Nature子刊:流感疫苗新技术

中科院新成果登Nature Communications推荐文章

【字体: 时间:2012年03月07日 来源:生物通

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  来自中国科学院生物物理研究所,CDC疾病预防控制中心国家流感中心等处的研究人员发表了题为“Mapping of H3N2 influenza antigenic evolution in China reveals a strategy for vaccine strain recommendation”的文章,首次直接从流感病毒主要抗原表面蛋白(HA)序列出发,通过整合血凝素蛋白的12个结构和理化特征,发展出一种新的计算方法分析流感病毒抗原变异和进化,快速准确地选择流感疫苗株。

  

生物通报道:来自中国科学院生物物理研究所,CDC疾病预防控制中心国家流感中心等处的研究人员发表了题为“Mapping of H3N2 influenza antigenic evolution in China reveals a strategy for vaccine strain recommendation”的文章,首次直接从流感病毒主要抗原表面蛋白(HA)序列出发,通过整合血凝素蛋白的12个结构和理化特征,发展出一种新的计算方法分析流感病毒抗原变异和进化,快速准确地选择流感疫苗株。相关成果公布在Nature Communications杂志上,并被作为亮点文章推荐。

文章的通讯作者分别是生物物理研究所蒋太交研究员,以及国家流感中心舒跃龙研究员,这项研究得到了国家“十一五”传染病重大专项的支持。

流感是严重威胁人类健康的传染病,每年季节性流感的流行和传播会导致全球5-15%的人群感染,25-50万人的死亡。目前预防与控制流感最有效的方法是接种流感疫苗,但是由于流感病毒极快的变异速度,导致不能及时与准确地推荐与流行病毒相匹配的流感疫苗株。

在这篇文章中,研究人员在国际上首次直接从流感病毒主要抗原表面蛋白(HA)序列出发,通过整合血凝素蛋白的12个结构和理化特征,发展出一种新的计算方法分析流感病毒抗原变异和进化,快速准确地选择流感疫苗株。

研究者还利用该方法系统描述了H3N2流感病毒在中国大陆地区的流行规律,这不仅大大加深了对季节性流感在国内传播规律的了解,而且为中国流感疫苗株的推荐和防控提供了更科学的技术方法。

这篇文章中提出基于序列分析流感抗原演化规律及用于疫苗株推荐的新方法,将在各地流感预防与控制中发挥重要作用。

有关流感研究,近期已经成为了研究焦点之一,近期来自密歇根州立大学的研究人员还观察到一种新型病毒进化的突变过程,该过程清楚地显示出病毒如何简单地使疾病产生危险突变。

研究发现一种被称为噬菌体“γ”的病毒,在其进化过程中能够找到一种新的方式去攻击寄主细胞大肠杆菌,它可以在极短的时间内完成所有四次突变过程。这种病毒可以传染细胞,特别是普通E型大肠杆菌。λ病毒本身对人体并无危害,但这项研究首次揭示了该病毒是如何进化成复杂而又具有潜在危险特质的过程。

(生物通:万纹)

原文摘要:

Mapping of H3N2 influenza antigenic evolution in China reveals a strategy for vaccine strain recommendation

One of the primary efforts in influenza vaccine strain recommendation is to monitor through gene sequencing the viral surface protein haemagglutinin (HA) variants that lead to viral antigenic changes. Here we have developed a computational method, denoted as PREDAC, to predict antigenic clusters of influenza A (H3N2) viruses with high accuracy from viral HA sequences. Application of PREDAC to large-scale HA sequence data of H3N2 viruses isolated from diverse regions of Mainland China identified 17 antigenic clusters that have dominated for at least one season between 1968 and 2010. By tracking the dynamics of the dominant antigenic clusters, we not only find that dominant antigenic clusters change more frequently in China than in the United States/Europe, but also characterize the antigenic patterns of seasonal H3N2 viruses within China. Furthermore, we demonstrate that the coupling of large-scale HA sequencing with PREDAC can significantly improve vaccine strain recommendation for China.

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