجودها. هذه الصورة لبانجولين مطحون (Smutsia temminckii) في محمية Madikwe Game في جنوب إفريقيا. تصوير ديفيد بروسارد. يُعد أكل البنغول تهديدًا مزدوجًا لأنه يهدد البنغولين في نفس الوقت ويمهد الطريق لأصل فيروسات جديدة عندما تحدث البانجولين التي يتم تناولها في الأسواق مع مضيفين آخرين مثل الخفافيش.

RRD: ما الذي يمكن أن يؤثّر على مدى قدرة السارس- CoV-2 على الانتشار من إنسان إلى آخر؟

KK: ينتشر العديد من فيروسات الجهاز التنفسي المنتشرة في البشر من خلال مزيج من انتقال الاتصال (يلمس شخصان بعضهما البعض) ، والانتقال المحمول جوًا (أمشي عبر الهواء الذي عطست فيه) ، والانتقال البيئي (ألمس شيئًا ما لمسته). إذا كان الشخص يجب أن يعطس أو يسعل حتى يحدث انتقال الفيروس ، فمن المحتمل ألا ينتشر هذا الفيروس بكفاءة مثل الفيروس الذي يمكنه أيضًا البقاء على مقابض الأبواب لمدة 2-3 أسابيع ، والتي يمكن للفرد أن يلتقط منها عدوى فيروسية دون أي وقت مضى يقترب من شخص مصاب. وبالتالي ، فإن مدى جودة انتقال هذا الفيروس التاجي عبر طرق النقل المختلفة هذه هو عامل كبير في مدى قدرته على الانتشار. الشيء الآخر الذي سيؤثر بشكل كبير على مدى قدرة هذا الفيروس على الانتشار هو عندما يظهر الفرد المصاب أعراضًا تتعلق بالوقت الذي يصبح فيه هذا الشخص معديًا. إذا تمكن الفرد من نقل الفيروس قبل أن يعرف أنه مريض ، فإن للفيروس ميزة كبيرة ، وستصبح جهود السيطرة على المرض أقل فعالية.

RRD: في الأخبار ، سمعنا أن هناك "سلالات" مختلفة من الفيروس. هل تطورت هذه السلالات الجديدة من الفيروس منذ نشأته في مدينة ووهان الصينية؟ كيف نعرف؟

تيراغرام: منذ وقت طويل (مثل ثلاثة أيام مضت) ، كان من المفترض أنه قد يكون هناك "سلالتين" ، S و L. S كان يُفترض أنهما السلالة الأصلية التي دخلت البشر L تطورت من S بعد ذلك. لكن التحليلات الحديثة وجدت أن تحديد هذه السلالات كان سابقًا لأوانه. ما بدا وكأنه سلالتين كان مجرد تباين داخل سلالة واحدة دون أي نمط قوي ، سواء فيما يتعلق بالجغرافيا والتاريخ. نتوقع أن تتطور سلالات جديدة ، وقد يكون بعضها قد حدث بالفعل ، لكن البيانات تفتقر إلى التأكد مما إذا كانت لديها ، ناهيك عن ما إذا كانت أي سلالات لديها سمات جديدة أو تطورت ، مثل القدرة على الانتشار بسهولة أكبر.

SOK: بشكل عام ، سوف يتراكم الفيروس وراثي الطفرات حيث ينتشر بين البشر ويوسع نطاقه الجغرافي. بعض هذه الطفرات إما أنها ليست أفضل أو أسوأ في الانتشار أو أفضل في الانتشار والانتشار جنبًا إلى جنب مع غير المتحولين. أولئك الذين هم أفضل في القدرة على التكاثر والبقاء على قيد الحياة والانتشار سيزدادون تواترًا في البشر.

KK: شيء آخر سريع نضيفه هنا: بعض الطفرات التي تحدث في الفيروس لا تغير الأحماض الأمينية للبروتينات الفيروسية ، وبالتالي لا يُعتقد أن لها تأثير كبير على لياقة الفيروس (أي ، إمكانية انتقاله ، أو القدرة على الانتشار بين الأفراد). بعض الطفرات تغير بالفعل الأحماض الأمينية للبروتينات الفيروسية ، وفي معظم الأحيان ، تكون هذه الطفرات ضارة. إنها تجعل الفيروس أقل قدرة على الانتشار. ومع ذلك ، فإن جزءًا صغيرًا من الطفرات مفيد. أنها تزيد من إمكانية انتقال الفيروس.

نحن نتعقب أنماط الدورة الدموية الفيروسيةبالنظر إلى كل هذه الأنواع من الطفرات. من خلال معرفة الطفرات التي أصبحت أكثر شيوعًا ، يمكننا أيضًا البدء في تكوين فكرة أفضل عن الطفرات التي قد تكون مفيدة وقد تسمح للفيروس بالتكيف بشكل أفضل مع البشر. يجب تأكيد ما إذا كانت هذه الطفرات مفيدة بالفعل أم لا بشكل تجريبي نظرًا لأن العوامل الأخرى (مجرد فرصة عشوائية ، والعوامل البيئية في مناطق جغرافية مختلفة ، وما إلى ذلك) يمكن أن تؤثر أيضًا على التغييرات في مدى شيوع الطفرة في السكان الفيروسيين ، خاصة في وقت مبكر من وباء.

RRD: ما هي الطرق الأخرى التي قد يتطور بها الفيروس؟

SOK: قد تكون السلالات المتحولة أكثر قدرة على الانتشار بين البشر ، لكنها قد تطور أيضًا القدرة على الانتشار بين الحيوانات الأخرى. يمكننا التنبؤ بأي جزء من الفيروس قد يكون مرتبطًا بما يسمى "تبديل المضيف". تحتاج الفيروسات إلى الارتباط بمستقبلات في الخلايا المضيفة. مع SARS-CoV-2 ، نعلم أن بعض الأجزاء الجينية تتحكم في كيفية ارتباط الفيروس بمستقبلات الخلايا المضيفة ودخولها إليها. يتضمن هذا ، على سبيل المثال ، شيئًا يسمى " مجال ربط المستقبلات "بروتين يسمى" بروتين سبايك "(وهو مرتبط بالتموجات الموجودة على السطح الخارجي للفيروس). هذا الجزء الجيني هو الذي ينتج هذا البروتين الذي يتعرف على الإنزيم 2 المحول للأنجيوتنسين (ACE2). نتيجة لذلك ، فإن جينات هذا الجزء الجيني هي المهمة في فهم أصل الفيروس.

RRD: بعبارة أخرى ، نتوقع أن تتطور الجينات المرتبطة بكيفية قرع الفيروس على باب الخلية بينما ينتقل الفيروس من مضيف له نوع من الأبواب إلى مضيف بنوع آخر من الأبواب؟

SOK: أكثر أو أقل ، نعم.

تيراغرام: اعتبر أنفلونزا أ كمثال كلاسيكي. "قفزت" إنفلونزا الطيور إلى الخنازير حيث تكيفت وأصبحت قادرة على العدوى والانتشار بين البشر ، ثم من الخنازير إلى الأشياء التي تتغذى عليها (على سبيل المثال ، المنك في الدنمارك) أو بالقرب منها (البشر). لست متأكدًا مما إذا كانت هناك قفزات موثقة من البشر إلى الخنازير وما إلى ذلك ، لكنني سأفترض ذلك.

RRD: لنقول ضمنيًا هنا ، إن باب الخنزير يشبه باب الإنسان أكثر من باب الطيور لباب الإنسان ، لذا فإن الفيروس الذي يمكنه فتح باب الخنزير لديه فرصة أفضل لفتح باب الإنسان.

تيراغرام: ربما قمنا بتوسيع الاستعارة إلى حد بعيد ولكن نعم ، فإن مستقبلاتك ومستقبلاتي تشبه مستقبلات الخنازير أكثر مما تشبه مستقبلات الدجاج.

عضو الكنيست: بالتراجع قليلاً هنا ، فإننا نشعر بالقلق في المقام الأول بشأن الأمراض التي تأتي من الحيوانات وتبدأ في إصابة الناس ، لكننا نرد الجميل أيضًا. إن انتقال الإنفلونزا البشرية إلى الخنازير أمر شائع جدًا. كانت هناك تقارير قليلة عن أشخاص أعطوا كلابهم الأليفة وقططهم H1N1 * مرة أخرى في عام 2009. وقد أصيب شمبانزي في حديقة حيوان شيكاغو بفيروس مختلف عن البشر. كم مرة يحدث هذا غير معروف لأننا في الحقيقة لا نبحث عنه كثيرًا.

لكنني سأضيف أنه في حين أن الطفرات في هذه الفيروسات تساعدهم في العثور على مضيفات جديدة لإصابتها ، يمكننا أيضًا استخدام هذه المعلومات لبناء علاجات. هناك بعض أجزاء الفيروس التي لها وظائف مهمة للغاية ، وإذا تحور هذا البروتين كثيرًا ، أو في المكان الخطأ ، لا يمكن للفيروس أن ينمو. عندما ننظر إلى جينومات كل هذه الفيروسات يمكننا أن نرى هذه المناطق ويمكننا تصميم أدوية للعمل ضد تلك الأجزاء من الفيروس. كل جزء من سباق التسلح التطوري بيننا وبين مسببات الأمراض.

* كان H1N1 ، المعروف أيضًا باسم "أنفلونزا الخنازير" ، مسؤولاً عن وباء إنفلونزا عام 2009.
الشكل 3. تصور للفيروس. فيروسات كورونا هي فيروسات "مغلفة" ، وهذا يعني أن المكون الأساسي لغلافها الخارجي يتكون من طبقة دهنية ثنائية (تظهر باللون الرمادي) تسرق من الخلية المصابة. بالإضافة إلى الطبقة الدهنية الثنائية ، يحتوي الغلاف الخارجي على 3 بروتينات فيروسية يشار إليها مجتمعة باسم بروتينات "هيكلية" لأنها جزء من الغلاف الخارجي وتعطي الفيروس شكله المادي وبنيته. تُعرف البروتينات الهيكلية الثلاثة لفيروس كورونا باسم S و M و E. والمثلثات الحمراء هي "طفرات" الفيروس (المكونة من بروتين S) التي تتفاعل مع المستقبلات الموجودة على الخلايا البشرية. إنها المفاتيح التي تناسب أقفال الخلية المضيفة. النقاط البرتقالية هي بروتين M (بروتين غشائي) وهو البروتين الهيكلي الفيروسي الأكثر وفرة والذي يساعد الغشاء (طبقة ثنائية الدهون) للفيروس على الانطواء ويتفاعل مع البروتينات الأخرى. أخيرًا ، النقاط الصفراء هي بروتين E (بروتين الغلاف). هذا هو البروتين الهيكلي الأقل فهمًا ، لكنه يلعب دورًا في تجميع جسم الفيروس (الفيروس هو فيروس واحد فقط) ، وإطلاق فيروس الابنة من الخلايا المضيفة المصابة ، والتسبب في المرض. يوجد داخل الغلاف الموضح هنا ، مع غشاءه وبروتيناته ، الحمض النووي الريبي للفيروس ، والذي يركز عليه الكثير من مناقشتنا هنا. تم إنشاء الرسم التوضيحي بواسطة مركز السيطرة على الأمراض (CDC).

RRD: هل من المتوقع أن يصبح SARS-CoV-2 أكثر أو أقل ضراوة أثناء انتشاره؟ لماذا ا؟

تيراغرام: سؤال صعب.من وجهة نظر تطورية & # 8230 للنجاة من الفيروس يحتاج إلى زيادة انتشاره واستمراره. إذا كان يقتل بسرعة كبيرة & # 8230 فلن ينتقل. ومع ذلك ، إذا تطور بحيث يقلل من معدل تكاثره في الإنسان ، فسيكون هناك القليل جدًا من الفيروس في الأشياء السيئة التي ننشرها لبعضنا البعض (المخاط ، والبصق ، وغيرها ...) ، فلن ينتقل . قد يكون الشكل "المثالي" (المثالي من منظور الفيروس) مثل الزكام العادي & # 8230 يجعلك تشعر بالجنون بعض الشيء ، ولكن ليس بما يكفي لوضعك في السرير (وبالتالي تجنب الآخرين). يجعلك تعطس وتنطط ، لتمريرها للآخرين. لكنها لا تقتلك مما يسمح لك بالاستمرار في العطس والمراوغة والانتشار. لاحظ أنه في هذه المرحلة قد يكون الأمر مثاليًا بالفعل & # 8230 لأنه لا يقتل معظم الناس ، وبالتأكيد لا يقتل أفضل الأشخاص لنشره (الشباب النشط والأطفال الذين يتنقلون أكثر بكثير من كبار السن والعجزة. لذلك سأكون مندهشا في الواقع إذا أصبح الأمر مختلفًا كثيرًا عما هو عليه الآن. ليس هناك الكثير للاختيار من أجل منعه من أن يكون مرضًا لكبار السن / العجزة.

الدكتور: أحد أسباب كون SARS-CoV-2 مميتًا بشكل خاص هو أن الالتهاب الذي يسببه في الرئتين يؤدي إلى ظهور أعراض تشبه الالتهاب الرئوي. هذا إلى حد كبير ضرر ذاتي ناتج عن استجابتنا الالتهابية. ليس من الواضح أن التسبب في مثل هذه الأعراض الشبيهة بالالتهاب الرئوي يفيد الفيروس بأي شكل من الأشكال وقد يقلل من إمكانية انتقاله عن طريق جعل الأفراد المصابين أقل قدرة على الحركة. لذلك من الممكن أن يكون هناك اختيار للفيروس لإحداث استجابة مناعية أقل عدوانية في الرئتين. ولكن قد يكون السبب أيضًا أن الاستجابة المناعية تخضع لسيطرة المضيف أكثر من سيطرة الفيروس. يبدو أن هذا هو الحال بالتأكيد في الفئران حيث يوجد تباين جيني هائل بين سلالات الفئران المختلفة في استجابتها المناعية لفيروسات كورونا الشبيهة بالسارس.

RRD: سيجعل الفيروس المثالي مضيفه اجتماعيًا أكثر أيضًا ، وأقل رغبة في إلزام جهود التباعد الاجتماعي.

تيراغرام: للاستمرار ... إذا قفز من البشر إلى نوع آخر بجانبنا (ومن الواضح أنه ليس لديه مشاكل في القفز لمسافات كبيرة إلى حد ما ... حتى لو لم يكن مباشرة من الخفافيش إلى البشر ولكن عبر وسيط ...) فإن هذا يمكن أن يغير أيضًا معدل التطور. وربما جعله أكثر أو أقل خبيث/ مسببة للأمراض. بغض النظر عن الأنواع المضيفة الجديدة ، والأنواع المضيفة الجديدة في المستقبل ، ولكن أيضًا إذا قفزت مرة أخرى إلى البشر.

RRD: ماذا يمكننا أن نتنبأ أيضًا بتطوره؟

تيراغرام: من المؤكد أنها ستستمر في التنويع إلى المزيد والمزيد من السلالات (أو بشكل أكثر دقة ، سلالات فرعية). ما إذا كان لهذا أي تأثير بيولوجي يجب رؤيته & # 8230 ولكن قد يتوقع المرء أنه سيكون له تداعيات على فعالية اللقاحات& # 8230 وتفويض تطوير لقاحات سلالة معينة (يشبه نوعًا ما مع الأنفلونزا أ).

عضو الكنيست: أتفق مع Tom (TG) ، لكنني سأضيف أنه من الصعب حقًا معرفة ما سيحدث الآن ، ولكن ما نفعله ، أو لا نفعله ردًا على ذلك ، سيؤثر على تطوره. لا نقول إن اللقاحات سيئة ، فنحن بحاجة إلى لقاح ، ولكن مع تطور السكان حصانة سيطبق ضغوطًا تطورية جديدة على الفيروس.

RRD: أي من جينات الفيروس يتطور بسرعة أكبر؟ ما الجينات التي يجب أن تتطور من أجل السماح للفيروس بالنجاح في البشر (مقارنة ، على سبيل المثال ، الخفافيش أو البانجولين)؟

تيراغرام: نحتاج إلى التحدث إلى عالم فيروسات أو شخص مثل إيدي هولمز * الذي يبحث في التسلسلات التي تم إنشاؤها حتى الآن للحصول على إجابة جيدة عن هذا! ولكن من المحتمل أن تكون الجينات تحت الاختيار الأقوى لتجنب الجهاز المناعي أو لدخول الخلايا & # 8230 أيضًا على السطح الخارجي للفيروس.

عضو الكنيست: بصفتي عالم فيروسات ، سأقول إن هذا سيتغير بمرور الوقت. في وقت مبكر عندما كان "الانتقال" إلى البشر وتطوره للانتشار من شخص لآخر ، كان من المحتمل أن يكون هناك ضغط على الكثير من الجينات المختلفة. جينات السطح الخارجي التي ترتبط بخلايانا ، وجيناتها الأخرى المستخدمة للسيطرة على خلايانا. الآن بعد أن نجح البشر لفترة من الوقت ، فإن غالبية الضغط التطوري سيكون على بروتين السنبلة (مرة أخرى ، هذا هو البروتين المرتبط بالارتفاعات الموجودة على السطح الخارجي للفيروس الذي يساعده على الارتباط بالخلايا المضيفة) وغيرها. البروتينات الرئيسية المرتبطة بغشاء الفيروس. ومع ذلك ، ستكون هناك أجزاء من هذا البروتين ضرورية للارتباط بمستقبل الخلية المضيفة. لذلك من المحتمل أن يحدث التطور بطرق للحفاظ على هذا الجزء من البروتين ، ولكن مع تغيير الباقي بطرق لا يتعرف عليها نظام المناعة لدينا بعد الآن.

* أرسل توم بريدًا إلكترونيًا إلى إيدي. لم يذكر إيدي الجينات التي قد تتطور بشكل أسرع ، لكنه قال إنه لا يوجد دليل على وجود جينات الفوعة حتى الآن.

RRD: كيف سيكون تطور الفيروس أو انتشاره مختلفًا إذا تم تطعيم معظم الناس ضده (تخيل وجود اللقاح وإطلاقه)؟

KK: هناك نتيجتان عامتان محتملتان للتطعيم ضد فيروس مثل هذا ... إذا كانت معدلات التطعيم عالية بما يكفي فلن يتمكن الفيروس من الاستمرار في الانتشار والانقراض. يُطلق على مستوى التطعيم المطلوب حد التطعيم ، ويعتمد على إمكانية الانتقال ("رقم الاستنساخ الأساسي، "R0) للفيروس. كلما زادت احتمالية انتقال الفيروس ، زادت نسبة الجمهور الذين يحتاجون إلى التطعيم لوقف (أو حتى إبطاء) الفيروس. إذا كان التطعيم لا يزال يحدث عند مستويات عالية نسبيًا ، ولكن ليس مرتفعًا بما يكفي لمنع الفيروس من الانتشار ، فإن تطعيم بعض الأفراد (بشرط أن يكون اللقاح عالي الفعالية وقائيًا) سيحمي بالفعل بعض الأفراد غير المطعمين أيضًا. وهذا ما يسمى "مناعة القطيع" ويحدث لأن التطعيم يقلل من كمية الفيروس المنتشر ، وبالتالي يقلل من معدل إصابة الأفراد غير المحصنين أيضًا.

الشكل 4. يوضح المحور السيني معدلات التكاثر الأساسية (R0) للفيروسات المختلفة. يُظهر المحور الصادي نسبة الأشخاص الذين يحتاجون إلى التطعيم لإيقاف فيروس (كمبيوتر شخصي). يبلغ معدل SARS-CoV-2 حوالي 3.0 ، والأنفلونزا الموسمية بين الساعة 2 ، والجدري في 10 ، والحصبة عند 16. تم تطويره وإتاحته على نطاق واسع واستخدامه بحيث تحتاج نسبة أقل من السكان للحصول عليه حتى يكون فعالاً مقارنةً بالحصبة. التحذير هو أن ستين بالمائة من سكان العالم (بالقراءة على المحور ص) هم الكثير من التطعيمات. استنادًا إلى رقم مماثل في Keeling، M.J، & amp Rohani، P. (2011). نمذجة الأمراض المعدية في الإنسان والحيوان. مطبعة جامعة برينستون.

SOK: أستطيع أن أتخيل أن الفيروس ينتشر في جيوب الأفراد غير المحصنين ، سواء كانوا حالات أو بدون أعراض.

KK: هناك أيضًا احتمال أن يؤدي التطعيم بمستويات عالية (ولكن أقل من عتبة التطعيم) إلى وضع ضغوط الاختيار على الفيروس للهروب من المناعة التي يوفرها اللقاح للمضيف. في هذه الحالة ، قد يحتاج اللقاح في النهاية إلى إعادة صياغة ليعتمد على سلالة فيروس مختلفة.

الدكتور: بشر الأجسام المضادة ضد فيروسات كورونا تستهدف مجال Spike (المثلثات الحمراء في الشكل 4) ، وهو نفس البروتين الذي يستخدمه الفيروس لربط المستقبلات الخلوية البشرية مثل ACE2 (تلك الأبواب مرة أخرى). يضع هذا الفيروس في مأزق تطوري إلى حد ما لأنه إذا تغيرت طفراته كثيرًا ، فلن تتمكن من الارتباط بمستقبلات المضيف ، ولكن إذا لم تتغير بما يكفي ، فإنها تتعرض للهجوم من قبل الجهاز المناعي المضيف. لكن هذا المأزق لا يقتصر على فيروسات كورونا. على سبيل المثال ، يعمل بروتين Hemagglutinin الموجود في الإنفلونزا أيضًا كبروتين ملزم للمستقبلات وهو أيضًا هدف رئيسي للأجسام المضادة البشرية. نعلم من دراسة فيروسات مثل الإنفلونزا أن هذه البروتينات مرنة إلى حد ما في قدرتها على تحمل الطفرات التي تسمح لها بالهروب من المناعة مع الحفاظ على وظائفها البيولوجية الأخرى. تنبؤي ، على الرغم من التكهنات ، هو أن SARS-Cov-2 سيكون قادرًا على الهروب من الأجسام المضادة البشرية الناتجة إما عن طريق اللقاح أو من المناعة الطبيعية. في الواقع ، هناك بعض الأدلة الأولية على أن فيروسات كورونا البشرية الشائعة الأخرى مثل HCoV-OC43 تتطور للهروب من المناعة القائمة على الأجسام المضادة. من المهم ملاحظة أن هذا لا يقلل بأي شكل من الأشكال من أهمية تطوير لقاح ، ولكن بدلاً من ذلك قد يحتاج اللقاح إلى التحديث مع مرور الوقت كما أشارت كاتيا (KK) أعلاه.

عضو الكنيست : هذا يعتمد على نوع الحصانة الممنوحة ومدة استمرارها. هناك لقاحات توفر "مناعة تعقيموهناك آخرون يمنعون المرض. هذه الأنواع المختلفة من الحماية تدفع تطور الفيروسات بشكل مختلف. مناعة التعقيم هي ما نسعى جاهدين من أجله في معظم الظروف ، وهي نوع المناعة التي يأمل لقاح الإنفلونزا في منحها ، ويتم ذلك عندما يتم مطابقة اللقاح بشكل صحيح مع السلالة المنتشرة. في هذه الحالة يكون لديك مستويات عالية من الأجسام المضادة في الشخص قبل أن يصاب بالعدوى ، وبعد ذلك عندما يظهر الفيروس ، فإن الأجسام المضادة تمنع الفيروس من البدء. هذا هو السبب في أنك ترى كل عقد أو نحو ذلك تحولًا في النوع الفرعي السائد من HA في حالات الإنفلونزا الموسمية البشرية. عندما يكون لدى جميع السكان مناعة معقمة (من التطعيم أو العدوى) لا ينتشر هذا النوع الفرعي جيدًا بعد الآن ويتم استبداله بآخر.

إذا لم تحصل على مناعة معقمة ، فسوف ينتهي بك الأمر مع بعض العدوى منخفضة المستوى (والأجسام المضادة تتباطأ ولكن لا توقف الفيروس في جسمك) ، لكنها ليست سيئة بما يكفي لإرسالك إلى الطبيب. تسمح هذه العدوى تحت الإكلينيكية للفيروس بالتكاثر في البشر والتقاط طفرات جديدة ، ومن ثم يصبح الأمر مجرد اختيار دارويني حتى يظهر الفيروس الذي ينتشر بشكل أسرع أو يقتل بسرعة أكبر. هناك بعض الأمثلة على ذلك في البشر ، ولكن أفضل مثال تمت دراسته هو لقاح فيروس مرض ماريك في الدجاج. منذ أن تم تقديم هذا اللقاح لأول مرة في الخمسينيات من القرن الماضي ، ظهرت نسخة أكثر ضراوة من الفيروس كل 10 إلى 20 عامًا تتطلب لقاحًا جديدًا.

RRD: ما الذي يجب أن ننتبه إليه فيما يتعلق ببيولوجيا الفيروس؟ ما هي المجهول؟

تيراغرام: هل ستتحول / سلالات منه بطرق من شأنها إبطال فعالية الاختبارات التشخيصية؟ أم تؤثر على نجاعة اللقاحات؟

RRD: يا إلهي ، لم أفكر في إمكانية أن تتطور السلالات بطريقة تجعلها غير قابلة للكشف.

عضو الكنيست: لا يزال الوقت مبكرًا ، لكن السؤال المهم بالنسبة لي هو كيف تبدو المناعة ضد هذه الفيروسات. كم يستغرق من الوقت؟ هناك العديد من فيروسات كورونا التي نراها كل عام. أنها تسبب نزلات البرد. كل عام نصاب بنفس الفيروسات تقريبًا لأن مناعتنا ضد هذه الفيروسات لا تدوم سوى حوالي 6 أشهر. هل سيكون هو نفسه بالنسبة لـ SARS-CoV-2؟ أو ربما سنستمر في الإصابة بفيروس SARS-CoV-2 ولكن في المرة القادمة سيكون الجو باردًا.

RRD: ما الذي لم أطلبه مني (وإذا طرحت السؤال ، فقدم أيضًا شيئًا من الإجابة)؟

تيراغرام: Covid-19 هو شيء واحد & # 8230 ، لكنها بالكاد ستكون المرة الوحيدة التي يحدث فيها هذا. كيف نوقف حدوث هذا مرة أخرى؟ وكيف نتعامل مع القضايا المحرجة قليلاً التي عندما تتصرف الحكومات بشكل سيئ (على سبيل المثال قمع الحقيقة & # 8230 قم بإلغاء التأثير & # 8230 على المؤامرات) & # 8230it & # 8217s من الصعب إيقاف هذا الحدوث مرة أخرى. لأكون صادقًا ، أعتقد أننا كنا محظوظين للغاية مع Covid-19 مقارنة بما كان يمكن أن ينتهي بنا الأمر.

JC: أعتقد أننا بحاجة إلى التفكير كيف نصمم استجاباتنا لبيولوجيا الفيروسات. حتى الإيبولا ، كان تمويل الولاية والسكان المحليين مقسمًا حسب المرض. لقد كافحنا بشدة لنقول أن جميع الاستجابات ، في جوهرها ، هي نفسها مع الفروق الدقيقة الخاصة بالمرض وتتعلق إلى حد كبير بنطاق وحجم وآلية الانتقال. كل رد فعلاً اعتمد على الرد السابق. لحسن الحظ / للأسف ، لم تكن الفاشيات قريبة بما يكفي لاختبار ما إذا كان ما فعلناه صحيحًا وفي كثير من الأحيان كان علينا إعادة تعلم بعض الممارسات. بالإضافة إلى ذلك ، لم تكن هناك طرق بحث قوية تم تطويرها لاختبار مكونات الاستجابة ، والتي تم تبني معظمها من ممارسة الصحة العامة "اليومية" على نطاق صغير أو غيرها من ممارسات الاستجابة للطوارئ غير الصحية.

هذا يعني أننا وضعنا افتراضات حول النتائج وفوجئنا ، على سبيل المثال ، عندما كان H1N1 لديه معدل إماتة مرتفع بشكل خاص في النساء الحوامل وكبار السن محميين إلى حد ما. هذا يختلف تمامًا عن الأنفلونزا الموسمية التي كانت نموذجًا للتنبؤ بالسكان المعرضين للخطر. وهذا لم يتحقق إلا بعد انتشار الوباء. لا تعمل طرق مثل تجارب التحكم العشوائية أثناء حالات الطوارئ ، كما أن تكييف منهجيات البحث الأخرى بما في ذلك التحليل النوعي لم يتم احترامه تمامًا حتى الآن.

JC: أيضًا & # 8230 بالنسبة لـ Covid-19 ، كان من الجيد أن يكون لديك بنية تحتية للبحث / التقييم لتقييم مدى فعالية الحجر الصحي أو عدم فعاليته وما هي الفروق الدقيقة التي جعلته كذلك. أكثر فاعلية لأنها تنتشر جغرافيًا. على سبيل المثال ، نجح الحجر الصحي المجتمعي في ووهان في التخفيف من انتشاره إلى الخارج (لاحظ أن الحجر الصحي في هذا الإعداد لا يهدف إلى القضاء على الانتشار ، فقط قم بتثبيته حتى يتمكن الآخرون من الاستعداد ونظام الرعاية الصحية لا يطغى عليه) ولكن الحجر الصحي على سفينة الرحلات على الأرجح فشل لمن كانوا على متن السفينة. حجم واحد لا يناسب الجميع.

RRD: هل هناك قدرة معينة لبعض الفيروسات أو قصة عن فيروس (بخلاف فيروس كورونا) تثير إعجابك بشكل خاص؟

الشكل 5. صورة مجهرية إلكترونية لفيروس ميميفيروس. تخيل بواسطة Ghigo E و Kartenbeck J و Lien P و Pelkmans L و Capo C و Mege JL و Raoult D. From… PLoS Pathog. 2008 يونيو 134 (6): e1000087. دوى: 10.1371 / journal.ppat.1000087.

الدكتور: نحن نميل إلى التفكير في عظم الفيروسات كمتخصصين يتأقلمون بشكل كبير لإصابة نوع واحد. يواجه هؤلاء المتخصصون مقايضات تحد من قدرة أي سلالة معينة من الفيروسات على إصابة عدة أنواع مختلفة. ما هى

من المؤسف بالنسبة لنا أن الفيروسات مثل الفيروسات التاجية الشبيهة بـ SARs هي في الواقع أشبه بالعاملين ويمكن أن تزدهر في العديد من المضيفين المختلفين. كل ما يحتاجونه هو القليل من الوقت للتكيف مع مضيف جديد. بالنسبة لي ، من الملهم أن شيئًا صغيرًا جدًا ومحدودًا من حيث حجم الجينوم يمكن أن يكون مرنًا للغاية.

تيراغرام: حسنًا ، هناك فيروسات ميمي العملاقة التي تسبب بعض الصداع الفلسفي حول تعريف الفيروس. عادة ما تكون كبيرة في حجم الجينوم والحجم المادي مثل البكتيريا مثل ريكتسيا ، ورمز الجينوم الخاص بهم للمنتجات التي لم يتم رؤيتها عادة في الفيروسات ، بما في ذلك تصنيع النيوكليوتيدات والأحماض الأمينية. لكن من ناحية أخرى ، ليس لديهم آلية ترجمة البروتين واستقلاب الطاقة ، وهي سمات نربطها عادةً بالكائنات الحية.

SOK : فيروس الأنفلونزا أ (تحول مستضدي وانجراف). كوالا ريتروفيروس (كلاهما خارجي ، أي ينتقل بين الأفراد ، وداخلي ، أي موروث من الأب إلى الأبناء).

JC: بقدر ما هو وكيلي المفضل من منظور التأهب: يجب أن يكون الانفلونزا. هذا التالف الصغير شديد التكيف بالنسبة لنا ويتطلب نهجًا جديدًا تمامًا. يجب أن تكون لدينا خطط جاهزة ولقاح لا يحتاج & # 8217t إلى مراجعات سنوية. كل هذا يتفق مع بناء المرونة سواء كانت بيولوجية أو اجتماعية أو سلوكية: استيعاب الصدمة والاستعداد للمرّة القادمة.

تيراغرام: ثم هناك فيروسات بشرية يجب أن يكون لها أصل حيواني ولكنها في الحقيقة ليست واضحة من أي حيوان. أعتقد ، على سبيل المثال ، أن الجدري لا يزال يفتقر إلى تفسير جيد للأصل الحيواني. وهناك فيروس هربس الحمار البري. الأمر الذي يجعلني أضحك من اسمه.

عضو الكنيست: قال عالم الفيروسات ، كم لديك من الوقت. كل ما سبق ، ولكن ربما يكون أحد موضوعاتي المفضلة هو المجال الجديد نسبيًا الذي ينظر إليه نقل الجينات الأفقي عن طريق الفيروسات (من الفيروسات إلى مضيفيها ومضيفيها للفيروسات) وكيف يمكن أن تساعد النباتات والحيوانات على تحقيق قفزات كبيرة في التطور. على سبيل المثال ، هناك بعض الأدلة على أن جينات الفيروسات القهقرية قدمت بالفعل لبنة البناء للسماح بتطور المشيمة.


2. المواد والأساليب

2.1 تسلسل اثنين من العزلات الاسترالية

تم ترتيب عزلتين أستراليتين (BetaCoV / Australia / VIC02 / 2020 و BetaCoV / Australia / SA01 / 2020) باستخدام منصة MiSeq (Illumina ، Inc). باختصار ، تمت تنقية الحمض النووي الريبي من كل عزلة باستخدام مجموعة Direct-zol RNA Miniprep (Zymo Research). تم نسخ الحمض النووي الريبي المنقى باستخدام مجموعة النسخ العكسي TaqMan (النظم الحيوية التطبيقية) مع الأوكتاميرات العشوائية المرتبطة بتسلسل تمهيدي محدد ، متبوعًا بتوليف cDNA الثاني باستخدام Klenow DNA Polymerase I (Promega). تم تضخيم الحمض النووي التكميلي بشكل أكبر (باستخدام بادئات خاصة بالتسلسلات المضافة إلى الأوكتامير العشوائية المستخدمة للنسخ العكسي) باستخدام مجموعة KAPA HiFi HotStart (Roche). تمت تنقية الحمض النووي الناتج باستخدام مجموعة تنظيف الحمض النووي والمركّز (Zymo Research). تم إجراء تجزئة وإعداد مكتبة ذات فهرس مزدوج باستخدام مجموعة إعداد مكتبة Nextera XT DNA (Illumina ، Inc) ، وتم تسلسل المكتبات المشوهة باستخدام مجموعة MiSeq Reagent v2 ذات 300 دورة (Illumina ، Inc). تم قطع قراءات التسلسل من أجل الجودة وتعيينها إلى التسلسل المرجعي المنشور (BetaCoV / Wuhan-Hu-1/2019 رقم دخول GenBank NC_045512.2) باستخدام Geneious 11.1.4. تم إنشاء تسلسل الجينوم الإجماعي للعزلات للتحليل.

2.2 المعالجة المسبقة والمحاذاة GISAID

تم تنزيل جميع التسلسلات الفيروسية المتاحة من GISAID (في 05/03/2020 ، انظر الملحق S3 (Elbe، & Buckland-Merrett، 2017)) ، وتصفية التسلسلات الكاملة من أصل بشري (إجمالي 187 جينومًا). تمت تصفية المتواليات منخفضة الجودة (التي تم تعريفها على أنها متواليات ذات محتوى N أكبر من 1٪) تاركة 178 سلالة في المجموع. قمنا أيضًا بتضمين تسلسل فيروسي واحد تم الإبلاغ عنه مؤخرًا من أرشيف الفيروسات الأوروبي العالمي (Ref-SKU: 026V-03883) والتسلسلان الأستراليان في مجموعة البيانات الكاملة.

تمت محاذاة مجموعة البيانات هذه المكونة من 181 تسلسلًا ضد بعضها البعض باستخدام Muscle (الإصدار 3.8.31) (Madeira et al. ، 2019). بناءً على المحاذاة ، يمكننا أن نرى تباينًا كبيرًا في نهايات التسلسلات (الشكل S1) ، ويرجع ذلك على الأرجح إلى تسلسل القطع الأثرية والأخطاء التي تمنع تسلسل الجينومات الفيروسية الكاملة. لتقليل تأثير أخطاء التسلسل المحتملة ، قمنا بكتابة نص برل مخصص لقص التسلسلات بحيث يتم الاحتفاظ بالمواضع ذات التغطية بنسبة 95٪ فقط. استلزم هذا التشذيب إزالة أول 101 نقطة أساس وآخر 72 نقطة أساس من المحاذاة.

بمجرد قص وتحويل كل "U" إلى "T" ، حددنا 54 تسلسلًا متطابقًا. للحد من تأثير التسلسلات المكررة على التحليل اللاحق ، قمنا بتجميعها في إدخال واحد. يتم تلخيص هذه التسلسلات المنهارة في الجدول S1.

للتحقق من صحة المنهجية ، قمنا بتضمين متواليات من فيروسات كورونا الأخرى. اخترنا مزيجًا من عناصر التحكم على النحو التالي: 7 متواليات SARS من أصل بشري (أرقام انضمام GenBank AY274119.3 ، AY291451.1 ، AY502923.1 ، AY502932.1 ، AY559083.1 ، AY559084.1 و AY559087.1) ، 10 SARS متواليات أصل الخفافيش (أرقام الانضمام KY417142.1 إلى KY417152.1) ، 4 متواليات MERS من أصل بشري (أرقام الانضمام KJ477102.1 ، KT006149.2 ، KT026453.1 و KT029139.1) وتسلسلان MERS من أصل الخفافيش (انضمام) رقم MG596802.1 و MG596803.1).

2.3 شجرة النشوء والتطور

تم إنشاء شجرة النشوء والتطور القصوى من المحاذاة المذكورة أعلاه باستخدام RAxML-NG (Kozlov، Darriba، Flouri، Morel، & Stamatakis، 2019). كان النموذج التطوري المستخدم عبارة عن نموذج عام قابل للانعكاس مع تغاير معدل توزيع غاما والمواقع الثابتة (GTR + G + I). نستخدم هذا الوضع لأنه النموذج الأكثر عمومية وقد تم اقتراحه لإنتاج أشجار متساوية للنماذج المختارة على النحو الأمثل (Abadi، Azouri، Pupko، & Mayrose، 2019). تم تصور الشجرة باستخدام iTOL (Letunic & Bork ، 2019) كشجرة متجذرة في المنتصف وتظهر العلاقات التطورية المحتملة بين السلالات التي تم أخذ عينات منها.

2.4 طريقة K-mer

يمكن أن يكون لكل كائن حي ومن المحتمل عزله توقيعًا جينوميًا فريدًا يعتمد على تكوين تسلسله الجيني. لتقدير هذا التوقيع ، حددنا تردد K-mer. ظهر عد جميع السلاسل الممكنة ذات الطول k في تسلسل الفيروس كبديل لأشجار النشوء والتطور في التخصصات الأخرى (Sims، Jun، Wu، & Kim، 2009). يمكن بعد ذلك تصور المسافة المفاهيمية بين جميع العزلات من خلال تشغيل تحليل المكون الرئيسي (PCA) على جميع التواقيع الجينية لتقليل متجه التردد K-mer عالي الأبعاد إلى مساحة ثنائية الأبعاد (Jolliffe & Cadima ، 2016). يرجى الاطلاع على الملحق S1 لمزيد من التفاصيل حول هذه الطريقة.

تم استخدام البرامج النصية المخصصة لحساب تردد K-mer لكل تسلسل باستخدام k من 10 (Sims et al. ، 2009). تمت إزالة K-mers التي تحتوي على قواعد غامضة (أي N). ثم قمنا بحساب النسبة النسبية لكل K-mer ، مما أدى إلى متجه تردد. استخدمنا تنفيذ PCA لـ Python scikit-Learn لتقليل التوقيعات الجينومية التي تحتوي على 1048576 10-mer نسبًا إلى متجه يحتوي على مكونين رئيسيين. أخيرًا ، تم استخدام البرامج النصية المخصصة لمقارنة التوقيعات الجينومية لجميع متواليات فيروس كورونا المذكورة أعلاه.


اختيار التمهيدي في HTS

في الأبحاث الفطرية ، تم استخدام العديد من بادئات تفاعل البوليميراز المتسلسل (PCR) التي تستهدف موضع RNA الريبوسومي (الرنا الريباسي) ، وبشكل رئيسي الفاصل الداخلي المنسوخ (ITS) ، في دراسات التنوع الأولي OM (Selosse وآخرون ، 2004 Shefferson et al. ، 2005 Bonnardeaux et al. ، 2007). ومع ذلك ، فإن تسلسل rDNA المتسارع يعقد تضخيم أحد أصناف OMF الأكثر شيوعًا (Taylor et al. ، 2002 Binder et al. ، 2005) ، عائلة Tulasnellaceae (انظر أدناه) ، مما يؤدي إلى تطوير وتحسين PCR الخاص بـ OM الاشعال.

طور تايلور وماكورميك (2008) لأول مرة بادئات محددة ITS1-OF و ITS4-OF لدراسة تنوع OM من خلال تضخيم ITS الكامل بناءً على تسلسل الفطريات Basidiomycete بما في ذلك تولسنيلا محيط. تم استخدام هذه المجموعة على نطاق واسع لتحديد OM عبر الاستنساخ والتسلسل (Xing et al.، 2015، 2017، 2019 Jacquemyn et al.، 2016a Kaur et al.، 2019 Rammitsu et al.، 2019). يستخدم أيضًا جهاز ITS4Tul التمهيدي الذي صممه Taylor (1997) على نطاق واسع للبحث عنه تولسنيلا التنوع جنبًا إلى جنب مع البادئات ITS1 أو ITS5 (Bidartondo et al. ، 2003 Abadie et al. ، 2006 Taylor and McCormick ، ​​2008 McCormick et al. ، 2012 ، 2016). في وقت لاحق ، أ في السيليكو اقترح التحليل أن البادئات ITS3 / ITS4OF و ITS86F / ITS4 ، التي تستهدف المنطقة الفرعية ITS2 من ITS ، كانت الأكثر مثالية لعينات جذر الأوركيد (Waud et al. ، 2014) ، حتى لو لم تكن دائمًا تعمل بشكل جيد في عينات التربة. علاوة على ذلك ، نظرًا لأن ITS2 يمكن أن ينتج المزيد من وحدات التصنيف التشغيلية (OTUs) وثراء نسبي أعلى من ITS1 في المنطقة الفرعية الأخرى ، فإن العديد من الباحثين يفضلونه للتعرف على الفطريات من خلال منصات HTS (Mello et al.، 2011 Tedersoo and Lindahl، 2016 Nilsson et al. . ، 2019). في نصف العقد الماضي ، تم استخدام ITS3 / ITS4OF بشكل متكرر لتحديد المجتمعات الفطرية الفطرية في جذور الأوركيد من بساتين الفاكهة الأرضية والتربة المحيطة (Jacquemyn et al.، 2015a، 2017b Esposito et al.، 2016 Duffy et al.، 2019). بالإضافة إلى ذلك ، لا يزال ITS86F / ITS4 مستخدمًا للكشف عن شركاء الفطريات من بساتين الفاكهة المشبعة (Cevallos et al.، 2017، 2018a Herrera et al.، 2019b Izuddin et al.، 2019 Jacquemyn et al.، 2021).

والجدير بالذكر أن ITS4OF يعرض أربعة حالات عدم تطابق مع 64 ٪ من Tulasnellaceae ، وعدم تطابق متعدد في مجموعات أخرى من Basidiomycota و Ascomycota. وبالمثل ، مع الأخذ في الاعتبار أن ITS86F به خمسة حالات عدم تطابق في 83٪ من Tulasnellaceae ، أوجا وآخرون. (2015) قام بتمييز الاشعال المعدلة ITS1ngs و ITS1Fngs و ITS4ngs ، وطور ITS4Tul2 التمهيدي للطول الكامل لأنظمة النقل الذكية. يتطابق استخدامها المتكامل مع معظم التجمعات الفطرية المعروفة من بساتين الفاكهة (بما في ذلك 97 ٪ من Tulasnellaceae). في الآونة الأخيرة ، أظهر التمهيدي المطور حديثًا 5.8S-OF مع اثنين من البادئات العكسية المختلفة (ITS4OF و ITS4Tul) نجاحًا جيدًا في OMF (Vogt-Schilb et al. ، 2020).

Tulasnellaceae (من رتبة Cantharellales) هي المتعايشات الفطرية الرئيسية في بساتين الفاكهة ، وبشكل أساسي كليدها A و B. بالمقارنة مع clade A ، يتم تمييز clade B بشكل جيد وبالكاد يتم تضخيمها بواسطة الاشعال العام أو حتى بواسطة الاشعال الخاص بـ Tulasnellaceae (Girlanda et al. ، 2011 Lindahl et al. ، 2013). وفقًا لقاعدة بيانات Ectomycorrhiza (UNITE) سهلة الاستخدام في Nordic ITS والمخصصة لتحديد الجزيئات للفطريات ، فإن 1 تقريبًا 3/4 من تسلسلات Tulasnellaceae تنتمي إلى clade A ، مع الأخذ في الاعتبار تحيزات التمهيدي وأخذ العينات (بشكل رئيسي في نصف الكرة الشمالي) ، Tulasnellaceae clade B يمكن أن تكون ممثلة تمثيلا ناقصا ، على الرغم من كونها شائعة على قدم المساواة (Oja et al. ، 2015). لذلك ، يجب أن تختار الدراسات المستقبلية التي تركز على تنوع OM بدقة الاشعال وتقييم تحيزاتها المحتملة.

قد يدرك المرء أنه لا توجد مجموعة برايمر مثالية ويفكر في استخدام عدة مجموعات متاحة في وقت تصميم الدراسة. بناءً على هذا وسلسلة من الأعمال من فريق البحث لدينا (بيانات غير منشورة) ، يوصى بشدة بمقاضاة أزواج متعددة من البادئات بتداخل تضخيم منخفض. يمكن دمجها ودمجها مع طريقة تضخيم تفاعل البوليميراز المتسلسل المتداخلة لتحديد الحد الأقصى لعدد شركاء السحلية الفطرية (Oja et al. ، 2015 Voyron et al. ، 2017 Vogt-Schilb et al. ، 2020). تم التوصية باستخدام ثلاثة أزواج من التمهيدي المحسّن ، ITS1ngs-ITS4ngs ، و ITS1Fngs-ITS4ngs ، و ITS1-ITS4Tul2 ، من أجل 454 تسلسل حراري. لتسلسل amplicon باستخدام MiSeq PE300 و HiSeq PE250 ، يمكن التوصية بزوجين من التمهيدي (الشكل التكميلي S1) ، وهما ITS1F-ITS4 و ITS1-ITS4Tul للجولة الأولى من التضخيم (Gardes and Bruns، 1993 Bidartondo et al.، 2003) . يمكن أن تتعرض منتجات تفاعل البوليميراز المتسلسل (PCR) بشكل أكبر لتضخيم تفاعل البوليميراز المتسلسل المتداخل باستخدام بادئات ITS86F-ITS4 و ITS86F-ITS4Tul ، والتي تلتقط مجموعة كبيرة ومتنوعة من الفطريات الفطرية المرتبطة بـ 72 نوعًا من بساتين الفاكهة الاستوائية المزروعة في البرية (Li et al. ، غير منشورة). بالنسبة لتسلسل PacBio Sequel من الجيل الثالث ، يمكن التوصية باستخدام ITS1ngs-TW14ngs و ITS1Fngs-TW14ngs و ITS1-ITS4Tul2 (انظر الجدول التكميلي S1 لتسلسلات التمهيدي المذكورة أعلاه). في المستقبل ، قد يسمح تسلسل الجذور ، الذي لا يوفر تضخيمًا في تفاعل البوليميراز المتسلسل (PCR) ، بينما يمكن ملاحظة الفطريات ، بالكشف عن الكتل التي تفلت من جميع البادئات المتاحة ، إن وجدت.


مراجع

Abonyi، A.، M. Leitão، I. Stankovi، G. Borics، G. Várbíró & amp J. Padisák، 2014. مسح نهر كبير (نهر لوار ، فرنسا) لمقارنة الأساليب الوظيفية للعوالق النباتية: هل تعرض مناطق الأنهار في مماثلة طرق؟ المؤشرات البيئية 46: 11-22. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.05.038.

أبوني ، أ. ، إ. Ács، A. Hidas، I. Grigorszky، G. Várbíró، G. Borics & amp K. T. Kiss، 2018a. يسلط التنوع الوظيفي للعوالق النباتية الضوء على تحول تدريجي طويل الأمد في النظام في القسم الأوسط من نهر الدانوب بسبب الاحتباس الحراري والتأثيرات البشرية وقلة التغذية. بيولوجيا المياه العذبة 63: 456-472. https://doi.org/10.1111/fwb.13084.

Abonyi، A.، Z. Horváth & amp R. Ptacnik، 2018b. يتفوق الثراء الوظيفي على الثراء التصنيفي في توقع أداء النظام البيئي في مجتمعات العوالق النباتية الطبيعية. بيولوجيا المياه العذبة 63: 178–186.

Abonyi، A.، K. T. Kiss، A. Hidas، G. Borics، G. Várbíró & amp É. Ács، 2020. انخفاض حجم الخلية وتغير حجم بنية العوالق النباتية يقيد عمل النظام البيئي في نهر الدانوب الأوسط على مدى عدة عقود. النظم البيئية. https://doi.org/10.1007/s10021-019-00467-6.

Agustí، S.، Duarte، C.M & amp Canfield، Jr. D. E.، 1991. تقسيم الكتلة الحيوية في مجتمعات فلوريدا النباتية العوالق. مجلة أبحاث العوالق 13: 239 - 245.

Allen، A. P.، J.H Brown & amp J. F. Gillooly، 2002. التنوع البيولوجي العالمي وحركية الكيمياء الحيوية وقاعدة التكافؤ النشط. Science 297: 1545–1548.

أرشيبالد ، إي. أ. ، 1949. السمة المحددة للمجتمعات النباتية: II. نهج كمي. مجلة علم البيئة 37: 274-288.

أرهينيوس ، أو. ، 1921. الأنواع والمنطقة. مجلة علم البيئة 9: 95-99.

Azovsky، A. I.، 2002. العلاقات القائمة على الحجم بين الأنواع في القاع: هل العالم أكثر تنوعًا بالنسبة للميكروبات؟ علم البيئة 25: 273-282.

Baas-Becking، L.GM، 1934. Geobiologie of inleiding tot de milieukunde. فان ستوكوم وزون ، لاهاي: 263.

Bach، L. T.، K. T. Lohbeck، T. B. Reusch & amp U. Riebesell، 2018. التطور السريع للقدرات التنافسية شديدة التغير في أنواع رئيسية من العوالق النباتية. بيئة الطبيعة وتطورها 2: 611-613.

Balzano، S.، D. Sarno & amp W. H. Kooistra، 2011. تأثيرات الملوحة على معدل النمو ومورفولوجيا العشرة الهيكل العظمي سلالات. مجلة أبحاث العوالق 33: 937-945.

Batista، A. M. & amp A. Giani، 2019. التباين الزماني المكاني لمجتمع البكتيريا الزرقاء في الخزان البرازيلي قليل التغذية: هيمنة البيكوسيانوبكتيريا. علم البيئة المائية وعلم الأحياء المائية 19: 566-576.

Benito، X.، S.C Fritz، M. Steinitz-Kannan، M. I. Vélez & amp M.M McGlue، 2018. علم البيئة والتطور 8: 7865-7878.

Bolgovics ، Á. ، G. Várbíró ، É. Ács، Z. Trábert، KT Kiss، V. Pozderka، J. Görgényi، P. Boda، BA Lukács، Z. Nagy-László، A. Abonyi & amp G. الاستخدام الممكن لتقييم الجودة. المؤشرات البيئية 81: 587-596.

Bolgovics، Á.، B. Viktória، G. Várbíró، E. Á. Krasznai-K، É. Ács، K. T. علم البيئة الكلية 678: 162 - 172.

بوريكس ، ج. ، توثميريز ، ب. ، لوكاش ، ب. و Várbíró، G.، 2012. مجموعات وظيفية من العوالق النباتية تشكل تنوع النظم البيئية للبحيرات الضحلة. في استجابات العوالق النباتية للتأثيرات البشرية على مستويات مختلفة. سبرينغر ، دوردريخت: 251-262.

Borics، G.، J. Görgényi، I. Grigorszky، Z. László-Nagy، B. Tóthmérész، E. Krasznai & amp G. Várbíró، 2014. دور مقاييس تنوع العوالق النباتية في تقييم جودة البحيرة الضحلة والأنهار. المؤشرات البيئية 45: 28-36.

Bork، P.، C. Bowler، C. de Vargas، G. Gorsky، E. Karsenti & amp P. Wincker، 2015. Tara Oceans تدرس Tara Oceans العوالق على نطاق كوكبي. مقدمة. Science 348: 873.

Bortolini، J.C، A. Pineda، L. C. Rodrigues، S. Jati & amp L. F. M. Velho، 2017. بيولوجيا المياه العذبة 62: 1756-1767.

براون ، جيه إتش وأمبير إم في لومولينو ، 1998. الجغرافيا الحيوية. سيناور ، سندرلاند ، ماساتشوستس.

براون ، جيه إتش ، جي إف جيلولي ، إيه بي ألين ، في إم سافاج وأمبير جي بي ويست ، 2004. نحو نظرية التمثيل الغذائي للبيئة. علم البيئة 85: 1771-1789.

Bruggeman، J.، 2011. نهج علم الوراثة لتقدير سمات العوالق النباتية. مجلة علم النبات 47: 52-65.

Callieri، C.، G. Corno، E. Caravati، S. Galafassi، M. Bottinelli & amp R. Bertoni، 2007. خصائص التمثيل الضوئي وتنوع المياه العذبة Synechococcus على عمقين خلال ظروف خلط مختلفة في بحيرة عميقة قليلة التغذية. مجلة علم البحيرات 66: 81-89.

كامبو ، إي ، إم. Lezcano، R. Agha، S.Cirés، A. Quesada & amp R. El-Shehawy، 2013. First TaqMan Aphanizomenon ovalisporum في الماء. التقدم في علم الأحياء الدقيقة نشر البحث العلمي 03: 430-437.

Capelli، C.، A. Ballot، L. Cerasino، A. Papini & amp N. Salmaso، 2017. الجغرافيا الحيوية لمجموعات الميكروسيستين المكونة للإزهار والتي لا تسبب السموم في Dolichospermum lemmermannii (البكتيريا الزرقاء). الطحالب الضارة 67: 1-12.

Capelli، C.، L. Cerasino، A. Boscaini & amp N. Salmaso، 2018. الأدوات الجزيئية للتقييم الكمي للمواد السامة المحتملة Tychonema bourrellyi (البكتيريا الزرقاء ، المذبذبات) في البحيرات الكبيرة. Hydrobiologia 824: 109-119.

Carvalho، L.، S. Poikane، AL Solheim، G. Phillips، G. Borics، J. Catalan، C. De Hoyos، S. Drakare، BJ Dudley، M. Järvinen & amp C. Laplace-Treyture، 2013. Strength and عدم اليقين من مقاييس العوالق النباتية لتقييم آثار التخثث في البحيرات. علم الأحياء المائية 704: 127-140.

كافندر-باريز ، جيه ، كوزاك ، ب. رسائل علم البيئة 12: 693-715.

سيبايوس ، جي ، بي آر إيرليش ، إيه دي بارنوسكي ، إيه غارسيا ، آر إم برينجل وأمبير تي إم بالمر ، 2015. الخسائر المتسارعة للأنواع الحديثة التي يسببها الإنسان: دخول الانقراض الجماعي السادس. تقدم العلوم 1: e1400253.

Chase، J.M & amp M.A Leibold، 2002. يحدد النطاق المكاني العلاقة بين الإنتاجية والتنوع البيولوجي. طبيعة 416: 427-430.

Chen، K. & amp L. Pachter، 2005. المعلوماتية الحيوية لتسلسل بندقية الجينوم الكامل للمجتمعات الميكروبية. PLoS علم الأحياء الحسابي 1: 106-112.

Chesson، P. L. & amp T. J. Case، 1986. نظرة عامة: نظريات المجتمع غير المتوازنة: الصدفة ، والتنوع ، والتاريخ. في Diamond، J. & amp T. J. Case (eds)، Community Ecology. Harper and Row Publishers Inc. ، نيويورك: 229-239.

كليفورد ، إتش تي وأمبير دبليو ستيفنسون ، 1975. مقدمة في التصنيف العددي. المطبعة الأكاديمية ، نيويورك: 229.

Cole، JR، Q. Wang، JA Fish، B. Chai، DM McGarrell، Y. Sun، CT Brown، A. Porras-Alfaro، CR Kuske & amp JM Tiedje، 2014. Ribosomal Database Project: data and tools for high الإنتاجية rRNA التحليلات. بحوث الأحماض النووية 42: D633-D642.

Connell، J.H.، 1978. التنوع في الغابات الاستوائية المطيرة والشعاب المرجانية. Science 199: 1302–1310.

Connor، E.F & amp E.D. McCoy، 1979. الإحصائيات والبيولوجيا الخاصة بالعلاقة بين الأنواع والمنطقة. عالم الطبيعة الأمريكي 113: 791-833.

D'Alelio، D.، A. Gandolfi، A. Boscaini، G. Flaim، M. Tolotti & amp N. Salmaso، 2011. مجموعات Planktothrix في بحيرات subalpine: اختيار السلالات ذات الحويصلات الغازية القوية كدالة لعمق البحيرة وقياس الشكل والتداول. بيولوجيا المياه العذبة 56: 1481–1493.

D’Alelio، D.، N. Salmaso & amp A. Gandolfi، 2013. يشكل إعادة التركيب المتكرر البنية السكانية للوباء في بلانكتوثريكس (Cyanoprokaryota) في بحيرات subalpine الإيطالية. مجلة علم النبات 49: 1107-1117.

دي توني ، جي بي ، 1907. Sylloge Algarum Omnium Hucusque Cognitarum - المجلد 5 ، Mixophyceae ، المجلد. 5. Sumptibus Editoris Typis Seminarii ، بادوفا.

DeAngelis، D.L & amp J.C Waterhouse، 1987. مفاهيم التوازن وعدم التوازن في النماذج البيئية. دراسات بيئية 57: 1-21.

Devercelli، M.، P. Scarabotti، G. Mayora، B. Schneider & amp F. Giri، 2016. كشف دور الحتمية والعشوائية في هيكلة مجتمع الميتوبلانكتونيك في السهول الفيضية لنهر بارانا. علم الأحياء المائية 764: 139-156.

Díaz، S. & amp M. Cabido، 2001. Vive la différence: التنوع الوظيفي للنبات مهم لعمليات النظام الإيكولوجي. الاتجاهات في علم البيئة وتطورها 16: 646-655.

ديكرسون ، جي إي أند جيه في روبنسون ، 1985. علم البيئة 66: 966-980.

Dong، X.، W. Zhao، L. Lv، H. Zhang، F. Lv، Z. Qi، J. Huang & amp Q. Liu، 2016. تنوع العوالق حقيقية النواة لأحواض تربية الأحياء المائية مع Carassius auratus gibelio ، باستخدام تغيير طبيعة هلام التدرج الكهربائي. المجلة الإيرانية لعلوم المصايد 15: 1540-1555.

Durrett، R. & amp S. Levin، 1996. النماذج المكانية لمنحنيات منطقة الأنواع. مجلة علم الأحياء النظري 179: 119-127.

ديبل ، جيه ، إتش دبليو بيرل وأمبير بي إيه نيلان ، 2002. التوصيف الجيني لـ Cylindrospermopsis raciborskii (البكتيريا الزرقاء) من أصول جغرافية متنوعة بناءً على تحليل تسلسل النوكليوتيدات nifH و cpcBA-IGS. علم الأحياء الدقيقة التطبيقي والبيئي 68: 2567-2571.

Ebenhöh، W. 1988. تعايش عدد غير محدود من أنواع الطحالب في نظام نموذجي. علم الأحياء النظري للسكان 34 (2): 130-144.

Ehrenberg، C.، 1830. Organization، systematik und geographisches Verhältniss der Infusionsthierchen.

إيرليش ، ب. وأمبير إيه إرليش ، 1981.الانقراض: أسباب وعواقب زوال الأنواع. راندوم هاوس ، نيويورك.

Fisher، R. A.، A. S. Corbet & amp C. B. Williams، 1943. العلاقة بين عدد الأنواع وعدد الأفراد في عينة عشوائية من مجموعة الحيوانات. مجلة علم البيئة الحيوانية 12: 42-58.

Flöder، S. & amp U. Sommer، 1999. التنوع في مجتمعات العوالق: اختبار تجريبي لفرضية الاضطراب الوسيط. علم البحيرات وعلم المحيطات 44: 1114-1119.

Flynn، K. J.، D.K Stoecker، A. Mitra، J. A. Raven، P. M. Glibert، P. J. Hansen، E. Granéli & amp J.M Burkholder، 2013. إساءة استخدام تقسيم العوالق النباتية والعوالق الحيوانية: الحاجة إلى تعيين الكائنات الحية على أنها مختلطة ضمن الأنواع الوظيفية للعوالق. مجلة أبحاث العوالق 35: 3-11.

Fox، J.W، 2013. يجب التخلي عن فرضية الاضطراب الوسيط. الاتجاهات في علم البيئة وتطورها 28: 86-92.

Fox، J.W، J. McGrady-Steed & amp O. L. Petchey، 2000. اختبار تشبع الأنواع المحلية مع تجمعات الأنواع الإقليمية غير المستقلة. رسائل علم البيئة 3: 198-206.

فريدلي ، ج. د. ، 2001. تأثير تنوع الأنواع على إنتاجية النظام الإيكولوجي: كيف وأين ولماذا؟ Oikos 93: 514-526.

Fujii ، K. ، H. Doi ، S. Matsuoka ، M. Nagano ، H. Sato & amp H. Yamanaka ، 2019. التمثيل الغذائي البيئي للحمض النووي لتحليل مجتمع الأسماك في بحيرات المياه الراكدة: مقارنة بين طرق الصيد. بلوس ون 14: e0210357.

Gaedeke، A. & amp U. Sommer، 1986. تأثير تكرار الاضطرابات الدورية على الحفاظ على تنوع العوالق النباتية. Oecologia 71: 25-28.

Geitler، L.، & amp A. Pascher، 1925. Cyanophyceae and Cyanochloridinae = Chlorobacteriaceae In Pascher، A. (ed)، Die Süßwasserflora Deutschlands، Österreichs und der Schweiz. Verlag von Gustav Fisher، Jena: 481.

جليسون ، هـ. أ. ، 1922. حول العلاقة بين الأنواع والمساحة. علم البيئة 3: 158–162.

Gołębiewski، M. & amp A. مجلة علم الأحياء الدقيقة التطبيقي 128: 330–354.

Görgényi، J.، B. Tóthmérész، G. Várbíró، A. Abonyi، E. T-Krasznai، V. B-Béres & amp G. Borics، 2019. Hydrobiologia 830: 287-301.

Gotelli، N.J & amp R. K. Colwell، 2011. تقدير ثراء الأنواع. التنوع البيولوجي 12: 39-54.

Graco-Roza، C.، A. M. Segura، C. Kruk، P. Domingos، J. Soininen & amp M. M. Marinho، 2019. Clumpy coexisting in phytoplankton: The role of the function التشابه في التجمع المجتمعي. BioRxiv ، ص. 869966.

Green، J.L، A.J. Holmes، M. Westoby، I. Oliver، D. Briscoe، M. Dangerfield، M.Gillings & amp A. J. Beattie، 2004. Scatial scaling of microbial eukaryote التنوع. طبيعة 432: 747-750.

Guelzow، N.، F. Muijsers، R. Ptacnik & amp H. Hillebrand، 2017. يرتبط الاستقرار الوظيفي والهيكلي في مجتمعات العوالق النباتية ذات التوصيلية المختلفة. علم البيئة 40: 719-732.

Gugger ، M. ، R. Molica ، B. Le Berre ، P. Dufour ، C. Bernard & amp J.-F. Humbert ، 2005. التنوع الجيني لسلالات Cylindrospermopsis (البكتيريا الزرقاء) المعزولة من أربع قارات. علم الأحياء الدقيقة التطبيقي والبيئي 71: 1097-1100.

Guiry ، M. D. ، & amp G. M. Guiry ، 2019. AlgaeBase. منشور إلكتروني عالمي - جامعة أيرلندا الوطنية ، غالواي ، http://www.algaebase.org.

Gunderson، L.H، 2000. المرونة البيئية - من الناحية النظرية والتطبيق. المراجعة السنوية للإيكولوجيا والنظاميات 31: 425-439.

Handelsman، J.، 2009. Metagenetics: إنفاق ميراثنا على المستقبل. التكنولوجيا الحيوية الميكروبية 2 (2): 138-139.

Hardin، G.، 1960. مبدأ الاستبعاد التنافسي. Science 131: 1292-1297.

هاستنجز ، أ. ، 2004. العابرون: مفتاح الفهم البيئي طويل الأمد؟ الاتجاهات في علم البيئة وتطور 19: 39-45.

هاستنجز ، إيه ، كاي سي أبوت ، ك.كودينجتون ، ت.فرانسيس ، جي جيلنر ، واي سي لاي ، إيه موروزوف ، إس بتروفسكي ، ك. سكرانتون وأمبير إم إل زيمان ، 2018. ظواهر عابرة في علم البيئة. Science 361: eaat6412.

Hening، A. & amp D. H. Nguyen، 2020. مبدأ الاستبعاد التنافسي في البيئات العشوائية. مجلة علم الأحياء الرياضي 80: 1323-1351.

Hillebrand، H. & amp B. J. Cardinale، 2010. نقد للتحليلات التلوية والعلاقة بين الإنتاجية والتنوع. علم البيئة 91: 2545-2549.

Hillebrand، H. & amp B. Matthiessen، 2009. التنوع البيولوجي في عالم معقد: التوطيد والتقدم في بحوث التنوع البيولوجي الوظيفية. رسائل علم البيئة 12: 1405-1419.

Hodoki، Y.، K. Ohbayashi، Y. Kobayashi، H. Takasu، N. Okuda، S. Nakano، et al.، 2013. Anatoxin-a-Production Raphidiopsis البحر الأبيض المتوسط Skuja فار. غرانديز هيل هو نوع بيئي غير متغاير Cuspidothrix issatschenkoi (Usačev) Rajaniemi وآخرون. في البحيرات اليابانية. الطحالب الضارة 21-22: 44-53.

هولينج ، سي إس ، 1973. مرونة واستقرار النظم البيئية. المراجعة السنوية للإيكولوجيا والتطور والنظاميات 4: 1-23.

Hooper، DU، M. Solan، A. Symstad، S. Diaz، MO Gessner، N. Buchmann، V. Degrange، P. Grime، F. Hulot، F.Mermillod-Blondin، J. Roy، E. Spehn & amp L فان بير ، 2002. تنوع الأنواع ، والتنوع الوظيفي ، وعمل النظام الإيكولوجي. في Loreau ، M. (محرر) ، التنوع البيولوجي وعمل النظام الإيكولوجي - التوليف ووجهات النظر. مطبعة جامعة أكسفورد ، أكسفورد: 195-208.

Hooper، DU، FS Chapin، JJ Ewel، A. Hector، P. Inchausti، S. Lavorel، JH Lawton، DM Lodge، M. Loreau، S. Naeem، B. Schmid، H. Setälä، AJ Symstad، J. Vandermeer & amp DA Wardle، 2005. تأثيرات التنوع البيولوجي على عمل النظام الإيكولوجي: إجماع على المعرفة الحالية. دراسات بيئية 75: 3 - 35. https://doi.org/10.1890/04-0922.

هورنر ديفين ، إم سي ، إم لاجي ، جي بي هيوز وأمبير بي جي إم بوهانان ، 2004. علاقة منطقة تصنيفية للبكتيريا. طبيعة 432: 750-753.

Hötzel، G. & amp R. Croome، 1999. دليل طرق العوالق النباتية للأراضي والمياه العذبة الأسترالية بأستراليا. مؤسسة بحوث وتنمية موارد الأراضي والمياه ، كانبرا.

Hubbell، S. P.، 2006. نظرية المحايدة وتطور التكافؤ البيئي. علم البيئة 87: 1387 - 1398.

هيوز ، أ. ، 2012. الاضطراب والتنوع: مشكلة الدجاج والبيض البيئية. معرفة تعليم الطبيعة 3:48.

Huisman، J. & amp F. J. Weissing، 1999. التنوع البيولوجي للعوالق حسب تذبذبات وفوضى الأنواع. طبيعة 402: 407-410.

Hutchinson، G. E.، 1941. الجوانب البيئية للخلافة في التجمعات الطبيعية. عالم الطبيعة الأمريكي 75: 406-418.

هتشينسون ، جي إي ، 1961. مفارقة العوالق. عالم الطبيعة الأمريكي 95: 137-145.

Irigoien، X.، J. Huisman & amp R. P. Harris، 2004. أنماط التنوع البيولوجي العالمي للعوالق النباتية البحرية والعوالق الحيوانية. Nature 429: 863–867.

Järnefelt، H.، 1956، Zur Limnologie einiger Gewasser Finnlands. السادس عشر. ميت شاذ.

جاسر ، إ. ، أ. بوكوفسكا ، ج.-ف. Humbert، K. Haukka & amp D. P. Fewer، 2017. تحليل مجتمعات البكتيريا الزرقاء المسببة للسموم من خلال تغيير طبيعة الرحلان الكهربائي للهلام المتدرج. في Kurmayer، R.، K. Sivonen، A. Wilmotte & amp N. Salmaso (eds)، Molecular Tools for Detection and Quantity of Toxigenic Cyanobacteria. وايلي ، نيويورك: 263-269.

Ji، X.، J.M Verspagen، M. Stomp & amp J. Huisman، 2017. المنافسة بين البكتيريا الزرقاء والطحالب الخضراء عند انخفاض ثاني أكسيد الكربون في مقابل ارتفاع ثاني أكسيد الكربون2: من سيفوز ولماذا؟ مجلة علم النبات التجريبي 68: 3815-3828.

Johnson، M.، I. Zaretskaya، Y. Raytselis، Y. Merezhuk، S. McGinnis & amp T. L. Madden، 2008. NCBI BLAST: واجهة ويب أفضل. بحوث الأحماض النووية 36: W5-W9.

Juhasz-Nagy، P.، 1993. ملاحظات حول التنوع التركيبي. فرضية الاضطراب المتوسط ​​في بيئة العوالق النباتية. سبرينغر ، دوردريخت: 173–182.

Knopf، F.L، 1986. تغير المناظر الطبيعية والعالمية في الشرق كولورادو أفيفاونا. نشرة جمعية الحياة البرية (1973-2006) 14: 132-142.

Komárek، J.، 2016. نهج متعدد الأطوار لتصنيف البكتيريا الزرقاء: المبادئ والتطبيقات. المجلة الأوروبية لعلم الفطريات 51: 1-8.

Komárek، J. & amp P. Albertano، 1994. هيكل خلية لبروكاريوت بلانكتيكي Tychonema bourrellyi. دراسات الألجولوجيكال / Archiv für Hydrobiologie ، وحدات التخزين الإضافية Schweizerbart’sche Verlagsbuchhandlung. https://doi.org/10.1127/algol_stud/75/1995/157.

Komárek، J. & amp J. Komárková، 2003. تنوع النمط الظاهري للجنس cyanoprokaryotic Cylindrospermopsis (Nostocales) مراجعة عام 2002. علم النبات التشيكي ، أولوموك 3: 1-30.

Komárek، J.، J. Kaštovský، J.Mareš & amp J.R. Johansen، 2014. التصنيف التصنيفي للنواة الزرقاء (الأجناس الزرقاء البكتيرية) 2014 ، باستخدام نهج متعدد الأطوار. بريليا 86: 295-335.

Kong، P.، P. Richardson & amp C. Hong، 2017. التنوع والبنية المجتمعية للبكتيريا الزرقاء والميكروبات الأخرى في إعادة تدوير خزانات الري. بلوس واحد 12: e0173903.

Krienitz، L. & amp C. Bock، 2012. الحالة الحالية لمنهجيات الطحالب الخضراء الكروية العوالقية في المياه الداخلية. علم الأحياء المائية 698: 295 - 326.

Kruk، C.، E. T. H. M. Peeters، E. H. Van Nes، V. L.M Huszar، L. S. Costa & amp M. Scheffer، 2011. يمكن توقع تكوين مجتمع العوالق النباتية بشكل أفضل من حيث المجموعات المورفولوجية. علم البحيرات وعلم المحيطات 56: 110-118.

Kubota، K.، 2013. CARD-FISH للكائنات الدقيقة البيئية: التقدم التقني والتطبيقات المستقبلية. الميكروبات والبيئات 28: 3-12.

Laliberté، E. & amp P. Legendre، 2010. إطار عمل قائم على المسافة لقياس التنوع الوظيفي من سمات متعددة. علم البيئة 91: 299-305.

Laliberté E.، P. Legendre & amp B. Shipley، 2014. FD: قياس التنوع الوظيفي من سمات متعددة ، وأدوات أخرى للإيكولوجيا الوظيفية. إصدار حزمة R 1.0-12.

Larras، F.، F. Keck، B. Montuelle، F. Rimet & amp A. Bouchez، 2014. ربط حساسية الدياتوم بمبيدات الأعشاب إلى نسالة المنشأ: خطوة للأمام للمراقبة الحيوية؟ علوم البيئة وتكنولوجيا أمبير 48: 1921-1930.

Lavorel، S.، K. Grigulis، S. McIntyre، NSG Williams، D. Garden، J. Dorrough، S. Berman، F. Quétier، A. Thébault & amp A.Bonis، 2008. تقييم التنوع الوظيفي في المجال - المنهجية القضايا! الإيكولوجيا الوظيفية 22: 134 - 147.

Lee، E.، U. M. Ryan، P. Monis، G. B. McGregor، A. Bath، C. Gordon & amp A. Paparini، 2014. تحديد متعدد الأطوار لعزلات البكتيريا الزرقاء من أستراليا. بحوث المياه 59: 248-261.

Leibold، M.A، 1997. هل تتنبأ نماذج تنافس المغذيات بتوافر المغذيات في النظم البيئية الحركية؟ أويكولوجيا 110: 132-142.

Leibold، M.A، 1999. التنوع البيولوجي وإثراء المغذيات في مجتمعات عوالق الأحواض. بحوث البيئة التطورية 1: 73-95.

Leibold، M.A & amp J. M. Chase، 2017. Metacommunity Ecology، Vol. 59. مطبعة جامعة برينستون ، برينستون.

Li، W. & amp R. M. Morgan-Kiss، 2019. تأثير العوامل البيئية والتفاعلات المحتملة على توزيع المجتمعات الميكروبية من ثلاث بحيرات منتشرة في القطب الجنوبي بشكل دائم. الحدود في حدود علم الأحياء الدقيقة 10: 1067.

Li، W.، Y. Yuhe، T. Zhang، W. Feng، X. Zhang & amp W. Li، 2009. PCR-DGGE تحليل بصمات الأصابع لمجتمعات العوالق وعلاقتها بالبحيرة الغذائية. المجلة الدولية لعلم المياه 94: 528-541.

Litchman، E. & amp C. A. Klausmeier، 2008. البيئة المجتمعية القائمة على السمات للعوالق النباتية. المراجعة السنوية للإيكولوجيا والتطور والنظاميات 39: 615-639.

Litchman، E.، C. A. Klausmeier، O. M. Schofield & amp P. G. Falkowski، 2007. دور السمات الوظيفية والمفاضلات في هيكلة مجتمعات العوالق النباتية: التحجيم من المستوى الخلوي إلى مستوى النظام البيئي. رسائل علم البيئة 10: 1170-1181.

Lomolino، M. V. & amp M. D. Weiser، 2001. نحو علاقة أكثر عمومية بين الأنواع والمنطقة: التنوع في جميع الجزر ، الكبيرة والصغيرة. مجلة الجغرافيا الحيوية 28: 431 - 445.

Loreau، M. & amp A. Hector، 2001. تقسيم الاختيار والتكامل في تجارب التنوع البيولوجي. طبيعة 412: 72-76.

Lyche Solheim، A.، G. Phillips، S. Drakare، G. Free، M. Järvinen، B. Skjelbred، D. Tierne، W. Trodd، & amp S. Poikane، 2014. Water Framework Directive Intercalibration Report Technical Report: Northern Lake طرق التقييم البيئي للعوالق النباتية.

Magurran، A.، 2004. قياس التنوع البيولوجي. دار نشر بلاكويل ، أكسفورد.

Magurran، A. E. & amp P. A. Henderson، 2003. شرح فائض الأنواع النادرة في التوزيعات الوفيرة للأنواع الطبيعية. طبيعة 422: 714-716.

Mäki ، A. ، P. Salmi ، A. Mikkonen ، A. Kremp & amp M. الحدود في حدود علم الأحياء الدقيقة 8: 1848.

Margalef، R.، 1968. وجهات نظر في النظرية البيئية. 111 صفحة. مطبعة جامعة شيكاغو ، شيكاغو.

Margalef، R.، 1978. أشكال الحياة من العوالق النباتية كبدائل للبقاء في بيئة غير مستقرة. Oceanologica 1: 493-509.

Mason، N.W.H، D. Mouillot، W.G Lee & amp J. B. Wilson، 2005. الثراء الوظيفي والتكافؤ الوظيفي والاختلاف الوظيفي: المكونات الأساسية للتنوع الوظيفي. Oikos 111: 112-118.

McNaughton، J.، 1967. العلاقة بين الخصائص الوظيفية للأراضي العشبية في كاليفورنيا. طبيعة 216: 168–169.

Méndez، V.، M. Assaf، A. Masó-Puigdellosas، D. Campos & amp W. Horsthemke، 2019. العشوائية الديمغرافية والانقراض في المجموعات السكانية التي لها تأثير ألي. مراجعة البدنية E 99: 022101.

ميتيلباخ ، جي جي ، سي إف شتاينر ، إس إم شاينر ، كيه إل جروس ، إتش إل رينولدز ، آر بي وايد ، إم آر ويليج ، إس آي دودسون وأمبير إل غوف ، 2001. ما هي العلاقة الملحوظة بين ثراء الأنواع والإنتاجية؟ علم البيئة 82: 2381-2396.

Monchamp، M.E، P. Spaak & amp F. Pomati، 2019. التنوع على المدى الطويل وتوزيع البكتيريا الزرقاء غير الضوئية في البحيرات شبه الألبية. الحدود في حدود علم الأحياء الدقيقة 10:3344.

Morabito، G.، A. Ogioni، E. Caravati & amp P. Panzani، 2007. اللدونة الشكلية الموسمية للعوالق النباتية في Lago Maggiore (.N Italy). علم الأحياء المائية 578: 47-57.

Morales، E. A.، P. A. Siver & amp F. R. Trainor، 2001. تحديد الدياتومات (Bacillariophyceae) أثناء التقييمات البيئية: مقارنة بين تقنيات الفحص المجهري الضوئي والمسح المجهري الإلكتروني. وقائع أكاديمية العلوم الطبيعية في أكاديمية فيلادلفيا للعلوم الطبيعية 151: 95-103.

موروزوف ، أ ، ك.أبوت ، ك.كودينجتون ، ت.فرانسيس ، ج.جيلنر ، أ.هاستينجس ، واي سي لاي ، س بتروفسكي ، ك. سكرانتون وأمبير إم إل زيمان ، 2019. العابرون طويلون في علم البيئة: النظرية والتطبيقات. فيزياء مراجعات الحياة. https://doi.org/10.1016/j.plrev.2019.09.004.

موس ، ب. ، 1973. التنوع في العوالق النباتية بالمياه العذبة. The American Midland Naturalist 90: 341–355.

Mouquet، N.، V. Devictor، C.N Meynard، F. Munoz، L.F Bersier، J. Chave، P. Couteron، A. Dalecky، C. Fontaine، D. Gravel & amp O.J. المراجعات البيولوجية 87: 769-785.

Muhl و RM و DL Roelke و T. Zohary و M. و allelopathy. رسائل علم البيئة 21: 1390-1400.

Naeem، S. & amp S. Li، 1997. التنوع البيولوجي يعزز موثوقية النظام الإيكولوجي. طبيعة 390 (6659): 507-509. https://doi.org/10.1038/37348.

Naeem، S. & amp J. P. Wright، 2003. فك التشابك في تأثيرات التنوع البيولوجي على عمل النظام الإيكولوجي: استنباط حلول لمشكلة تبدو مستعصية على الحل. رسائل علم البيئة 6: 567-579.

Naselli-Flores، L. & amp G. Rossetti، 2010. سانتا روزاليا ، أيقونة التنوع البيولوجي. Hydrobiologia 653: 235-243.

Naselli-Flores، L.، J. Padisák، M. T. Dokulil & amp I. Chorus، 2003. التوازن / مفهوم الحالة المستقرة في بيئة العوالق النباتية. Hydrobiologia 502: 395-403.

Naselli-Flores، L.، R. Termine & amp R. Barone، 2016. أنماط استعمار العوالق النباتية. هل ثراء الأنواع يعتمد على المسافة بين المياه العذبة وعلى اتصالها؟ علم الأحياء المائية 764: 103-113.

Noss، R. F.، 1983. نهج المناظر الطبيعية الإقليمية للحفاظ على التنوع. العلوم البيولوجية 33: 700-706.

Nygaard، G.، 1949. دراسات هيدروبيولوجية على بعض البرك والبحيرات الدنماركية. بيرت الثاني: فرضية حاصل القسمة وبعض كائنات العوالق غير المعروفة. فيدينسك دانسكي. سيلسك. بيول. Skr. 7: 1 - 293.

Ogawa، Y. & amp S. E. Ichimura، 1984. تنوع العوالق النباتية في المياه الداخلية ذات الحالة التغذوية المختلفة. المجلة اليابانية لعلم البحيرات (ريكوسويجاكو زاشي) 45: 173 - 177.

Padfield، D.، G. Yvon-Durocher، A. Buckling، S. Jennings & amp G. Yvon-Durocher، 2016. يفسر التطور السريع للسمات الأيضية التكيف الحراري في العوالق النباتية. رسائل علم البيئة 19: 133 - 142.

Padisák، J.، 1994. تحديد المقاييس الزمنية ذات الصلة في ديناميات المجتمع غير المتوازنة ، استنتاجات من مسوحات العوالق النباتية. مجلة نيوزيلندا للإيكولوجيا 18: 169–176.

Padisák، J.، L.G Tóth & amp M. Rajczy، 1988. دور العواصف في التعاقب الصيفي لمجتمع العوالق النباتية في بحيرة ضحلة (بحيرة بالاتون ، المجر). مجلة أبحاث العوالق 10: 249-265.

Paine، R. T.، 1966. تعقيد شبكة الغذاء وتنوع الأنواع. عالم الطبيعة الأمريكي 100: 65-75.

Parvinen، K.، U. Dieckmann، M. Gyllenberg & amp J. A. Metz، 2003. تطور التشتت في التمثيل الغذائي مع الاعتماد على الكثافة المحلية والعشوائية الديموغرافية. مجلة علم الأحياء التطوري 16: 143-153.

بيرسون ، دي إي ، واي كيه أورتيجا ، أو. Eren & amp J.L Hierro، 2018. نظرية التجمع المجتمعي كإطار للغزوات البيولوجية. الاتجاهات في علم البيئة وتطور الأمبير 33: 313-325.

Petchey، O.L & amp K. J. Gaston، 2006. التنوع الوظيفي: العودة إلى الأساسيات والتطلع إلى الأمام. رسائل علم البيئة 9: 741-758.

بوماتي ، إف ، سي تيلنباخ ، بي ماثيوز ، بي فينيل ، بي دبليو إيبيلينجز وأمبير آر بتاكنيك ، 2015. التحديات والآفاق لتفسير تغيرات تنوع العوالق النباتية طويلة المدى في بحيرة زيورخ (سويسرا). بيولوجيا المياه العذبة 60: 1052-1059.

Ptacnik، R.، A.G Solimini، T. Andersen، T. Tamminen، P. Brettum، L. Lepistö، E. Willén & amp S. Rekolainen، 2008. يتنبأ التنوع بالاستقرار وكفاءة استخدام الموارد في مجتمعات العوالق النباتية الطبيعية.وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم 105: 5134-5138.

Ptacnik، R.، T. Andersen، P. Brettum، L. Lepistö & amp E. Willén، 2010a. تتحكم تجمعات الأنواع الإقليمية في تشبع المجتمع في بحيرة العوالق النباتية. وقائع الجمعية الملكية ب: العلوم البيولوجية 277: 3755–3764.

Ptacnik، R.، S. D. Moorthi & amp H. Hillebrand، 2010b. عكس هاتشينسون ، أو لماذا يجب أن يكون هناك الكثير من الأنواع. التقدم في البحث البيئي 43: 1 - 33.

Quast، C.، E. Pruesse، P. Yilmaz، J. Gerken، T. Schweer، P. Yarza، J. Peplies & amp FO Glöckner، 2013. مشروع قاعدة بيانات الجينات SILVA ribosomal RNA: معالجة البيانات المحسنة والأدوات المستندة إلى الويب . بحوث الأحماض النووية 41: D590-D596.

Rajaniemi، P.، P. Hrouzek، K. Kastovská، R. Willame، A. Rantala، L. Hoffmann، J. Komárek & amp K. Sivonen، 2005. أنابينا ، أفانيزومينون ، تريكورموس و نوستوك (Nostocales ، البكتيريا الزرقاء). المجلة الدولية لعلم الأحياء الدقيقة المنهجية والتطورية 55: 11-26.

Ramm، J.، A. Lupu، O. Hadas، A. Ballot، J. Rücker، C. Wiedner & amp A. Sukenik، 2012. بروتوكول CARD-FISH لتحديد وتعداد البكتيريا الزرقاء في رواسب البحيرة. علم الأحياء الدقيقة في FEMS 82: 23-36.

Régnier، C.، G. Achaz، A. Lambert، R.H Cowie، P. Bouchet & amp B. Fontaine، 2015. الانقراض الجماعي في الأصناف غير المعروفة. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم 112: 7761 - 7766.

رينولدز ، سي إس ، 1980. تجمعات العوالق النباتية وتواترها في أنظمة البحيرات الطبقية. علم البيئة 3: 141-159.

رينولدز ، سي إس ، 1984. دورية العوالق النباتية: تفاعلات الشكل والوظيفة والتقلبية البيئية. بيولوجيا المياه العذبة 14: 111 - 142.

رينولدز ، سي إس ، 1988. تطبيق مفهوم الخلافة البيولوجية على الدورية الموسمية للعوالق النباتية. Verhandlungen der Internationalen Verhandlungern für theroretische und angewandte Limnologie 23: 683–691.

رينولدز ، سي إس ، 1993. مقاييس الاضطراب ودورها في بيئة العوالق. Hydrobiologia 249: 157 - 172.

Reynolds، C. S.، 1998. ما هي العوامل التي تؤثر على تكوين أنواع العوالق النباتية في البحيرات ذات الحالة التغذوية المختلفة؟ علم الأحياء المائية 369: 11-26.

Reynolds، C. S.، 2003. تجمع مجتمع Pelagic ونموذج الموائل. بوكونيا 16: 323 - 339.

رينولدز ، سي إس ، 2006. بيئة العوالق النباتية. مطبعة جامعة كامبريدج ، كامبريدج.

Reynolds، C. S.، J. Padisák & amp U. Sommer، 1993. اضطراب وسيط في بيئة العوالق النباتية والحفاظ على تنوع الأنواع: توليف. Hydrobiologia 249: 183–188.

Reynolds، C. S.، V. Huszar، C. Kruk، L. Naselli-Flores & amp S. Melo، 2002. نحو تصنيف وظيفي للعوالق النباتية في المياه العذبة. مجلة أبحاث العوالق 24: 417-428.

Righetti، D.، M. Vogt، N. Gruber، A. Psomas & amp N. E. Zimmermann، 2019. النمط العالمي لتنوع العوالق النباتية مدفوعًا بدرجات الحرارة والتنوع البيئي. تقدم العلوم 5: eaau6253.

ريميت ، إف ، إي جوسيف ، إم كاليرت ، إم جي كيلي ، إم كوليكوفسكي ، واي مالتسيف ، دي جي مان ، إم بفانكوشن ، آر. .barcode ، مكتبة باركود برعاية مفتوحة الوصول للدياتومات. التقارير العلمية 9: 1-12.

Roelke، D.L & amp P. M. Eldridge، 2008. خلط التجمعات المفرطة التشبع والفقد الشديد للأنواع. عالم الطبيعة الأمريكي 171: 162–175.

Roelke، D.L، S. E. Cagle، R.M Muhl، A. Sakavara & amp G. Tsirtsis، 2019. تؤثر أنماط تذبذب الموارد على الخصائص الناشئة لتجمعات العوالق النباتية ومقاومتها لتكاثر الطحالب الضارة. بحوث البحار والمياه العذبة 71: 56-67.

Rohde، K.، 1992. التدرجات العرضية في تنوع الأنواع: البحث عن السبب الرئيسي. Oikos 65: 514-527.

Rosenzweig، M. L.، 1971. مفارقة الإثراء: زعزعة استقرار النظم البيئية في الزمن البيئي. علم 171 (3969): 385-387.

Roy، S. & amp J. Chattopadhyay، 2007. نحو حل "مفارقة العوالق": نظرة عامة موجزة عن الآليات المقترحة. التعقيد البيئي 4: 26-33.

Rusch، DB، AL Halpern، G. Sutton، KB Heidelberg، S. Williamson، S. Yooseph، D. Wu، JA Eisen، JM Hoffman، K. Remington، K.Beson، B. Tran، H. Smith، H. بادن تيلسون ، سي ستيوارت ، جيه ثورب ، جيه فريمان ، سي أندروز بفانكوش ، جي إي فينتر ، كيه لي ، إس كرافيتز ، جي إف هايدلبرغ ، تي.وترباك ، واي إتش روجرز ، لي فالكون ، في سوزا ، G. Bonilla-Rosso، LE Eguiarte، DM Karl، S. Sathyendranath، T. Platt، E. Bermingham، V. Gallardo، G. Tamayo-Castillo، MR Ferrari، RL Strausberg، K. Nealson، R. Friedman، M. Frazier & amp JC Venter ، 2007. الرحلة الاستكشافية الساحرة الثانية العالمية لأخذ عينات المحيط: شمال غرب المحيط الأطلسي عبر المحيط الهادئ الاستوائي الشرقي. PLoS Biology Public Library of Science 5: 0398–0431.

Ruttner، F.، 1952. Planktonstudien der deutschen limnologischen Sunda Expedition. Archiv fur Hydrobiologie 21: 1–274.

Sakavara، A.، G. Tsirtsis، D. L. Roelke، R. Mancy & amp S. Spatharis، 2018. ينشأ تعايش الأنواع المتكتلة بقوة في بيئات الموارد المتقلبة. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم 115: 738-743.

Salmaso، N.، 2019. آثار تقسيم الموائل على توزيع العوالق الجرثومية في البحيرات العميقة. الحدود في حدود علم الأحياء الدقيقة 10:2257.

Salmaso، N. & amp J.Padisák، 2007. Morpho-Functional Groups وتنمية العوالق النباتية في بحيرتين عميقتين (بحيرة جاردا ، إيطاليا وبحيرة ستيشلين ، ألمانيا). علم الأحياء المائية 578: 97-112.

Salmaso، N.، L. Naselli-Flores & amp J. Padisák، 2015. التصنيفات الوظيفية وتطبيقاتها في بيئة العوالق النباتية. بيولوجيا المياه العذبة 60: 603 - 619.

Salmaso، N.، C. Capelli، R. Rippka & amp A. Wilmotte، 2017. نهج متعدد الأطوار على سلالات البكتيريا الزرقاء. في Kurmayer، R.، K. Sivonen، A. Wilmotte & amp N. Salmaso (eds)، Molecular Tools for Detection and Quantity of Toxigenic Cyanobacteria. وايلي ، نيويورك: 125-134.

Salmaso، N.، D. Albanese، C. Capelli، A. Boscaini، M. Pindo & amp C. Donati، 2018. التنوع والتحولات الموسمية الدورية في المجتمع البكتيري في بحيرة بيريالبين الكبيرة والعميقة. علم البيئة الميكروبية 76: 125 - 143.

Salmaso، N.، A. Boscaini & amp M. Pindo، 2020. الكشف عن تنوع العوالق الدقيقة حقيقية النواة في بحيرة محيطية كبيرة وعميقة باستخدام نهج تسلسل عالي الإنتاجية. الحدود في علم الأحياء الدقيقة 11: 789.

Scheffer، M. & amp E. H. van Nes، 2006. التشابه الذاتي التنظيم ، الظهور التطوري لمجموعات من الأنواع المتشابهة. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم 103: 6230-6235.

Schippers، P.، A.M Verschoor، M. Vos & amp W. M. Mooij، 2001. هل "التعايش المفرط المشبع" يحل "مفارقة العوالق"؟ رسائل علم البيئة 4: 404-407.

Segura، A. M.، D. Calliari، C. Kruk، H. Fort، I. Izaguirre، J.F Saad & amp M. Arim، 2015. الاعتماد الأيضي على ثراء أنواع العوالق النباتية. البيئة العالمية والجغرافيا الحيوية 24: 472-482.

شانون ، سي إي ، 1948. نظرية رياضية للاتصال. المجلة التقنية لنظام بيل 27: 379-423.

Shih، PM، D. Wu، A. Latifi، SD Axen، DP Fewer، E. Talla، A. Calteau، F. Cai، N. Tandeau de Marsac، R. Rippka، M. Herdman، K. Sivonen، T. كورسين ، تي لوران ، إل جودوين ، إم. نولان ، كيه دبليو دافنبورت ، سي إس هان ، إي إم روبين ، جا آيزن ، تي وويكي ، إم. تسلسل الجينوم. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية 110: 1053-1058.

Shih، P. M.، J. Hemp، L.M Ward، N.J Matzke & amp W.W. الجيولوجيا 15: 19-29.

Sildever، S.، J. Sefbom، I. Lips & amp A. Godhe، 2016. الميزة التنافسية واللياقة العالية في السكان الأصليين للدياتومات العوالق المهيكلة وراثيًا. علم الأحياء الدقيقة البيئية 18: 4403-4411.

Skácelová، O. & amp J. Lepš، 2014. تضعف العلاقة بين التنوع والكتلة الحيوية في مجتمعات العوالق النباتية عند حساب نسب الأنواع. Hydrobiologia 724: 67-77.

سميث ، في إتش ، بي إل فوستر ، جي بي جروفر ، آر دي هولت ، إم إيه ليبولد وأمبير إف دي نوييل جونيور ، 2005. مقاييس ثراء أنواع العوالق النباتية باستمرار من عوالم مختبرية مصغرة إلى محيطات العالم. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم 102: 4393-4396.

Soares، M.C.S، M. Lürling & amp V. L.M. Huszar، 2013. Cylindrospermopsis raciborskii. البحوث الفيزيائية 61: 61-67.

سومر ، يو. ، 1983. المنافسة الغذائية بين أنواع العوالق النباتية في تجارب ناظم كيميائي متعدد الأنواع. Archiv für Hydrobiologie 96: 399–416.

سومر ، يو ، 1984. مفارقة العوالق: تقلبات توافر الفوسفور تحافظ على تنوع العوالق النباتية في الثقافات المتدفقة 1. علم البحيرات وعلم المحيطات 29: 633-636.

Sommer، U.، 1999. علم البيئة: المنافسة والتعايش. طبيعة 402: 366.

Sommer، U.، J. Padisák، C. S.Renolds & amp P. Juhász-Nagy، 1993. Hutchinson’s التراث: التنوع والاضطراب العلاقة في العوالق النباتية. علم الأحياء المائية 249: 1-7.

ستوكينريتر ، إم ، إف هاوبت ، إيه.-ك. Graber، J. Seppälä، ​​K. Spilling، T. Tamminen & amp H. Stibor، 2013. ثراء المجموعة الوظيفية: الآثار المترتبة على التنوع البيولوجي لاستخدام الضوء وإنتاج الدهون في الطحالب الدقيقة. مجلة علم النبات 49: 838-847. https://doi.org/10.1111/jpy.12092.

Stomp، M.، J. Huisman، G.G Mittelbach، E. Litchman & amp C. A. Klausmeier، 2011. أنماط التنوع البيولوجي واسعة النطاق في العوالق النباتية للمياه العذبة. علم البيئة 92: 2096-2107.

Strathdee، F. & amp A. Free، 2013. تغيير طبيعة الرحلان الكهربائي للهلام المتدرج (DGGE). في ماكوفيتس ، س. (محرر) ، الرحلان الكهربائي للحمض النووي. طرق في البيولوجيا الجزيئية (طرق وبروتوكولات). مطبعة هيومانا ، توتوا ، نيوجيرسي: 145-157.

Striebel، M.، S. Behl & amp H. Stibor، 2009. اقتران التنوع البيولوجي والإنتاجية في مجتمعات العوالق النباتية: العواقب على قياس الكتلة الحيوية. علم البيئة 90: 2025-2031. https://doi.org/10.1890/08-1409.1.

Thunmark، S.، 1945. Zur Soziologie des Süsswasserplanktons. Eine methodisch-ökologische Studie. Folia Limnologica Skandinavica 3: 1-66.

Tijdens، M.، H.L Hoogveld، M. P. Kamst-Van Agterveld، S.G H. Simis، A.C Baudoux، H.J Laanbroek & amp H.J.Gons، 2008. الديناميات السكانية وتنوع الفيروسات والبكتيريا والعوالق النباتية في بحيرة ضحلة تتغذى. علم البيئة الميكروبية 56: 29-42.

تيلمان ، د. ، 1977. تنافس الموارد بين الطحالب العوالق: نهج تجريبي ونظري. علم البيئة 58: 338-348.

تيلمان ، د. ، 1985. فرضية نسبة الموارد لتعاقب النبات. عالم الطبيعة الأمريكي 125: 827-852.

Tilman، D. & amp S. S. Kilham، 1976. نمو الفوسفات والسيليكات وحركيات امتصاص الدياتومات أستيريونيلا فورموزا و سيكلوتيللا مينيجينيانا ثقافة على دفعات وعلى دفعات وشبه مستمرة 1. مجلة Phycology 12: 375-383.

Tilman، D. & amp S. Pacala، 1993. الحفاظ على ثراء الأنواع في المجتمعات النباتية. في Ricklefs، R. & amp D. Schluter (محرران) ، تنوع الأنواع في المجتمعات البيئية. مطبعة جامعة شيكاغو ، شيكاغو: 13-25.

Tilman، D.، D. Wedin & amp J. Knops، 1996. تأثرت الإنتاجية والاستدامة بالتنوع البيولوجي في النظم الإيكولوجية للأراضي العشبية. طبيعة 379: 718-720. https://doi.org/10.1038/379718a0.

Tilman، D.، J. Knops، D. Wedin، P. Reich، M. Ritchie & amp E. Siemann، 1997. تأثير التنوع الوظيفي والتكوين على عمليات النظام البيئي. Science 277: 1300-1302.

Török، P.، E. Krasznai، V. Bácsiné Béres، I. Bácsi، G. Borics & amp B. Tóthmérész، 2016. يدعم التنوع الوظيفي العلاقة بين الكتلة الحيوية والتنوع في تجمعات العوالق النباتية. الإيكولوجيا الوظيفية 30: 1593-1602.

Tóthmérész، B.، 1995. مقارنة بين الطرق المختلفة لترتيب التنوع. مجلة علم النبات 6: 283-290.

Ulrich، W. & amp M. Ollik، 2005. حدود تقدير ثراء الأنواع: استخدام توزيعات الوفرة النسبية. التنوع والتوزيع 11: 265-273.

Vallina، S. M.، P. Cermeno، S. Dutkiewicz، M. Loreau & amp J.M Montoya، 2017. يزيد التنوع الوظيفي للعوالق النباتية من إنتاجية النظام البيئي واستقراره. النمذجة البيئية 361: 184–196.

Vandamme، P.، B. Pot، M. Gillis، P. de Vos، K. Kersters & amp J. Swings، 1996. التصنيف متعدد الأطوار ، نهج إجماع على النظاميات البكتيرية. المراجعات الميكروبيولوجية 60: 407-438.

Vanormelingen، P.، K. Cottenie، E. Michels، K. Muylaert، W. I.M Vyverman & amp L. U. بيولوجيا المياه العذبة 53: 2170-2183.

Várbíró، G.، J. Görgényi، B. Tóthmérész، J. Padisák، É. Hajnal & amp G. Borics ، 2017. التكرار الوظيفي يعدل العلاقة بين الأنواع والعوالق النباتية في المياه العذبة. علم البيئة والتطور 7 (23): 9905-9913.

فيليند ، إم ، 2010. التوليف المفاهيمي في إيكولوجيا المجتمع. المراجعة ربع السنوية لعلم الأحياء 85: 183–206.

فيليند ، إم ، 2016. نظرية المجتمعات البيئية (MPB-57). مطبعة جامعة برينستون ، برينستون.

Venail، P.، 2017. بحوث أداء النظام الإيكولوجي للتنوع البيولوجي في العوالق النباتية للمياه العذبة: مراجعة شاملة للدراسات القائمة على السمات. التقدم في علم المحيطات وعلم البحيرات 8: 1-8.

فينتر ، جي سي ، ك. ريمنجتون ، جي إف هايدلبرغ ، هالبيرن ، دي روش ، جي إيه آيزن ، دي وو ، آي بولسن ، كي نيلسون ، دبليو نيلسون ، دي فوتس ، إس. Nealson، O. White، J. Peterson، J. Hoffman، R. Parsons، H. Baden-Tillson، C. Pfannkoch، Y.-H. روجرز وأمبير إتش أو سميث ، 2004. تسلسل الجينوم البيئي لبحر سارجاسو. Science 304: 66–74.

فيولي ، سي ، م- ل. Navas، D. Vile، E. Kazakou، C. Fortunel، I. Hummel & amp E. Garnier، 2007. دع مفهوم السمة يكون عمليًا! Oikos 116: 882-892.

Waide، R. B.، M. R. Willig، C.F Steiner، G.G Mittelbach، L. Gough، S. I. Dodson، G. P. Juday & amp R. Parmenter، 1999. العلاقة بين الإنتاجية الأولية وثراء الأنواع. المراجعة السنوية للإيكولوجيا والنظاميات 30: 257-300.

وانج ، سي. ، ف- ب. Béres، C. C. Stenger-Kovács، X. Li & amp A. Abonyi، 2018. مؤشر إيكولوجي محسّن قائم على نهج وظيفية مشتركة بين اللوح البري والقاعي في بيئة العوالق النباتية للنهر الكبير. Hydrobiologia 818: 163–175.

Wang، L.، Y. Tang، R.W Wang & amp X. Y. Shang، 2019. إعادة تقييم "مفارقة العوالق" باستخدام بيانات تجريبية مترابطة ونموذج ويب للطعام. النمذجة البيئية 407: 108721.

Weithoff، G.، 2003. مفاهيم "الأنواع الوظيفية للنبات" و "التنوع الوظيفي" في بحيرة العوالق النباتية - فهم جديد لبيئة العوالق النباتية؟ بيولوجيا المياه العذبة 48: 1669-1675.

Weithoff، G. & amp B. E. Beisner، 2019. التدابير والنهج في بيئة مجتمع العوالق النباتية القائمة على السمات - من المياه العذبة إلى النظم البيئية البحرية. الحدود في علوم البحار. https://doi.org/10.3389/fmars.2019.00040.

Whittaker، R.J & amp E.Hegaard، 2003. ما هي العلاقة الملحوظة بين ثراء الأنواع وإنتاجيتها؟ علم البيئة التعليق 84: 3384 - 3390.

Whitton، B. A. & amp M. Potts، 2012. مقدمة عن البكتيريا الزرقاء. في ويتون ، ب أ. (محرر) ، علم البيئة من البكتيريا الزرقاء II. سبرينغر ، دوردريخت: 1-13.

Wilmotte، A.، H.D.I Laughinghouse، C. Capelli، R. Rippka & amp N. Salmaso، 2017. التحديد التصنيفي للبكتيريا الزرقاء من خلال نهج متعدد الأطوار. في Kurmayer، R.، K. Sivonen، A. Wilmotte & amp N. Salmaso (eds)، Molecular Tools for Detection and Quantity of Toxigenic Cyanobacteria. وايلي ، نيويورك: 79-119.

ويلسون ، ج. ب. ، 1990. آليات تعايش الأنواع: اثني عشر تفسيرات لـ "مفارقة هتشنسون حول العوالق": دليل من مجتمعات النباتات النيوزيلندية. مجلة نيوزيلندا للإيكولوجيا 13: 17-42.

Wilson، K. M.، M. A. Schembri، P. D. Baker & amp C.P.Sant، 2000. التوصيف الجزيئي للبكتيريا الزرقاء السامة Cylindrospermopsis raciborskii وتصميم PCR الخاص بالأنواع. علم الأحياء الدقيقة التطبيقي والبيئي .66: 332 - 338.

شيا ، إل سي ، جي إيه كرام ، تي تشين ، جي إيه فورمان وأمبير إف صن ، 2011. تقدير الوفرة النسبية للجينوم الدقيق بناءً على قراءات ميتاجينوميك البندقية. بلوس واحد. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0027992.

Bericksichtigung des Planktons. حوليات جمعية علم الحيوان "فانشيمو" 17: 1 - 201.

Yarza، P.، P. Yilmaz، E.Pruesse، FO Glöckner، W. Ludwig، KH Schleifer، WB Whitman، J. Euzéby، R. Amann & amp R. Rosselló-Móra، 2014. توحيد تصنيف البكتيريا المستزرعة وغير المستزرعة و archaea باستخدام تسلسل الجينات 16S rRNA. مراجعات الطبيعة علم الأحياء الدقيقة 12: 635-645.

يي ، L. ، C.-W. تشانغ ، S.-I. S. Matsuzaki، N. Takamura، C.E Widdicombe & amp C.-H. هسيه ، 2019. يعزز التنوع الوظيفي كفاءة استخدام موارد العوالق النباتية. مجلة علم البيئة 107: 2353-2363. https://doi.org/10.1111/1365-2745.13192.

Zhang، W.، Y. Mo، J. Yang، J. Zhou، Y. Lin، A. Isabwe، J. Zhang، X. Gao & amp Z. Yu، 2018. البيئة القائمة على تقنيات PCR-DGGE و T-RFLP في خليج Dongshan ، جنوب شرق الصين. بحوث الجرف القاري 164: 1-9.

Zohary، T.، G. Flaim & amp U. Sommer، 2020. درجة الحرارة وحجم العوالق النباتية في المياه العذبة. علم الأحياء المائية. https://doi.org/10.1007/s10750-020-04246-6.


3. النتائج

3.1 التنوع العالمي في CoVs

تم تقييم ما مجموعه 19192 من الحيوانات والبشر لوجود CoV بتوافق الآراء PCR (cPCR) (الجدول 1). كانت الغالبية من الخفافيش (ن = 12333) ، تمثل 282 نوعًا من اثني عشر عائلة. بشكل عام ، كانت نسبة الأفراد المصابين بفيروس كورونا 8.6٪ في الخفافيش (العدد = 1،065 / 12،333) و 0.2٪ في غير الخفافيش (العدد = 17 / 6،859). بعبارة أخرى ، كان أكثر من 98٪ من جميع الأفراد الإيجابيين من الخفافيش.

ملخص للأفراد الذين تم اختبارهم وعددهم إيجابي لفيروس كورونا واحد على الأقل من قبل الأصناف المضيفة.

تم اختبار تصنيف المضيف. عدد الأفراد الذين تم اختبارهم. عدد الأفراد إيجابيين. رقم فيروسات مميزة تم اكتشافها.
الخفافيش 12,333 1,065 91
الرئيسيات غير البشرية 3,470 4 2
القوارض والزبابة 3,387 11 7
البشر 1,124 2 2
المجموع 19,192 1,082 100 أ
تم اختبار تصنيف المضيف. عدد الأفراد الذين تم اختبارهم. عدد الأفراد إيجابيين. رقم فيروسات مميزة تم اكتشافها.
الخفافيش 12,333 1,065 91
الرئيسيات غير البشرية 3,470 4 2
القوارض والزبابة 3,387 11 7
البشر 1,124 2 2
المجموع 19,192 1,082 100 أ

أ ملحوظة: الأرقام ليست إجمالية حيث تم اكتشاف فيروسين في تصنيفين.

ملخص للأفراد الذين تم اختبارهم وعددهم إيجابي لفيروس كورونا واحد على الأقل من قبل الأصناف المضيفة.

تم اختبار تصنيف المضيف. عدد الأفراد الذين تم اختبارهم. عدد الأفراد إيجابيين. رقم فيروسات مميزة تم اكتشافها.
الخفافيش 12,333 1,065 91
الرئيسيات غير البشرية 3,470 4 2
القوارض والزبابة 3,387 11 7
البشر 1,124 2 2
المجموع 19,192 1,082 100 أ
تم اختبار تصنيف المضيف. عدد الأفراد الذين تم اختبارهم. عدد الأفراد إيجابيين. رقم فيروسات مميزة تم اكتشافها.
الخفافيش 12,333 1,065 91
الرئيسيات غير البشرية 3,470 4 2
القوارض والزبابة 3,387 11 7
البشر 1,124 2 2
المجموع 19,192 1,082 100 أ

أ ملحوظة: الأرقام ليست إجمالية حيث تم اكتشاف فيروسين في تصنيفين.

تم الحصول على التسلسلات الجزئية من جزأين غير متداخلين من الجين orf1ab ، مما أسفر عن 654 تسلسلًا لمنطقة "Quan" و 950 لمنطقة "Watanabe" (انظر "الطرق"). كان هناك تداخل بنسبة 27٪ ، حيث تم الحصول على تسلسلات لكلتا المنطقتين من نفس العينة. حدد توزيع هويات التسلسل الزوجي حدًا بنسبة 90٪ بين الأصناف (الشكل 1) ، والمجموعات أحادية اللون الناتجة (حيث كان لكل التسلسلات هوية ≥90٪) المستخدمة كوحدات تصنيفية تشغيلية. المجموعات التي تشارك أقل من 90٪ من هوية تسلسل معروف تم تصنيفها بالتسلسل كـ PREDICT_CoV-1، -2، -3 إلخ بينما المجموعات التي تشارك هوية ≥90٪ إلى تسلسل موجود بالفعل في GenBank اعتبرت سلالات من فيروس معروف وتم تخصيصها نفس اسم تسلسل المطابقة (مثل Kenya_bat_CoV_KY33 أو HKU-9). تم اعتبار التسلسلات التي تشارك هوية & gt90٪ ولكن تم العثور عليها في مضيفين مختلفين جزءًا من نفس الوحدة التصنيفية. بناءً على هذه المعايير ، تم تحديد 100 نوع فيروسي منفصل ، تم العثور على 91 منها في الخفافيش (الجدول 1 الشكل 2). الأهم من ذلك ، أننا لا نقدم أي ادعاءات بأن هذه المجموعات تتوافق مع "الأنواع" حيث ستكون هناك حاجة لتسلسلات كاملة من orf1ab لهذا الغرض (King et al. 2012). بدلاً من ذلك ، نوضح أننا نستخدم هذه الأجزاء الجزئية لتجميع التسلسلات في "وحدات تصنيف تشغيلية" (مماثلة لتكتل OTU في أبحاث الميكروبيوم). نؤكد أيضًا أنه تم تحديد القطع لدينا بناءً على منطقتين منفصلتين داخل orf1ab مفصولة بـ & gt3000 نيوكليوتيدات ، وأن هذه المناطق تتوافق مع الانقسام الفريد للببتيدات بعد متعدية.

رسم بياني للتردد النسبي لهويات التسلسل الزوجي المستخدمة لتحديد القطع بين وحدات تصنيف التشغيل لجميع متواليات CoV المكتشفة. لوحظ توزيع ثنائي النسق وتم استخدام قطع بنسبة 90 ٪ من هوية التسلسل لفصل التسلسلات من كل من اختبارات Watanabe (اللوحة A) و Quan (اللوحة B) في الأصناف الفيروسية المنفصلة.

رسم بياني للتردد النسبي لهويات التسلسل الزوجي المستخدمة لتحديد القطع بين وحدات تصنيف التشغيل لجميع متواليات CoV المكتشفة. لوحظ توزيع ثنائي النسق وتم استخدام قطع بنسبة 90 ٪ من هوية التسلسل لفصل التسلسلات من كل من اختبارات Watanabe (اللوحة A) و Quan (اللوحة B) في الأصناف الفيروسية المنفصلة.

إعادة بناء النشوء والتطور الاحتمالية القصوى لجميع أجزاء CoV RdRp الجزئية لكل من مقايسات Quan (اللوحة A) و Watanabe (اللوحة B). يتم طي المتواليات إلى مجموعات ، تمثل وحدات تصنيف التشغيل لدينا (متواليات تشترك في هوية ≥ 90٪) ويشار إلى عدد التسلسلات لكل تصنيف بين قوسين. تم تضمين التسلسلات التمثيلية المنشورة من GenBank للمقارنة (يشار إلى رقم انضمام GenBank). تم تجذير كلتا الشجرتين باستخدام فيروس Breda ذي الصلة (NC_007447) وجميع العقد لديها ≥60٪ دعم تمهيد التشغيل. تشير المخططات الدائرية إلى توزيع الأصناف الفيروسية حسب عائلة المضيف (الخفافيش) ، في كل كليد فرعي للفيروس.

إعادة بناء النشوء والتطور الاحتمالية القصوى لجميع أجزاء CoV RdRp الجزئية لكل من مقايسات Quan (اللوحة A) و Watanabe (اللوحة B). يتم طي المتواليات إلى مجموعات ، تمثل وحدات تصنيف التشغيل الخاصة بنا (التسلسلات التي تشترك في هوية ≥90٪) ويتم الإشارة إلى عدد التسلسلات لكل تصنيف بين قوسين. تم تضمين التسلسلات التمثيلية المنشورة من GenBank للمقارنة (يشار إلى رقم انضمام GenBank). تم تجذير كلتا الشجرتين باستخدام فيروس Breda ذي الصلة (NC_007447) وجميع العقد لديها ≥60٪ دعم تمهيد التشغيل. تشير المخططات الدائرية إلى توزيع الأصناف الفيروسية حسب عائلة المضيف (الخفافيش) ، في كل كليد فرعي للفيروس.

وتجدر الإشارة إلى اكتشاف متواليات المجموعة الفرعية 2 أ من CoV في الخفافيش والبشر والرئيسيات غير البشرية من أربعة بلدان مختلفة. يعتبر هذا الكليد الفرعي إلى حد كبير كليدًا فرعيًا للقوارض (Lau et al. 2015 Wang et al. 2015 Tsoleridis et al. 2016) ، لكننا اكتشفنا هنا تسلسلات تتوافق مع فيروس betacoronavirus-1 المعروف في بطيروبوس ميديوس من بنغلاديش، Pteropus alecto من إندونيسيا ، ومن البشر في الصين ، والتسلسلات المقابلة لفيروس كورونا الفئران في الرئيسيات غير البشرية من نيبال (تم اكتشاف هذه التسلسلات من قبل أربعة مختبرات مختلفة ، ولم تتم معالجة أي عينات من القوارض في نفس الوقت) (الشكل 2). بالإضافة إلى ذلك ، أبلغنا عن اكتشاف العديد من مجموعات تسلسل CoV 2b و 2c sub-clade (الواجهات الفرعية SARS و MERS ، على التوالي) (الشكل 2) ، واكتشاف متواليات شبيهة بفيروس كورونا البشري 229E في خفافيش فرس النهر ووحيد القرن تم أخذ عينات منها في جمهورية الصين ، وأوغندا ، والكاميرون ، والغابون ، مما يدعم الاقتراحات السابقة بأن 229E لها أصول حيوانية المصدر (Pfefferle et al. 2009 Hu et al. 2015). أخيرًا ، نسلط الضوء على اكتشاف التسلسلات الشبيهة بفيروس التهاب الشعب الهوائية المعدية (IBV) في الخفافيش والفيروس المرتبط ارتباطًا وثيقًا (PREDICT_CoV-49) في الرئيسيات غير البشرية من بنغلاديش ، وكذلك فيروس الإسهال الوبائي الخنازير (PEDV) في الخفافيش (الشكل 2). مرة أخرى ، نؤكد أنه لم تتم معالجة أي عينات من الماشية في أي من هذه المختبرات التي ربما كانت بمثابة مصدر للتلوث.

3.2 العوامل الدافعة للتنوع الفيروسي

كان التنوع الفيروسي ألفا ("العدد الفعال" للأنواع) مرتبطًا بشكل كبير بتنوع الخفافيش ألفا (تاو = 0.325 ، ص = 0.022) (الشكل 3) ، مما يشير إلى أنه سيتم العثور على المزيد من الفيروسات في المناطق التي يكون فيها تنوع الخفافيش أعلى. تم الحفاظ على هذا الارتباط عند استخدام الثراء الفيروسي ، بدلاً من العدد الفعال للأنواع ، كمؤشر التنوع (tau = 0.421 ، ص & lt 0.001). تم أيضًا ارتباط التنوع الفيروسي والخفافيش ارتباطًا وثيقًا (اختبار Mantel rho = 0.575 ، ص & lt 0.001). في كلتا الحالتين ، تمايز التنوع بالكامل تقريبًا في ثلاثة مجتمعات منفصلة حسب المنطقة (الشكل 3). تشترك إفريقيا وآسيا فقط في أي مجموعات تسلسل فيروسي (PREDICT_CoV-35 و HKU9 الشكل 4) ، مما يدل على أن الخفافيش كان لها تأثير جغرافي حيوي قوي على البيئة العالمية وتطور CoVs.

مقارنة بين التنوع الفيروسي والخفافيش. تم تقسيم سطح الأرض إلى خلايا شبكية حسب خطوط الطول والعرض (وحدات 10 × 10) من أجل حسابات التنوع (اللوحة أ). يتم ترقيم خلايا الشبكة حيث تم أخذ عينات من الخفافيش في كل منطقة. تنوع ألفا (Shannon H) للفيروس (اللوحة B) والمضيف (اللوحة C) مترابطان ، مما يشير إلى أن مناطق تنوع الخفافيش العالية لديها أيضًا تنوع فيروسي مرتفع. تشير الخلايا الأغمق إلى تنوع ألفا أعلى (أي المزيد من الأصناف الفيروسية أو المضيفة) في كل خلية شبكية. تنوع بيتا مرتبط أيضًا بين الفيروس (اللوحة D) والمضيف (اللوحة E) ، وتم تمييزه إلى ثلاثة مجتمعات منفصلة حسب المنطقة - أمريكا اللاتينية (الخلايا الشبكية 1-10) ، إفريقيا (الخلايا الشبكية 11-20) ، وآسيا (الشبكة) الخلايا 21–34). يشير التظليل إلى أن الفيروسات (باللون الأحمر) أو المضيفات (باللون الأزرق) تتم مشاركتها بين خليتين شبكيتين متقابلتين ، مع وجود خلايا داكنة تشير إلى تشابه أزواج أعلى.

مقارنة بين التنوع الفيروسي والخفافيش. تم تقسيم سطح الأرض إلى خلايا شبكية حسب خطوط الطول والعرض (وحدات 10 × 10) من أجل حسابات التنوع (اللوحة أ). يتم ترقيم خلايا الشبكة حيث تم أخذ عينات من الخفافيش في كل منطقة. تنوع ألفا (Shannon H) للفيروس (اللوحة B) والمضيف (اللوحة C) مترابطان ، مما يشير إلى أن مناطق تنوع الخفافيش العالية لديها أيضًا تنوع فيروسي مرتفع. تشير الخلايا الأغمق إلى تنوع ألفا أعلى (أي المزيد من الأصناف الفيروسية أو المضيفة) في كل خلية شبكية. تنوع بيتا مرتبط أيضًا بين الفيروس (اللوحة D) والمضيف (اللوحة E) ، وتم تمييزه إلى ثلاثة مجتمعات منفصلة حسب المنطقة - أمريكا اللاتينية (الخلايا الشبكية 1-10) ، إفريقيا (الخلايا الشبكية 11-20) ، وآسيا (الشبكة) الخلايا 21–34). يشير التظليل إلى أن الفيروسات (باللون الأحمر) أو المضيفات (باللون الأزرق) تتم مشاركتها بين خليتين شبكيتين متقابلتين ، مع وجود خلايا داكنة تشير إلى تشابه أزواج أعلى.

نموذج الشبكة يوضح اتصال CoVs ومضيفيهم. ترتبط مجموعات التسلسل الفيروسي (باللون الرمادي) بالأنواع المضيفة ، إما عن طريق المنطقة (اللوحة A) أو العائلة (اللوحة B). تنفصل المجتمعات الفيروسية والمضيفة والمجتمعات بالكامل تقريبًا حسب المنطقة ، ترتبط إفريقيا وآسيا فقط بفيروسين مشتركين (HKU9 و PREDICT_CoV-35) موجودان في الأنواع من كلتا القارتين. تظهر الشبكات أيضًا أنه يبدو أن الفيروسات مشتركة بين العديد من العائلات المضيفة في إفريقيا وآسيا ، بينما يقتصر الأمر على عائلة واحدة في أمريكا اللاتينية.

نموذج الشبكة يوضح اتصال CoVs ومضيفيهم. ترتبط مجموعات التسلسل الفيروسي (باللون الرمادي) بالأنواع المضيفة ، إما عن طريق المنطقة (اللوحة A) أو العائلة (اللوحة B). تنفصل المجتمعات الفيروسية والمضيفة والمجتمعات بالكامل تقريبًا حسب المنطقة ، ترتبط إفريقيا وآسيا فقط بفيروسين مشتركين (HKU9 و PREDICT_CoV-35) موجودان في الأنواع من كلتا القارتين. تظهر الشبكات أيضًا أنه يبدو أن الفيروسات مشتركة بين العديد من العائلات المضيفة في إفريقيا وآسيا ، بينما يقتصر الأمر على عائلة واحدة في أمريكا اللاتينية.

تم استخدام تحليل التوفيق بين النشوء والتطور للتحقيق في الآليات التطورية التي تحرك ارتباطات الفيروس مع المضيف التي لوحظت ، على سبيل المثال تبديل المضيف أو المشاركة الفيروسية أو الانتواع المشترك (انظر "الطرق"). بشكل عام ، كان تبديل المضيف هو الآلية السائدة ، يليه الانتواع المشترك (الشكل 5). عند تحليله حسب المنطقة ، ظل تبديل المضيف (الانتقال بين الأجناس) سائدًا في إفريقيا وآسيا ، ولكن ليس في أمريكا اللاتينية. على الرغم من قلة أحداث تبديل المضيف في أمريكا اللاتينية ، كانت هناك زيادة مصاحبة في مشاركة الفيروس (الانتقال داخل الجنس). يشير هذا إلى أن الفيروسات لا تزال تقوم بتبديل العوائل في أمريكا اللاتينية ولكنها تنتقل بشكل تفضيلي بين الأنواع ذات الصلة الوثيقة ببعضها البعض ، بينما في أفريقيا وآسيا تعبر الفيروسات بين الأنواع ذات الصلة البعيدة. لتقييم حساسية نتائجنا للطريقة التي اخترناها (أي استخدام مخطط تكلفة محدد مسبقًا في برنامج جين) ، كررنا التحليل لعمليات إعادة بناء Quan alpha-CoV و beta-CoV باستخدام CoRePA ، وهو نهج متكيف مع المعلمات التي تقدر مخطط التكلفة المناسب دون أي تخصيص قيمة مسبقة. بمقارنة النتائج ، لاحظنا اتفاقًا بنسبة 91٪ بين جين و CoRePA في إعادة بناء alpha-CoV (أربعة وثلاثون حدثًا ، وافق واحد وثلاثون منها) ، واتفاقًا بنسبة 100٪ في عمليات إعادة بناء بيتا CoV (ستة وعشرون حدثًا ، جميعها الذي وافق). نلاحظ أيضًا أن مخطط التكلفة المحسوب في CoRePA كان 0.7 لتبديل المضيف و 0.1 للمواصفات المشتركة - دعم مخطط التكلفة الافتراضية المستخدم في Jane (أي ينبغي اعتبار تبديل المضيف أكثر "تكلفة" من التخصيص المشترك).

النسبة النسبية للأحداث التطورية التي تؤدي إلى فيروس مرصود: الجمعيات المضيفة لفيروسات كورونا في الخفافيش. تم استخدام عمليات إعادة البناء Cophylogenetic لتحديد كل حدث (الشكل التكميلي S1: اللوحات من A إلى D) ، وتم تقييم الأهمية حسب المنطقة. في جميع المناطق ، كان تبديل المضيف هو الحدث التطوري المهيمن (اللوحة أ). عند الفصل حسب المنطقة ، ظل تبديل المضيف سائدًا في إفريقيا (اللوحة B) وآسيا (اللوحة C) ، ولكن ليس في أمريكا اللاتينية (اللوحة D).

النسبة النسبية للأحداث التطورية التي تؤدي إلى فيروس مرصود: الجمعيات المضيفة لفيروسات كورونا في الخفافيش. تم استخدام عمليات إعادة البناء Cophylogenetic لتحديد كل حدث (الشكل التكميلي S1: اللوحات من A إلى D) ، وتم تقييم الأهمية حسب المنطقة. في جميع المناطق ، كان تبديل المضيف هو الحدث التطوري المهيمن (اللوحة أ). عند الفصل حسب المنطقة ، ظل تبديل المضيف سائدًا في إفريقيا (اللوحة B) وآسيا (اللوحة C) ، ولكن ليس في أمريكا اللاتينية (اللوحة D).

يدعم نموذج الشبكة الثنائية الذي يربط مجموعات التسلسل الفيروسي بمضيفيها هذه النتائج ، موضحًا أن CoVs الخفافيش كانت مرتبطة بالعديد من العائلات المضيفة في إفريقيا وآسيا بينما تقتصر إلى حد كبير على عائلة واحدة من الخفافيش في أمريكا اللاتينية (الشكل 4 ، اللوحة ب). علاوة على ذلك ، كان تبديل المضيف تقريبًا أربعة أضعاف احتمال مشاركة الفيروسات في إفريقيا ، مقارنةً بأمريكا اللاتينية (OR: 3.858 ص = 0.040). كان من المرجح أيضًا أن تستضيف CoVs في آسيا التبديل أكثر من المشاركة عند مقارنتها بأمريكا اللاتينية ، ومع ذلك لم تكن النتائج مهمة (نسبة الأرجحية: 2.474 ص = 0.143). لم ترتبط عائلة خفافيش معينة بزيادة تبديل المضيف ، ولكن هذا قد يعكس أحجام عينة صغيرة عندما يتم تلخيص البيانات حسب العائلة.

3.3 العدد المقدر للفيروسات في الخفافيش

كان عدد كبير من الأنواع المضيفة (الخفافيش) في دراستنا سالبًا بالنسبة لـ CoV (ن = 197) ، ومع ذلك لم يتم أخذ عينات من هذه الأنواع على نطاق واسع (الشكل 6). وجدنا أن جميع الأنواع ذات أحجام العينات وأفراد gt110 كانت إيجابية لواحد أو أكثر من CoVs ، مما يشير إلى أننا كنا سنكتشف CoVs في بعض الأنواع السلبية في دراستنا إذا زادت جهود أخذ العينات. نظرًا للعدد الكبير من هذه الأنواع السلبية وتأثيرها على متوسط ​​عدد مجموعات تسلسل الفيروسات لكل نوع ، فقد تم استبعادها من تقديراتنا. من خلال الاحتفاظ فقط بتلك الأنواع التي تم أخذ عينات منها و GT110 أفراد (كان هناك سبعة وعشرون نوعًا مؤهلًا) ، قدرنا متوسط ​​عدد CoVs لكل نوع ليكون 2.67 (الأمراض المنقولة جنسياً = 1.38) ، وبالتالي حساب السيناريو المحتمل أن بعض الأنواع سوف لديها المزيد من الفيروسات والبعض الآخر أقل. ثم قمنا بعد ذلك باستقراء المتوسط ​​لجميع أنواع الخفافيش البالغ عددها 1200 لتقدير ثراء إجمالي محتمل قدره 3204 CoVs (النطاق = 1200-6000 CoVs) ، ومعظمها لم يتم وصفه بعد.

العلاقة بين جهد أخذ العينات والكشف عن الفيروس بين جميع أنواع الخفافيش التي تم أخذ عينات منها. تم استخدام نموذج انحدار Poisson لتقدير العدد المتوقع للفيروسات بناءً على عدد الحيوانات التي تم أخذ عينات منها ، حسب الأنواع (تشير كل دائرة إلى نوع منفصل). يشار إلى فترات الثقة 95٪.

العلاقة بين جهد أخذ العينات والكشف عن الفيروس بين جميع أنواع الخفافيش التي تم أخذ عينات منها. تم استخدام نموذج انحدار Poisson لتقدير العدد المتوقع للفيروسات بناءً على عدد الحيوانات التي تم أخذ عينات منها ، حسب الأنواع (تشير كل دائرة إلى نوع منفصل). يشار إلى فترات الثقة 95٪.

3.4 العوامل التي تتنبأ بإيجابية فيروس كورونا

من أجل تحسين جهود المراقبة المستقبلية للعثور على التنوع غير المكتشف لفيروسات كورونا في الخفافيش ، قمنا بتقييم العوامل التي تتنبأ بإيجابية فيروس كورونا. لكل منطقة ، تضمن أفضل نموذج نوع العينة ، عائلة الخفافيش (أو في حالة أمريكا اللاتينية ، الأسرة الفرعية) ، الموسم ، والواجهة بين الإنسان والحيوان (الجدول 2). لم يتم تضمين الموسم في النموذج الأعلى لأمريكا اللاتينية ، ولكن النموذج مع الموسم المتضمن كان ضمن اثنين من AIC (دلتا AIC = 1.06) وبالتالي اعتبر أنه يتمتع بقدر كبير من الدعم مثل النموذج الأعلى (Burnham and Anderson 2002). كان نوع العينة مرتبطًا بشكل كبير بإيجابية فيروس كورونا ، وكانت العينات المحتوية على البراز أو مسحات البراز أكثر عرضة للاختبار بشكل إيجابي من أنواع العينات الأخرى في جميع المناطق. كانت عائلة الخفافيش مهمة في آسيا وأفريقيا. كان الموسم مهمًا أيضًا ، حيث كان من المرجح أن تكون الاختبارات التي تم جمعها خلال موسم الجفاف إيجابية في إفريقيا وآسيا أكثر من تلك التي تم جمعها خلال موسم الأمطار (وإن كان ذلك بنسب رجحية منخفضة). يبدو أن الفئة العمرية مهمة ، حيث كان من المرجح أن يكون اختبار البالغين أقل إيجابية من البالغين في إفريقيا وآسيا. لم يكن الجنس مرتبطًا بإيجابية فيروس كورونا في آسيا أو أمريكا اللاتينية بينما كان احتمال إصابة الذكور بفيروس كورونا أكثر بقليل في إفريقيا (OR = 1.5 ، 1.2-1.9 CI ، ص & lt 0.001). ارتبطت الفئات العريضة من الواجهات بين الحيوان والإنسان ارتباطًا وثيقًا بإيجابية فيروس كورونا بين الخفافيش في جميع المناطق الثلاث: في إفريقيا وأمريكا اللاتينية ، كانت الخفافيش التي تم أخذ عينات منها في فئة واجهة استخدام الحيوان أكثر احتمالًا ، وفي آسيا ، تم أخذ عينات من الخفافيش من الحيوان كان من المرجح أن تكون واجهات الاستخدام والأنشطة البشرية إيجابية أكثر من تلك التي تم أخذ عينات منها في واجهات أخرى. تشير أهمية الواجهة الحيوانية في جميع المناطق الثلاث إلى أن الممارسات المتعلقة باستخدام الحيوانات قد تكون مهمة لنقل المرض.

المتغيرات المرتبطة باختبارات الخفافيش الإيجابية لفيروس كورونا في إفريقيا وآسيا وأمريكا اللاتينية. تتكون مجموعات البيانات الإقليمية لكل نموذج انحدار لوجستي من أنواع الخفافيش حيث تم اختبار أكثر من خمسين خفاشًا. كانت مجموعات البيانات العمرية مجموعة فرعية من مجموعات البيانات الإقليمية حيث لم يتم تحديد الفئة العمرية لجميع الأفراد. الأرقام بالخط العريض ذات دلالة ثابتة لـ ص & lt 0.05.

. . . نسبة الاحتمالات . ص . 95٪ فترات الثقة.
أفريقيا
نوع العينة أدنى العلوي
براز / مسحة من المستقيم 350.98& lt0.001146.64840.07
مسحة الفم / الأنف 5.05& lt0.0012.0312.54
مسحة من الفم / المستقيم 30.98& lt0.00113.4671.30
دم 1.65 0.540 0.33 8.09
منديل 1.00
عائلة مضيفة
Hipposideridae 1.22 0.559 0.62 2.41
بتيروبوديدي 3.84 & lt0.0012.276.49
Molossidae 1.00
موسم
جاف 2.42 & lt0.0011.793.25
مبلل 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 1.98 0.0011.352.91
منطقة نقية 1.39 0.624 0.37 5.29
استخدام الأراضي 1.66 0.219 0.74 3.74
النشاط البشري 1.00
سن
سوبادولت 5.91& lt0.0014.288.17
الكبار 1.00
آسيا
نوع العينة
براز / مسحة من المستقيم 62.80& lt0.00115.44255.49
مسحة الفم / الأنف 13.25& lt0.0013.1156.38
مسحة من البول / الجهاز البولي التناسلي 46.92& lt0.00110.85202.80
ذرق الطائر 22.12& lt0.0013.66133.56
الأنسجة ، مسحة الفم / المستقيم 1.00
عائلة مضيفة
Emballonuridae 0.31 0.26 0.04 2.37
مينيوبتريد 9.78& lt0.0015.6916.81
بتيروبوديدي 2.16& lt0.0011.293.62
رينولوفيداي 1.08 0.82 0.57 2.03
Vespertilionidae 3.67& lt0.0012.186.18
Hipposideridae 1.00
موسم
جاف 1.490.031.032.16
مبلل 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 3.300.011.298.40
النشاط البشري 3.480.011.368.95
منطقة نقية 1.81 0.35 0.52 6.35
استخدام الأراضي 1.00
سن
سوبادولت 1.840.001.262.67
الكبار 1.00
أمريكا اللاتينية
نوع العينة
براز / مسحة من المستقيم 15.660.0005.0248.79
مسحة من الفم / المستقيم 27.860.0006.86113.22
مسحة الفم / الأنف 1.00
العائلة المضيفة
كارولين 6.95 0.06 0.90 53.76
Stenodermatinae 5.04 0.12 0.67 37.89
اللسانية 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 5.250.011.4818.65
النشاط البشري 2.73 0.12 0.77 9.69
استخدام الأراضي 4.22 0.10 0.78 22.95
منطقة نقية 1.00
موسم
جاف 1.30 0.52 0.58 2.89
مبلل 1.00
سن
سوبادولت 1.73 0.15 0.83 3.62
الكبار 1.00
. . . نسبة الاحتمالات . ص . فترات الثقة 95٪.
أفريقيا
نوع العينة أدنى العلوي
براز / مسحة من المستقيم 350.98& lt0.001146.64840.07
مسحة الفم / الأنف 5.05& lt0.0012.0312.54
مسحة من الفم / المستقيم 30.98& lt0.00113.4671.30
دم 1.65 0.540 0.33 8.09
منديل 1.00
عائلة مضيفة
Hipposideridae 1.22 0.559 0.62 2.41
بتيروبوديدي 3.84 & lt0.0012.276.49
Molossidae 1.00
موسم
جاف 2.42 & lt0.0011.793.25
مبلل 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 1.98 0.0011.352.91
منطقة نقية 1.39 0.624 0.37 5.29
استخدام الأراضي 1.66 0.219 0.74 3.74
النشاط البشري 1.00
سن
سوبادولت 5.91& lt0.0014.288.17
الكبار 1.00
آسيا
نوع العينة
براز / مسحة من المستقيم 62.80& lt0.00115.44255.49
مسحة الفم / الأنف 13.25& lt0.0013.1156.38
مسحة من البول / الجهاز البولي التناسلي 46.92& lt0.00110.85202.80
ذرق الطائر 22.12& lt0.0013.66133.56
الأنسجة ، مسحة الفم / المستقيم 1.00
عائلة مضيفة
Emballonuridae 0.31 0.26 0.04 2.37
مينيوبتريد 9.78& lt0.0015.6916.81
بتيروبوديدي 2.16& lt0.0011.293.62
رينولوفيداي 1.08 0.82 0.57 2.03
Vespertilionidae 3.67& lt0.0012.186.18
Hipposideridae 1.00
موسم
جاف 1.490.031.032.16
مبلل 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 3.300.011.298.40
النشاط البشري 3.480.011.368.95
منطقة نقية 1.81 0.35 0.52 6.35
استخدام الأراضي 1.00
سن
سوبادولت 1.840.001.262.67
الكبار 1.00
أمريكا اللاتينية
نوع العينة
براز / مسحة من المستقيم 15.660.0005.0248.79
مسحة من الفم / المستقيم 27.860.0006.86113.22
مسحة الفم / الأنف 1.00
العائلة المضيفة
كارولين 6.95 0.06 0.90 53.76
Stenodermatinae 5.04 0.12 0.67 37.89
اللسانية 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 5.250.011.4818.65
النشاط البشري 2.73 0.12 0.77 9.69
استخدام الأراضي 4.22 0.10 0.78 22.95
منطقة نقية 1.00
موسم
جاف 1.30 0.52 0.58 2.89
مبلل 1.00
سن
سوبادولت 1.73 0.15 0.83 3.62
الكبار 1.00

المتغيرات المرتبطة باختبارات الخفافيش الإيجابية لفيروس كورونا في إفريقيا وآسيا وأمريكا اللاتينية. تتكون مجموعات البيانات الإقليمية لكل نموذج انحدار لوجستي من أنواع الخفافيش حيث تم اختبار أكثر من خمسين خفاشًا. كانت مجموعات البيانات العمرية مجموعة فرعية من مجموعات البيانات الإقليمية حيث لم يتم تحديد الفئة العمرية لجميع الأفراد. الأرقام بالخط العريض ذات دلالة ثابتة لـ ص & lt 0.05.

. . . نسبة الاحتمالات . ص . فترات الثقة 95٪.
أفريقيا
نوع العينة أدنى العلوي
براز / مسحة من المستقيم 350.98& lt0.001146.64840.07
مسحة الفم / الأنف 5.05& lt0.0012.0312.54
مسحة من الفم / المستقيم 30.98& lt0.00113.4671.30
دم 1.65 0.540 0.33 8.09
منديل 1.00
عائلة مضيفة
Hipposideridae 1.22 0.559 0.62 2.41
بتيروبوديدي 3.84 & lt0.0012.276.49
Molossidae 1.00
موسم
جاف 2.42 & lt0.0011.793.25
مبلل 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 1.98 0.0011.352.91
منطقة نقية 1.39 0.624 0.37 5.29
استخدام الأراضي 1.66 0.219 0.74 3.74
النشاط البشري 1.00
سن
سوبادولت 5.91& lt0.0014.288.17
الكبار 1.00
آسيا
نوع العينة
براز / مسحة من المستقيم 62.80& lt0.00115.44255.49
مسحة الفم / الأنف 13.25& lt0.0013.1156.38
مسحة من البول / الجهاز البولي التناسلي 46.92& lt0.00110.85202.80
ذرق الطائر 22.12& lt0.0013.66133.56
الأنسجة ، مسحة الفم / المستقيم 1.00
عائلة مضيفة
Emballonuridae 0.31 0.26 0.04 2.37
مينيوبتريد 9.78& lt0.0015.6916.81
بتيروبوديدي 2.16& lt0.0011.293.62
رينولوفيداي 1.08 0.82 0.57 2.03
Vespertilionidae 3.67& lt0.0012.186.18
Hipposideridae 1.00
موسم
جاف 1.490.031.032.16
مبلل 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 3.300.011.298.40
النشاط البشري 3.480.011.368.95
منطقة نقية 1.81 0.35 0.52 6.35
استخدام الأراضي 1.00
سن
سوبادولت 1.840.001.262.67
الكبار 1.00
أمريكا اللاتينية
نوع العينة
براز / مسحة من المستقيم 15.660.0005.0248.79
مسحة من الفم / المستقيم 27.860.0006.86113.22
مسحة الفم / الأنف 1.00
العائلة المضيفة
كارولين 6.95 0.06 0.90 53.76
Stenodermatinae 5.04 0.12 0.67 37.89
اللسانية 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 5.250.011.4818.65
النشاط البشري 2.73 0.12 0.77 9.69
استخدام الأراضي 4.22 0.10 0.78 22.95
منطقة نقية 1.00
موسم
جاف 1.30 0.52 0.58 2.89
مبلل 1.00
سن
سوبادولت 1.73 0.15 0.83 3.62
الكبار 1.00
. . . نسبة الاحتمالات . ص . فترات الثقة 95٪.
أفريقيا
نوع العينة أدنى العلوي
براز / مسحة من المستقيم 350.98& lt0.001146.64840.07
مسحة الفم / الأنف 5.05& lt0.0012.0312.54
مسحة من الفم / المستقيم 30.98& lt0.00113.4671.30
دم 1.65 0.540 0.33 8.09
منديل 1.00
عائلة مضيفة
Hipposideridae 1.22 0.559 0.62 2.41
بتيروبوديدي 3.84 & lt0.0012.276.49
Molossidae 1.00
موسم
جاف 2.42 & lt0.0011.793.25
مبلل 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 1.98 0.0011.352.91
منطقة نقية 1.39 0.624 0.37 5.29
استخدام الأراضي 1.66 0.219 0.74 3.74
النشاط البشري 1.00
سن
سوبادولت 5.91& lt0.0014.288.17
الكبار 1.00
آسيا
نوع العينة
براز / مسحة من المستقيم 62.80& lt0.00115.44255.49
مسحة الفم / الأنف 13.25& lt0.0013.1156.38
مسحة من البول / الجهاز البولي التناسلي 46.92& lt0.00110.85202.80
ذرق الطائر 22.12& lt0.0013.66133.56
الأنسجة ، مسحة الفم / المستقيم 1.00
عائلة مضيفة
Emballonuridae 0.31 0.26 0.04 2.37
مينيوبتريد 9.78& lt0.0015.6916.81
بتيروبوديدي 2.16& lt0.0011.293.62
رينولوفيداي 1.08 0.82 0.57 2.03
Vespertilionidae 3.67& lt0.0012.186.18
Hipposideridae 1.00
موسم
جاف 1.490.031.032.16
مبلل 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 3.300.011.298.40
النشاط البشري 3.480.011.368.95
منطقة نقية 1.81 0.35 0.52 6.35
استخدام الأراضي 1.00
سن
سوبادولت 1.840.001.262.67
الكبار 1.00
أمريكا اللاتينية
نوع العينة
براز / مسحة من المستقيم 15.660.0005.0248.79
مسحة من الفم / المستقيم 27.860.0006.86113.22
مسحة الفم / الأنف 1.00
العائلة المضيفة
كارولين 6.95 0.06 0.90 53.76
Stenodermatinae 5.04 0.12 0.67 37.89
اللسانية 1.00
واجهه المستخدم
استخدام الحيوان 5.250.011.4818.65
النشاط البشري 2.73 0.12 0.77 9.69
استخدام الأراضي 4.22 0.10 0.78 22.95
منطقة نقية 1.00
موسم
جاف 1.30 0.52 0.58 2.89
مبلل 1.00
سن
سوبادولت 1.73 0.15 0.83 3.62
الكبار 1.00

3.5 جهد أخذ العينات في المستقبل

بناءً على دراستنا ، تمكنا من تقدير جهد أخذ العينات المطلوب للعثور على جميع CoVs في الخفافيش ، بناءً على نموذج انحدار بواسون لبياناتنا (الشكل 6). مع وجود 154 فردًا ، نقدر أنه سيتم اكتشاف متوسط ​​CoV واحد (95٪ CI 136-177). مع 397 فردًا ، نقدر أنه سيتم اكتشاف ما يصل إلى خمسة فيروسات CoV (95٪ CI 351-458). نظرًا لأننا لم نلاحظ أي نوع يحتوي على أكثر من خمس مجموعات تسلسل فيروسي ، فإننا نفترض أن أخذ عينات من 397 فردًا يجب أن يلتقط التنوع الكامل لفيروسات كورونا في كل نوع من أنواع الخفافيش.

3.6 توقع توزيع CoVs المجهولة

لم يكن الكليد الفرعي الفيروسي والعائلة المضيفة مستقلين عن بعضهما البعض (χ 2 بواسطة clade = ص & lt 0.001 الجدول التكميلي S1) ، مما يدل على أن الفروع المختلفة لها ارتباطات مهمة مع عائلات معينة من الخفافيش. على سبيل المثال ، ارتبطت المجموعة الفرعية 2d CoVs بشكل كبير مع الخفافيش pteropid ، وتم تحديدها فقط في المناطق التي توجد فيها الخفافيش pteropid. وبالمثل ، ارتبطت المجموعة الفرعية 2 ب CoVs مع خفافيش وحيد القرن وخفافيش هيبوسيدريد و 2 ج مع الخفافيش vespertilionid. "للتنبؤ" بالتوزيع المحتمل لـ CoVs غير المعروفة ، رسمنا التوزيع المعروف للخفافيش التي تنتمي إلى هذه العائلات ونفترض أن "النقاط الساخنة" لتنوع الخفافيش تستنتج النقاط الساخنة للتنوع الفيروسي لكل مجموعة فرعية (الشكل 7). نلاحظ أن جنس alphaCoV قد تم اعتباره كمجموعة واحدة ، نظرًا لأنها لا تتحلل جيدًا إلى طبقات فرعية (de Groot et al. 2009) ، وأنه لم يتم إنشاء خريطة 2a نظرًا لأنه تم تحديد فيروس خفاش واحد فقط من هذا الفرع. .

خرائط "النقاط الساخنة" للتنوع الفيروسي. تُظهر اللوحة A النقاط الساخنة المحتملة لـ CoVs بناءً على توزيع الخفافيش في جميع أنحاء العالم. يتم عرض موقع تسلسل ألفا وبيتا من هذه الدراسة باللون الأزرق وتسلسل بيتا CoV باللون الأزرق ، مما يشير إلى عدم وجود تحيز جغرافي قائم على الجنس الفيروسي (على سبيل المثال ، من المرجح أن توجد في جميع المناطق على حد سواء ألفا وبيتا). ارتبطت بعض الكتل الفرعية الفيروسية بعائلات خفافيش معينة ، وتم تخطيط بيانات التوزيع المكاني لجميع الأنواع التي تنتمي إلى هذه العائلات للإشارة إلى النقاط الساخنة المحتملة للتنوع الفيروسي (الثراء) لهذه الكتل الفرعية. تشير اللوحة B إلى التوزيع المحتمل لـ 2b CoVs بناءً على توزيع خفافيش وحيد القرن وفرس النهر. يشار إلى مواقع الحيوانات الإيجابية 2b التي تم تحديدها في هذه الدراسة باللون الأسود ، وترتبط بمناطق غنية بالأنواع (لهذه العائلات). الحيوانات إيجابية CoV للكسوات الفرعية الأخرى الموضحة باللون الأزرق الفاتح. تشير اللوحة C إلى التوزيع المحتمل لـ 2c CoVs بناءً على توزيع الخفافيش vespertilionid. يشار إلى مواقع الحيوانات الإيجابية 2c التي تم تحديدها في هذه الدراسة باللون الأسود. تشير هذه الخريطة إلى وجود نقاط ساخنة للتنوع 2c في المناطق غير المشمولة في هذه الدراسة (مثل أوروبا). تشير اللوحة D إلى التوزيع المحتمل للفيروسات ثنائية الأبعاد بناءً على توزيع الخفافيش pteropid. تشير الخريطة إلى أن توزيع هذه الفيروسات قد يكون أكثر محدودية ، مقارنة بالفيروسات ذات الطبقات الفرعية الأخرى. تظهر مواقع الحيوانات الإيجابية ثنائية الأبعاد التي تم تحديدها في هذه الدراسة باللون الأسود.

خرائط "النقاط الساخنة" للتنوع الفيروسي. تُظهر اللوحة A النقاط الساخنة المحتملة لـ CoVs بناءً على توزيع الخفافيش في جميع أنحاء العالم. يظهر موقع تسلسلات ألفا وبيتا من هذه الدراسة باللون الأسود وتسلسل بيتا CoV باللون الأزرق ، مما يشير إلى عدم وجود تحيز جغرافي قائم على الجنس الفيروسي (على سبيل المثال ، من المرجح أن توجد في جميع المناطق على حد سواء ألفا وبيتا). ارتبطت بعض الكتل الفرعية الفيروسية بعائلات خفافيش معينة ، وتم تخطيط بيانات التوزيع المكاني لجميع الأنواع التي تنتمي إلى هذه العائلات للإشارة إلى النقاط الساخنة المحتملة للتنوع الفيروسي (الثراء) لهذه الكتل الفرعية. تشير اللوحة B إلى التوزيع المحتمل لـ 2b CoVs بناءً على توزيع خفافيش وحيد القرن وفرس النهر. يشار إلى مواقع الحيوانات الإيجابية 2b التي تم تحديدها في هذه الدراسة باللون الأسود ، وترتبط بمناطق غنية بالأنواع (لهذه العائلات). الحيوانات إيجابية CoV للكسوات الفرعية الأخرى الموضحة باللون الأزرق الفاتح. تشير اللوحة C إلى التوزيع المحتمل لـ 2c CoVs بناءً على توزيع الخفافيش vespertilionid. يشار إلى مواقع الحيوانات الإيجابية 2c التي تم تحديدها في هذه الدراسة باللون الأسود. تشير هذه الخريطة إلى وجود نقاط ساخنة للتنوع 2c في المناطق غير المشمولة في هذه الدراسة (مثل أوروبا). تشير اللوحة D إلى التوزيع المحتمل للفيروسات ثنائية الأبعاد بناءً على توزيع الخفافيش pteropid. تشير الخريطة إلى أن توزيع هذه الفيروسات قد يكون أكثر محدودية ، مقارنة بالفيروسات ذات الطبقات الفرعية الأخرى. تظهر مواقع الحيوانات الإيجابية ثنائية الأبعاد التي تم تحديدها في هذه الدراسة باللون الأسود.


نظام نموذج مندل

تتميز البازلاء في الحديقة بالعديد من الخصائص المفيدة التي سمحت لمندل بتطوير قوانين علم الوراثة الحديث.

أهداف التعلم

صف الأسباب العلمية لنجاح عمل مندل التجريبي

الماخذ الرئيسية

النقاط الرئيسية

  • استخدم مندل نباتات صادقة التكاثر في تجاربه. هذه النباتات ، عندما تُخصب ذاتيًا ، دائمًا ما تنتج ذرية من نفس النمط الظاهري.
  • يمكن التلاعب بنباتات البازلاء بسهولة ، وتنمو في موسم واحد ، ويمكن زراعتها بكميات كبيرة ، وقد سمحت هذه الصفات لمندل بإجراء تحليلات منهجية وكمية باستخدام أحجام عينات كبيرة.
  • بناءً على تجاربه مع البازلاء ، وجد مندل أن نمطًا ظاهريًا كان دائمًا مهيمنًا على نمط ظاهري متنحي آخر لنفس الصفة.

الشروط الاساسية

  • النمط الظاهري: الخصائص التي يمكن ملاحظتها للكائن الحي ، والتي تنتج غالبًا عن معلوماته الوراثية أو مجموعة من المعلومات الوراثية والعوامل البيئية
  • الطراز العرقى: المعلومات الجينية المحددة لخلية أو كائن حي ، وعادة ما يكون وصفًا للأليل أو الأليلات المتعلقة بجين معين.
  • نبات صحيح التناسل: نبات ينتج دائمًا نسلًا من نفس النمط الظاهري عندما يتم تخصيبه ذاتيًا يكون متماثلًا للسمات التي يتم اتباعها.

نظام نموذج مندل & # 8217s

تم إنجاز Mendel & # 8217s باستخدام البازلاء في الحديقة ، بيسوم ساتيفوملدراسة الميراث. يمكن التلاعب بسهولة بتكاثر نبات البازلاء بكميات كبيرة من البازلاء يمكن زراعتها في وقت واحد ، مما يسمح لميندل باستنتاج أن نتائجه لم تحدث ببساطة عن طريق الصدفة. تنمو البازلاء أيضًا حتى النضج خلال موسم واحد ويمكن تقييم عدة أجيال خلال فترة زمنية قصيرة نسبيًا.

تحتوي نباتات البازلاء على أجزاء من الذكور والإناث ويمكن زراعتها بسهولة بأعداد كبيرة. لهذا السبب ، يمكن أن تقوم نباتات البازلاء إما بالتلقيح الذاتي أو التلقيح المتبادل مع نباتات البازلاء الأخرى. في حالة عدم وجود تلاعب خارجي ، فإن هذا النوع يخصب ذاتيًا بشكل طبيعي: البويضات (البويضات) داخل الأزهار الفردية يتم تخصيبها بواسطة حبوب اللقاح (التي تحتوي على خلية الحيوانات المنوية) من نفس الزهرة. يأتي كل من الحيوانات المنوية والبويضات التي تنتج الجيل التالي من النباتات من نفس الأم. ما هو أكثر من ذلك ، أن بتلات الزهور تظل مغلقة بإحكام حتى بعد التلقيح ، مما يمنع التلقيح من النباتات الأخرى. والنتيجة هي نباتات نسل داخلية عالية ، أو & # 8220-تكاثر حقيقي ، & # 8221 نباتات البازلاء. هذه نباتات تنتج دائمًا ذرية تشبه الأم. اليوم ، نعلم أن هذه & # 8220 تربية حقيقية & # 8221 نباتات متماثلة اللواقح لمعظم الصفات.

يمكن للبستاني أو الباحث ، مثل مندل ، تلقيح هذه النباتات نفسها عن طريق تطبيق الحيوانات المنوية يدويًا من نبات واحد إلى المدقة (التي تحتوي على البويضات) من نبات آخر. الآن تأتي الحيوانات المنوية والبويضات من نباتات أم مختلفة. عندما قام مندل بتلقيح نبات متكاثر حقيقي ينتج فقط البازلاء الصفراء مع نبات التكاثر الحقيقي الذي أنتج البازلاء الخضراء فقط ، وجد أن الجيل الأول من النسل هو دائمًا البازلاء الصفراء. لم تظهر سمة البازلاء الخضراء. ومع ذلك ، إذا تم السماح لهذا الجيل الأول من نباتات البازلاء الصفراء بالتلقيح الذاتي ، فإن نسبة الجيل التالي أو الجيل الثاني كانت 3: 1 صفراء إلى بازلاء خضراء.

في هذا وجميع سمات نبات البازلاء الأخرى التي تبعها مندل ، كان أحد أشكال السمة هو & # 8220 مهيمن & # 8221 على الآخر ، لذا فقد أخفى وجود الشكل الآخر & # 8220 ضروري & # 8221 في الجيل الأول بعد تهجين نباتين متماثلين .. حتى لو كان النمط الظاهري (الشكل المرئي) مخفيًا ، فإن النمط الجيني (الأليل الذي يتحكم في هذا الشكل من الصفة) يمكن أن ينتقل إلى الجيل التالي وينتج الشكل المتنحي في الجيل الثاني. من خلال تجربة نباتات البازلاء صادقة التكاثر ، تجنب مندل ظهور سمات غير متوقعة (مؤتلفة) في النسل قد تحدث إذا لم تكن النباتات تكاثر حقيقيًا.

تجارب Mendel & # 8217s مع البازلاء: قام مندل بتجربة الآلاف من البازلاء في الحديقة ، وكشف عن أساسيات علم الوراثة.


مصدر ووصف سلالات الوالدين

كانت FGSC4200 و FGSC2489 هدية من Tian Chaoguang ، معهد Tianjin للتكنولوجيا الحيوية الصناعية ، الأكاديمية الصينية للعلوم ، الصين. كانت FGSC2225 هدية من Li Shaojie ، مختبر مفتاح الدولة لعلم الفطريات ، معهد علم الأحياء الدقيقة ، الأكاديمية الصينية للعلوم ، الصين. تم شراء FGSC3246 و FGSC1363 من مركز مخزون الوراثة الفطرية ، قسم أمراض النبات ، جامعة ولاية كانساس ، الولايات المتحدة الأمريكية.

يعتبر كلا من FGSC 2489 و 4200 من السلالات الفطرية للغاية ويفضل استخدامها كأنواع برية قياسية [29]. FGSC 4200 هو سلالة من التهجين العكسي السادس إلى FGSC 2489 (سلالة الجينوم المرجعية) لـ FGSC 2490. FGSC 2225 (Mauriceville-1cA ، تم جمعها من Mauriceville ، TX ، USA) هي سلالة معزولة عن الطبيعة [30]. سلالة FGSC 1363 عبارة عن طفرة مورفولوجية تبدأ في النمو على أجار كمستعمرات صغيرة وتنتج عاجلاً أم آجلاً توهجًا من الخيوط البرية (مع أو بدون كونيديا) [31]. FGSC 3246 هي أنثى متحولة عقيمة [32]. من ملف تعريف SNP ، لا يوجد سبب لنفترض أنهم متحولات مفرطة [33]. حدد الفحص المسبق لـ RIP في الطبيعة عددًا قليلاً جدًا من العزلات البرية التي تكبح بشكل سائد RIP [34 ، 35] ، مما يشير إلى خصائص مماثلة لسلالات المختبر هذه في إثارة RIP كما هو الحال في الطبيعة.

تشريح عبر و ascospore

تم تزاوج جميع الصلبان واحتضانها في ظروف معملية. لتجنب التلوث ، تم تعقيم جميع وسائط الثقافة ، وكذلك اللوحات ، في

121 درجة مئوية لأكثر من 25 دقيقة في معقم بخاري عالي الضغط (TOMY SX-500) قبل كل تجربة. أجريت الإجراءات اللاحقة على مقاعد نظيفة تم تعقيمها باستخدام الأشعة فوق البنفسجية قبل التجربة مباشرة. استندت وسيلة الاستزراع والطرق التجريبية المستخدمة في هذا البحث إلى البروتوكولات المقدمة من مركز مخزون الوراثة الفطرية (http://www.fgsc.net/). باختصار ، تم طلاء الميسيليوم أو الأبواغ الأسكوية لسلالتين من سلالات التزاوج في الطرف المقابل من لوحة التزاوج. إذا تم استخدام أسكوسور كوالد تزاوج ، فإن البوغ يتعرض لصدمة حرارة عند 60 درجة مئوية ، قبل 30 دقيقة من الطلاء. تم تحضين لوحات العبور عند 25 درجة مئوية في بيئة مظلمة تمامًا. بعد حوالي 3 أسابيع من النمو والعبور ، تم فصل الأسكي والتقاطه في وسط التخزين لمدة أسبوع. تم التقاط أسكوس واحد على وسط أجار وحضنت عند 60 درجة مئوية ، 30 دقيقة. ثم تم تشريح الأسكوس تحت المجهر. تم اختيار كل أسكوس فيها واحدًا تلو الآخر على وسيط النمو الخاص به. بالنسبة للصليب G ، تم عزل اثنين من الأبواغ الأسكوية مع أنواع تزاوج معاكسة من الصليب C ووضعهما على نفس لوحة العبور ، والتي خضعت لجولة من التكاثر الجنسي (الشكل 1 أ). نشأت جراثيم التكاثر اللاجنسي من اثنين من الأبواغ الزكية من تقاطع FGSC2225 و FGSC4200.

استخراج الحمض النووي وإعادة تسلسل الجينوم بالكامل

تمت زراعة كل من الأبواغ الأسكوية التي تم تشريحها بشكل فردي على صفيحة خاصة بها لمدة 3 أيام تقريبًا لتمكين استخلاص 3 ميكروغرام أو أكثر من الحمض النووي. تم استخلاص الحمض النووي بطريقة الفينول / كلوروفورم / كحول أيزو أميل [36]. تم استخراج عينة الحمض النووي لكل مزرعة وإعادة تسلسلها بشكل فردي.

تم إجراء إعادة تسلسل الجينوم بالكامل في Novogene (www.novogene.com) بنفس البروتوكول للجميع ، بما في ذلك 2 × 150 زوجًا من قراءات النهاية المزدوجة التي أنشأتها منصة Illumina HiSeq 4000. مائتان وثلاثة وسبعون ن. كراسا تم تسلسل العينات (بما في ذلك 5 سلالات الوالدين و 67 رباعيات) في المجموع. في المتوسط ​​، تم تسلسل كل بوغ إلى عمق

37 ضعفًا مع تغطية 96٪ من الجينوم. تم تسلسل سلالات الوالدين إلى عمق

تمت تغطية 97٪ من الجينوم المرجعي (ملف إضافي 2: ورقة البيانات S1). يمكن تغطية أكثر من 92٪ من الجينوم المرجعي بخمس قراءات على الأقل في كل عينة متسلسلة ، بمعدل خاطئ أقل من 1٪ (ملف إضافي 2: ورقة البيانات S1).

تحديد الطفرات

من أجل الاتساق مع التقديرات السابقة لمعدل الطفرات (في الأنواع المختلفة) ، ولأن استدعاء indel عرضة لتحليل القطع الأثرية ، فإننا نقصر التحليل على الطفرات النقطية. تم تعيين قراءات إعادة التسلسل إلى الجينوم المرجعي NC12 (https://www.broadinstitute.org/fungal-genome-initiative/neurospora-crassa-genome-project) باستخدام BWA aligner [37]. تم استدعاء المتغيرات بواسطة HaplotypeCaller من مجموعة أدوات تحليل الجينوم (GATK) [38]. تمت ترشيح المتغيرات الأولية عن طريق إزالة أي منها لم يُطلق عليه "متماثل اللواقح" أو بدرجة جودة أقل من 30. نظرًا للطبيعة الفردية للعينات ، يجب تسمية الطفرات الجديدة جميعًا متماثلة اللواقح.

لكي يتم اعتبارها طفرات مرشحة ، احتجنا إلى مزيد من الفلاتر. يجب أن تكون المواقع المتغيرة في الأبواغ الأسكاكية الأبناء (1) مختلفة عن والديهم و (2) لها عمق قراءة داعم ≥ 5 في كل من الوالد المصدر والأبواغ البؤرية. تم لاحقًا فحص كل طفرة مرشح يدويًا لإزالة النتائج الغامضة ، بما في ذلك (1) أخطاء التسلسل ، خاصة في مناطق البوليمر (2) المتغيرات التي كانت موجودة بالفعل في العينات الأصلية ولكن فشل المتصلون المتنوعون في التقاطها و (3) القطع الأثرية من المحاذاة الزائفة.

على الرغم من أننا كنا حذرين بشكل خاص خلال كل خطوة من التجارب ، إلا أننا لا نستطيع أن نكون متأكدين بنسبة 100٪ من عدم وجود تلوث في تسلسل الحمض النووي. ومع ذلك ، نلاحظ أن التلوث لا ينبغي أن يربك طفرة لدينا تدعو لعدة أسباب. أولاً ، إذا كانت لديهم فرصة لرسم خريطة لملوثات الجينوم المرجعي ، فستعطي عمومًا "مكالمات متغايرة متغايرة الزيجوت" ، لكن جميع الطفرات التي نستخدمها متماثلة اللواقح. لن تحدث "المكالمات المتماثلة اللواقح" من التلوث إلا في الحالات النادرة التي يمكن فيها تعيين الملوثات في مناطق ذات عمليات حذف كبيرة في السلالة المتسلسلة (أي أن الملوث يشبه الجينوم المرجعي أكثر من السلالة المتسلسلة). ثانيًا ، عادةً ما تعطي الملوثات محاذاة زائفة مع نهايات قراءة مقصوصة لأنها تميل إلى عدم التعيين بشكل جيد للجينوم المرجعي ، حيث يتم تجاهل هذه المحاذاة أثناء استدعاء الطفرة. ثالثًا ، من المتوقع أن يتم توزيع الملوثات بشكل عشوائي بين جميع العينات التي تم جمعها ، ولكن الطفرات إما 2: 2 أو 3: 1 منفصلة وتكون موجودة بشكل عام داخل أسكوس واحد.

نحن نقدر المعدل الإيجابي الخاطئ من خلال إعادة تسلسل سانجر. من بين 186 طفرة تم اختيارها عشوائيًا للتحقق من Sanger (ملف إضافي 1: الشكل S6 وملف إضافي 2: ورقة البيانات S3) ، لا يمكن تسلسل Sanger 14: ثلاثة منها بها تسلسل Sanger صاخب بينما تضخمت 11 التسلسل الخاطئ. في 172 تسلسلًا ناجحًا لـ Sanger ، تم التحقق من جميع الطفرات. لذلك نفترض أن المعدل صفر-موجب خاطئ.

تم تقدير السلبيات الكاذبة (FN) باستخدام طريقتين. يستخدم الأسلوب الأول طريقة محاكاة مماثلة لتلك الموصوفة سابقًا [39]. تم أخذ عينات التوزيع التجريبي للقراءة من الطفرات الحقيقية التي تم تحديدها. لكل هجين جنسي ، تم إنشاء 5000 موقع طفرة اصطناعية 2: 2 و 1000 موقع طفرة اصطناعية 3: 1. لكل خط لاجنسي ، تم إنشاء 1000 موقع طفرة اصطناعية. تم اكتشاف الطفرات التركيبية بواسطة نفس خطوط الأنابيب ، وتم حساب نسبة الطفرات التي تم تحديدها بشكل صحيح (معدلات سلبية كاذبة (FNR)) على أنها "طفرات تركيبية تم تحديدها" / "طفرات تركيبية تم إنشاؤها" لكل أسكوس.نظرًا لأن التكرارات أكثر عرضة لأخطاء التعيين من غير التكرارات ، فقد تم حساب FNR هذا بشكل منفصل لثلاث مناطق (يُشار إليها باسم FNR الإقليمي فيما بعد) ، أي داخل التكرارات (المحددة بواسطة Dup-Blast) ، بالقرب من التكرارات (400 نقطة أساس في المنبع والمصب من مكررة) ، وغير مكررة (ملف إضافي 2: ورقة البيانات S6).

يعتمد الأسلوب الثاني على نتائج تسلسل Sanger (ملف إضافي 2: ورقة البيانات S3). يكتشف تسلسل Sanger 16 طفرة تتوافق مع المواقع ذات التغطية المنخفضة السابقة (& lt 5 قراءات). يشير هذا إلى معدل سلبي خاطئ قدره 16 / (172 + 16) = 8.51٪ ، تقريبًا وفقًا للمحاكاة المذكورة أعلاه في شبه / غير مكررة ولكن أقل من ذلك داخل التكرارات.

نحن نأخذ معدل FNR في الاعتبار عند تقدير معدلات الطفرات. قمنا أولاً بتطبيع الأرقام المرصودة كـ "عدد الطفرات التي تم تحديدها" / (1- "FNR الإقليمي") ، FNR خاص بكل أسكوس ، معبرًا عن FNR ككسر. تم حساب معدل طفرة الجينوم لكل تهجين على أنه "متوسط ​​عدد الطفرات الطبيعية لكل أسكوس" / "2 من الوالدين المصدرين" ، وتم حساب معدل bp على أنه "طبيعي حسب معدل الجينوم" / "حجم الجينوم المرجعي". في المتوسط ​​، هناك طفرات استبدال أساسية 135.3 ± 21.4 (sem) تم اكتشافها بنسبة فصل 2: ​​2 ، تعادل 3.34 × 10 −6 ± 5.29 × 10 7 (sem) لكل موقع لكل جيل جنسي (الجدول 1).

أثناء قيامنا بالتخطيط بالرجوع إلى الجينوم المنشور ، نقوم أيضًا بفحص المجالات الجينومية مع ضعف تغطية القراءة المتوقعة على افتراض أن هذه هي عمليات تكرار تلقائية حديثة. تم تحديد التكرارات التلقائية المفترضة أثناء الدورة الجنسية أولاً من خلال البحث عن 2 × مكررات موجودة فقط في كل أسك ولكن غير موجودة في سلالات الوالدين وبنسبة 2: 2. ثم تم تطبيق نهج آخر ، وهو DELLY [40] ، والذي يدمج تحليل النهاية المزدوجة والقراءة المقسمة ، لتأكيد المرشحين الأوليين ، وتم الاحتفاظ فقط بتلك التي يمكن تأكيدها بواسطة DELLY في النتائج النهائية. يبدو أن هذه نادرة (لا تزيد عن 1٪ من التسلسل ، الملف الإضافي 2: ورقة البيانات S4).

تعريف متواليات مكررة

تستخدم طريقتنا الافتراضية لتحديد التسلسلات المكررة معيارًا لهوية تزيد عن 65٪ [19] وما لا يقل عن 100 نقطة أساس من التسلسل القابل للمحاذاة [6] (ملف إضافي 1: الشكل S2 والجدول S3 والملف الإضافي 2: ورقة البيانات S4). يبدو أن هذه الطريقة لتحديد ما يشكل منطقة مكررة في عيون RIP فعالة ، مما يعني أن جزءًا كبيرًا من النسبة المئوية للطفرات 2: 2 المطلوبة للنسبة المئوية للتسلسل الجيني المحدد (ملف إضافي 1: الجدول S3).

تم اختيار هذا على أنه الخيار الافتراضي لأنه كان الأفضل أداءً. في المجموع ، قمنا بالتحقيق في أربع طرق ممكنة للتعريف. كما هو مذكور أعلاه ، يمكن تصنيف التكرارات اعتمادًا على بحث Blast (هوية 65 ٪ وطول قابل للمحاذاة 100 نقطة أساس المستخدمة أعلاه) ، والتي نطلق عليها طريقة Dup-Blast ، أو كمناطق ذات عمق تسلسل 2 × في المتوسط ​​(Dup-Depth) ، أو كمناطق تحمل أليلات "متغايرة الزيجوت" (توقيع خاطئ لرسم الخرائط ، Dup-Het) ، أو كمناطق تتبع فترة المطابقة المحددة بواسطة Kleckner [6 ، 20] (Dup-Period ، فترة مطابقة 10

تم استخدام 12 هنا) (ملف إضافي 1: الجدول S3). تحدد جميع الطرق الأخرى بمعزل عن نسبة مئوية أقل من الطفرات أثناء وصف نسبة أعلى من التسلسل الجيني (ملف إضافي 1: الشكل S2 والجدول S3). قد يشير اندماج كل هذه التواقيع إلى أن 40٪ على الأكثر من الجينوم (16 ميجا بايت) يمكن "تكرارها" ، في حين أن الـ 60٪ المتبقية ليست كذلك. اللافت للنظر ، أن نسبة الطفرات 2: 2 تنتقل من 87.4٪ لـ Dup-Blast إلى 92.3٪ فقط في 40٪ ، مما يشير إلى أن 16٪ من الجينوم المسمى بـ Dup-Blast يلتقط بكفاءة نسبة الجينوم التي يعتبرها RIP مكررة. وبشكل أكثر تحديدًا ، وجدنا حوالي 32.7٪ من الطفرات 2: 2 التي تم تعريفها سابقًا على أنها طفرات مرتبطة غير مكررة (على سبيل المثال ، غير Dup-Blast) يمكن تعيينها لنطاقات Dup-Depth / Het / Period (ملف إضافي 2: Datasheet S2) .

اختبار التقليب لمجموعات الطفرات

تم تعريف مجموعة الطفرات على أنها تحتوي على طفرتين على الأقل في حدود 1 كيلو بايت في جينوم أحادي الصبغة (ملف إضافي 1: الشكل S4). نظرًا لأن كل مجموعة طفرات ، خاصة تلك الموجودة داخل التكرارات ، تتكون عادةً فقط من طفرات C → T حصريًا أو طفرات G → A حصريًا ، فمن المرجح أنها نشأت من جولة واحدة من RIP. لاختبار ما إذا كان عدد "الطفرات العنقودية" في التكرارات يختلف عن التوزيعات العشوائية ، قمنا بإعادة توزيع الطفرات عشوائيًا ضمن 16٪ من الجينوم المكرر ، واختيار مواقع G: C المختارة عشوائيًا ضمن هذه المجالات في كل فرد أحادي العدد الجينوم من نفس الأسك. لكل محاكاة ، قمنا بحساب عدد الطفرات التي تتوافق مع تعريف الكتلة. ال ص تم اشتقاق القيمة (معدل الخطأ المتوقع من النوع الأول) من 10000 عملية عشوائية على النحو التالي (ن + 1)/(م + 1) أين ن هو عدد الملاحظات التي تحتوي على العديد من الطفرات العنقودية أو أكثر من تلك المرصودة و م هو عدد التوزيع العشوائي. استخدمنا هذه الطريقة للتساؤل عما إذا كان هناك المزيد من المجموعات داخل المجالات المكررة بالنظر إلى مواضع بقايا G و C داخل المجالات المكررة.

نظرًا لأننا نحدد المجموعات بناءً على مواقع الطفرات التي لوحظت في نفس الجينوم أحادي العدد ، فمن الممكن أن تتداخل المجموعات المحددة في بوغ واحد مع مجموعات محددة في بوغ مختلف. تم اختبار مدى تداخل المجموعات (ملف إضافي 1: الشكل S4) عن طريق خلط كل المجموعات داخل التكرارات بين رباعي التترادات باستخدام أمر BEDTools [41] "خلط ورق اللعب". تم إجراء عشرة آلاف عملية عشوائية للحصول على ص القيمة ، مثل (ن + 1)/(م + 1) أين ن هو عدد الملاحظات مع نفس العدد أو أكثر من الطفرات التي شوهدت في مجموعات عشوائية متداخلة من تلك التي لوحظت في العناقيد الحقيقية و م هو عدد التوزيعات العشوائية. تتوفر خطوط الأنابيب ذات الصلة على https://github.com/wl13/Neurospora_mutation. تم إجراء جميع الاختبارات الإحصائية في R [42].

تقدير نه

لتقدير حجم السكان الفعال ، استخدمنا خلاصة وافية من تغاير الزيجوت (π) التدابير التي قدمها Lynch et al. [1]. استخدمنا خلاصة وافية لمعدلات الطفرات (ميكرومتر) بالإضافة إلينا. نه ثم تم تعريفه على أنه نه = π / μ د (1 - π)، أين د هو تعديل ploidy (2 للأنواع أحادية الصيغة الصبغية ، و 4 للثنائيات الصبغية). تم تقدير معدلات الطفرات في CDS مباشرة من قبلنا نيوروسبورا (بدلاً من الاستقراء من معدلات الطفرات الجينية التي تم تحجيمها إلى نسبة التسلسل الذي يمثل CDS) ولكن مأخوذ بخلاف ذلك من هذه الخلاصة السابقة. يتم تقديم جدول البيانات المنقح كملف إضافي 1: الجدول S7.

تحليل ميزات المناطق المكررة

تم الحصول على معلومات حول المناطق المركزية من Smith et al. [43]. تم تلخيص الأطوال ومحتويات GC وأفضل هويات BLAST لمناطق مكررة مختلفة (Dup-Blast) في ملف إضافي 1: الجدول S8. للتحقق مما إذا كانت منطقة معينة قد خضعت لـ RIP ، تم تطبيق طريقة "فهرس RIP" [44] مع حد TpA / ApT & gt 2 أو (CpA + TpG) / (ApC + GpT) & lt 0.7 [19]. بيانات Hi-C من Galazka et al. [45] تم استخدامه للبحث عن مناطق متفاعلة بعد تشريح الجينوم إلى نوافذ 10 كيلوبايت (ملف إضافي 1: الجدول S9).


شاهد الفيديو: مؤشر الحساسية والعلاقة بين المشروع والعوامل المؤثرة به (شهر فبراير 2023).