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这篇综述聚焦生物信息学与多组学整合在兽医学病毒传染病研究中的应用。详细阐述了基因组学（Genomics）、蛋白质组学（Proteomics）等多组学技术的应用，探讨其对病毒研究、疫苗开发等方面的推动作用，同时分析面临的挑战，值得一读。
### 生物信息学与多组学整合在兽医学病毒传染病研究中的重要性
随着世界的发展，生物恐怖主义、环境变化、全球化等因素促使众多疾病在伴侣动物和食用动物中出现。生物信息学在传染病研究中至关重要，它能帮助识别病原体、了解其遗传构成和进化关系，为诊断工具、疫苗和靶向治疗的开发提供关键信息。多组学数据整合则进一步加深了我们对病毒感染分子机制的理解。
基因组学在兽医病毒传染病中的应用
- 基因组测序技术
- 全基因组测序（WGS）：能全面分析生物体的基因组，包括编码和非编码区域。通过提取生物样本中的 DNA，进行片段化、添加接头序列后，利用高通量测序（HTS）技术如 Illumina 或 PacBio 进行测序，再借助生物信息学工具基于参考基因组组装成连续序列。这一技术对于追踪病毒突变、开发防控策略意义重大。
- Sanger 测序：是最早的测序方法，凭借特殊的链终止分子使 DNA 复制在不同点终止，产生不同长度的片段，经毛细管电泳分离和荧光标记检测，具有较高的准确性。
- 下一代测序（NGS）：可同时读取数百万个 DNA 片段，使测序过程更快速、经济。它有 Illumina、PacBio 和 Ion Torrent 等多种平台，先制备 DNA 文库，将 DNA 片段化并标记接头，扩增后利用生物信息学工具组装成完整基因组。
- 第三代测序：以长读长测序方法为特点，如牛津纳米孔测序，让单链 DNA 分子穿过小孔，通过电流变化测量 DNA 序列；PacBio 的单分子实时（SMRT）测序则使用环形 DNA 模板和荧光标记核苷酸。
- RNA 测序（RNA-Seq）：用于分析转录过程产生的全部 RNA 分子。先从生物样本中提取 RNA 并转化为互补 DNA（cDNA），再用 NGS 技术测序，可深入了解基因表达、可变剪接和调控机制。
- 测序数据分析流程
- 质量控制：使用 FastQC 和 MultiQC 等工具评估原始数据的序列质量分数、读长分布和 GC 含量等指标，生成质量报告，筛选出低质量读段，确保后续分析数据的可靠性。
- 读段修剪和过滤：利用 Trimmomatic 和 Cutadapt 等工具去除接头序列、修剪低质量碱基并丢弃短读段，得到高质量的数据集，提高分析结果的准确性和可靠性。
- 读段比对 / 映射：通过 Bowtie2、BWA、Minimap2 和 STAR 等工具将测序产生的读段与参考基因组进行匹配或从头组装，生成 BAM 或 SAM 格式的比对读段，为后续变异检测和基因组分析奠定基础。
- 变异检测：运用 Samtools、FreeBayes、GATK 和 VarScan 等工具识别遗传变异，如单核苷酸多态性（SNPs），生成变异调用文件（VCF），揭示可能影响基因功能或与疾病相关的遗传差异。
- 注释：借助 SnpEff、ANNOVAR 和 VEP 等工具为遗传变异添加功能细节，生成注释后的 VCF 文件和总结报告，评估变异对蛋白质功能的影响并确定与已知疾病的关联。
- 数据可视化：利用 IGV、UCSC 基因组浏览器和 DNAPlotter 等工具将测序数据以可视化图表和交互式绘图呈现，如基因组浏览器轨道和覆盖图，帮助研究人员更直观地理解数据，发现潜在规律和异常。
- 比较基因组分析
- 多序列比对（MSA）：通过 Clustal Omega、MUSCLE 和 MAFFT 等工具比对两个以上的 DNA、RNA 或蛋白质序列，揭示它们之间的功能、结构和进化关系，识别同源性和保守区域，为基因和蛋白质的功能预测提供依据。
- 系统发育分析：基于 MSA 的结果，使用 MEGA 11、PhyML 和 RAxML 等工具构建系统发育树，展示物种间的进化关系，追踪病毒爆发的流行病学，为疾病起源和传播研究提供重要线索，助力靶向治疗和疫苗开发。
- 基因组学在不同兽医病毒感染中的应用实例
- 口蹄疫（FMD）：基因组测序有助于追踪病毒的高突变率，识别新变种，及时更新疫苗以确保其有效性。
- 牛病毒性腹泻（BVD）：通过测序了解病毒的进化和传播方式，为制定有效的防控措施和疫苗开发提供支持。
- 蓝舌病（BTV）：在疫情爆发时，测序可实现对病毒变化的实时监测，以便迅速采取措施控制疾病传播。
- 禽流感：由于病毒变化迅速，监测其基因变化对于有效防控动物和人类感染至关重要。
- 非洲猪瘟病毒（ASFV）：测序监测有助于开发更好的诊断工具和疫苗，提升对疾病的防控能力。
蛋白质组学在兽医病毒传染病中的应用
- 蛋白质组学研究方法
蛋白质组学专注于蛋白质的结构和功能研究，通过质谱（MS）技术在蛋白质初步分离后对复杂蛋白质混合物进行分离、鉴定、确定编码基因和分析翻译后修饰。高通量蛋白质组学可用于分析动物体液中的蛋白质谱，发现疾病标志物，为诊断和治疗提供依据。基于凝胶的蛋白质组学常用二维电泳（2-DE）技术，根据蛋白质的等电点和分子量进行分离，经染色后用 MS 鉴定，具有成本低、分辨率高和灵敏度高等优点，但在蛋白质鉴定方面存在一定局限性。此外，还有 MaxQuant、Proteome Discoverer 和 Scaffold 等多种蛋白质测量工具，以及 ProteomeX Change 和 GPMDB 等在线数据库用于存储和共享蛋白质组学数据。
- 蛋白质建模
蛋白质建模通过计算预测蛋白质的三维结构，以揭示宿主 - 病毒蛋白相互作用，确定活性位点，为设计阻断病毒复制的抑制剂和疫苗设计提供指导。蛋白质具有四级结构，从一级的氨基酸线性序列，到二级的 α - 螺旋和 β - 折叠，再到三级的多肽链折叠，最后到四级的多链组合。主要的蛋白质建模方法有同源建模、从头建模和穿线法（折叠识别）。同源建模基于蛋白质序列相似性，有合适模板时精度高、速度快；从头建模在无模板时根据氨基酸序列从头预测，但计算资源需求大、耗时且准确性较低；穿线法适用于模板相似性低于 35% 的情况，依赖折叠库质量，准确性相对较低。Robetta、Swiss - Model、I - TASSER 等是常用的蛋白质建模服务器。
- 疫苗开发
传统疫苗通过培养病原体的弱化或灭活形式刺激免疫反应，或使用病原体的纯化部分作为亚单位疫苗。蛋白质组学在疫苗开发中具有重要应用，通过不同生物信息学工具预测目标抗原蛋白的表位，构建包含这些表位的疫苗，可增强免疫效果。与传统活疫苗相比，基于表位的疫苗更安全、特异性更强、免疫时间更长且成本效益更高。蛋白质建模还可辅助设计重组蛋白疫苗，通过分子对接和模拟研究评估疫苗的免疫原性，加速疫苗开发进程。
转录组学在兽医病毒传染病中的应用
- 基因表达分析与诊断
转录组学通过分析基因表达变化，揭示感染过程中哪些基因被激活（上调）或抑制（下调）以及变化的时间点。基于此可开发诊断生物标志物，用于早期检测病毒感染，提高疾病防控效果。例如，在禽类中，转录组学有助于对新城疫病毒（NDV）等相似病原体引起的感染进行鉴别诊断。
- 研究病毒感染机制
转录组学可深入探究病毒建立和维持持续性感染（PI）的机制，揭示宿主免疫反应和病毒的免疫逃逸策略。如对牛口蹄疫病毒持续性感染的研究发现，病毒携带者和非携带者的基因表达存在差异，涉及免疫反应和细胞增殖等相关基因；对牛病毒性腹泻持续性感染牛的外周血单个核细胞转录组分析，揭示了免疫调节异常与病毒持续感染的关系。
- 揭示病毒感染对宿主细胞通路的影响
研究表明，转录组学可发现急性病毒感染对宿主细胞通路的干扰，为开发靶向治疗提供思路。例如，对牛病毒性腹泻病毒感染的研究发现，病毒感染不同阶段宿主细胞的脂质代谢相关基因上调，抗病毒反应基因如 ISG15 和 Mx1 下调，提示病毒通过抑制宿主免疫系统和利用代谢通路支持自身复制；对牛疱疹病毒 1 型（BoHV - 1）感染奶牛犊的研究则确定了与病毒防御和炎症相关的关键通路和基因。
- 支持疫苗开发
转录组学在疫苗研究中可用于识别关键抗原和评估疫苗接种后的免疫反应。例如，在犬细小病毒（CPV）疫苗研究中，转录组学分析发现了接种疫苗和未接种疫苗动物在病毒攻击后的基因表达差异，有助于筛选出能引发强烈免疫反应的病毒抗原，优化疫苗配方。
- 单细胞和空间转录 omics 的应用
单细胞和空间转录组学技术的发展为研究细胞间相互作用和疾病机制提供了新视角。空间转录组学可揭示组织中细胞的组成、细胞间的相互作用以及分子相互作用，在研究狂犬病病毒（RABV）感染的唾液腺和小鼠大脑时，发现了与病毒发病机制相关的关键基因和通路，为狂犬病的防控和治疗提供了新靶点。
代谢组学在兽医病毒传染病中的应用
- 代谢组学研究内容
代谢组学全面研究生物系统中的代谢物，这些小分子在代谢过程中发挥着重要作用。通过分析代谢物的变化，可了解病毒感染时生物体内的生化变化，如氨基酸利用的改变、能量需求的增加和脂质代谢的调整，为揭示疾病机制、识别诊断生物标志物和开发新治疗方法提供依据。
- 代谢组学在病毒感染研究中的应用实例
- 揭示病毒 - 宿主相互作用机制：对感染猪传染性胃肠炎病毒（TGEV）的猪睾丸细胞进行代谢组学和转录组学整合研究发现，病毒感染导致核苷酸代谢和胆汁分泌等代谢途径改变，其中脱氧胆酸（DCA）可通过 NF - κB 和 STAT3 信号通路促进病毒复制；对感染马立克氏病病毒（MDV）的鸡胚成纤维细胞的代谢组学分析表明，病毒感染早期氨基酸代谢上调，为病毒复制提供能量。
- 识别诊断生物标志物：对感染传染性法氏囊病病毒（IBDV）的鸡进行代谢组学分析，鉴定出 368 种变化的代谢物，涉及色氨酸和脂质代谢等途径，这些代谢物可作为诊断生物标志物；对感染副结核分枝杆菌（MAP）的小牛进行纵向代谢组学研究发现，异丁酸和支链氨基酸等代谢物可区分感染和未感染动物，且代谢组学检测的灵敏度高于传统诊断方法。
- 评估疫苗和药物效果：代谢组学还可用于评估疫苗和药物对宿主代谢的影响，优化其配方和确保安全性。例如，对感染牛呼吸道疾病（BRD）的肉牛进行血浆代谢组学分析，发现健康和患病动物的代谢物如肌氨酸和蛋氨酸存在差异，这些代谢物可作为 BRD 的生物标志物，有助于疾病的诊断和管理。
宏基因组学在兽医病毒传染病中的应用
- 宏基因组学的研究方法和意义
宏基因组学通过直接对环境样本中的遗传物质进行测序，全面研究微生物群落，包括病毒、细菌、真菌等。它能够发现新的病毒，了解混合感染和病原体之间的复杂相互作用，追踪病毒的多样性和丰度，为流行病学研究提供有价值的信息，推动诊断和治疗策略的发展。
- 宏基因组学在兽医领域的应用实例
- 病原体鉴定：对感染结节性皮肤病病毒（LSDV）的动物痘病变进行宏基因组分析，发现不同皮肤样本中的细菌群落存在差异，为研究病毒致病机制提供了基础；对出现神经症状的肉鸡进行宏基因组分析，成功鉴定出传统诊断方法未检测到的病原体，如假单胞菌属和 MDV。
- 发现新病原体：在意大利对犬粪便样本进行宏基因组分析，首次发现犬科小 RNA 病毒和札如病毒；对患脑炎的绵羊脑组织进行宏基因组测序，发现了一种新的星状病毒，揭示了其与神经症状的关联。
- 研究蜱传病毒：宏基因组学在研究蜱传病毒方面具有重要价值，可深入了解病毒的多样性、传播动态和进化，为预测和预防未来疫情提供依据。
多组学整合面临的挑战
- 数据差异与资源限制
公共数据库中人类和动物数据存在差异，人类相关数据库资源丰富，而兽医物种的数据库则相对匮乏或不完整，限制了前沿研究成果从人类医学向动物健康领域的转化。此外，多组学研究的高成本也是一个重要挑战，包括测序技术、计算基础设施和人力成本等，这使得在兽医科学领域创建和维护专门数据库的工作面临困难，导致研究人员过度依赖人类中心的数据库，尽管许多人畜共患病源于动物群体。
- 物种特异性差异
不同物种在药物代谢、免疫反应和宿主 - 病原体相互作用等方面存在差异，使得难以直接将人类研究成果应用于兽医领域。因此，需要开发更具针对性的方法来应对这些物种特异性差异，以实现多组学数据在兽医研究中的有效整合和应用。
伦理考虑与数据隐私
多组学数据的整合和共享引发了一系列伦理问题，尤其是在国际合作中。数据保护至关重要，需要采用安全的存储和传输方法来保护敏感的遗传和动物健康信息。同时，确保数据隐私、公平使用共享数据集以及在尊重知识产权和伦理标准的前提下促进数据共享的透明度，对于建立研究合作中的信任至关重要。制定全面的伦理框架和促进全球合作是有效解决这些问题的关键。
结论
生物信息学与多组学整合为兽医学病毒传染病研究带来了革命性的变化，有助于深入了解病毒疾病的机制，推动创新诊断、疫苗和治疗策略的发展。未来的研究应重点解决多组学整合中的挑战，包括开发强大的工具和工作流程、扩展伦理框架、加强实际应用转化以及探索新兴技术，以进一步提升动物健康水平，保障全球动物和人类的健康安全。
