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流感病毒（IV）不断变异，给防控带来挑战。研究人员开展 “物种特异性 RNA 条形码技术用于四种流感病毒快速准确识别” 的研究，筛选出特定条形码片段，构建数据库。该研究有助于快速应对病毒突变，为病毒检测和防控提供新工具。
在病毒的世界里，流感病毒（Influenza Virus，IV）可谓是 “臭名昭著” 的常客。它像一个狡猾的 “变色龙”，不断发生变异，导致新的病毒株频繁出现。每年，流感病毒都会在全球范围内引发季节性流感疫情，给人们的健康带来严重威胁。据世界卫生组织（WHO）报告，全球每年约有 10 亿人感染流感，其中 300 - 500 万为重症病例，29 - 65 万人因流感死亡。传统的病毒检测方法，如逆转录聚合酶链反应（Reverse Transcription Polymerase Chain Reaction，RT - PCR）和酶联免疫吸附试验（Enzyme - Linked Immunosorbent Assay，ELISA），虽然灵敏度和特异性较高，但存在设备要求高、成本昂贵、操作复杂等缺点，在资源有限的地区难以广泛应用。
为了攻克这些难题，湖南大学和湖南农业大学的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们致力于筛选出能够精准识别四种流感病毒的物种特异性 RNA 条形码片段，并评估这些片段在识别未知生物样本中流感病毒时的准确性、可靠性和通用性。最终，研究人员成功筛选出 7 条甲型流感病毒（Influenza A Virus，IAV）、29 条乙型流感病毒（Influenza B Virus，IBV）、40 条丙型流感病毒（Influenza C Virus，ICV）和 5 条丁型流感病毒（Influenza D Virus，IDV）的条形码片段，并将其相关信息存储在名为流感病毒条形码数据库（Influenza Virus Barcode Database，FluBarDB）的在线数据库中。这一研究成果发表在《BMC Genomics》上，为流感病毒的检测和防控开辟了新的道路。
在这项研究中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，从美国国立生物技术信息中心（NCBI）数据库收集流感病毒的全基因组序列构建训练集（Training Set，TRS），同时构建多个测试集（Testing Sets，TESs）用于评估条形码片段性能；其次，利用 MAFFT 进行序列全局比对，借助分子进化遗传分析软件（MEGA）等工具分析单核苷酸多态性（SNP）、遗传距离（Genetic Distance，GEDI）等特征并构建系统发育树；然后，通过 DnaSP 识别 SNP 位点筛选初始片段，用 BLAST 工具比对优化，引入条形码片段权重（Barcode Segment Weight，BSW）评分评估识别效率；最后，运用 Python 等工具将条形码片段可视化，并设计引物验证其可靠性 。
下面来看具体的研究结果：
- 单核苷酸多态性分析：研究发现除 ICV 外，其他流感病毒的平均 AT 碱基对含量（Base Pair Content，BPC）在 56% - 60% 之间，ICV 的 AT BPC 高达 62.7%，这表明 ICV 经历了更强的选择压力。四种流感病毒的碱基替换模式主要是转换（SI），核苷酸替换饱和度较低，为条形码片段的提取提供了充足的序列空间。
- 群体遗传特征：不同流感病毒类型之间的遗传差异大于其内部差异。基因流测试显示，除 ICV 外，所有菌株的单倍型多样性（Haplotype Diversity，Hd）均超过 0.98，而总核苷酸多样性（π）值表明物种间遗传分化程度高。此外，不同流感病毒的保守区域分布特征不同，推测 IAV 和 IDV 的保守性较高，而 IBV 和 ICV 的突变受多种因素限制。
- 系统发育结果：通过比较邻接法（Neighbor - Joining，NJ）、最大似然法（Maximum Likelihood，ML）和非加权组平均法（Unweighted Pair - Group Method with Arithmetic Means，UPGMA）构建的系统发育树，发现 UPGMA 树的物种分类效果最佳。IAV 的种内分化程度最高，且 IAV 和 IBV 的亲缘关系更近。基于基因流结果，研究人员推测在无显著重组事件的情况下，流感病毒近期不太可能形成新的流行分支。
- 条形码片段可视化：研究人员成功筛选出不同类型流感病毒的条形码片段，IAV 和 ICV 的条形码片段的平均 BSW 评分较高，识别能力更强，且其 BSW 评分近似正态分布，稳定性更好。这些条形码片段被设计成一维（1D）和二维（2D）复合码，扫描测试和引物测试结果均显示其使用方便、准确可靠。
- 条形码片段测试：在测试集中，所有条形码片段对物种识别的准确率、特异性和通用性都很高。在 TES - 2 中，所有条形码片段的平均核苷酸水平召回率达到 96.86%；在 TES - 3 中，平均核苷酸水平特异性为 55.27%；在评估通用性的测试中，所有流感病毒条形码片段的漏检率为 0%，准确率为 100%。
研究结论和讨论部分指出，该研究利用 RNA 条形码技术成功筛选出能有效识别四种流感病毒的条形码片段，优化的可视化设计提高了条形码片段的阅读效率和应用便捷性，FluBarDB 数据库的建立促进了全球合作和知识共享。同时，研究人员分析了流感病毒的遗传多样性和进化信息，为病毒的监测和防控提供了理论依据。不过，该研究也存在一定的局限性，如未充分探究宿主因素对条形码片段性能的影响。未来的研究可以朝着深入研究宿主 - 病毒相互作用、探索更多生物信息学工具的方向展开，以进一步推动病原体监测和生物多样性研究的发展。这项研究在流感病毒检测和防控领域具有重要的意义，为后续的相关研究奠定了坚实的基础，有望在公共卫生领域发挥重要作用，助力全球流感防控工作取得新的突破。
