印度新冠病毒奥密克戎变异株及其谱系的时空演化:基于地理区域的系统发育基因组学洞察

《Virology》:Spatiotemporal evolution of SARS-CoV-2 Omicron variant and its lineages in India: Insights from Geographic Zone-Based Phylogenomics

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月17日 来源:Virology 2.6

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   摘要奥密克戎变异株(B.1.1.529)尽管此前已有广泛的免疫力,仍在印度引发了史无前例的第三波COVID-19疫情。我们首次对印度全国进行了分区系统发育分析,涵盖2021年11月至2022年4月期间,在印度全部28个邦和8个联邦领地收集的7,846条高质量奥密克戎全基因组序

  

摘要

奥密克戎变异株(B.1.1.529)尽管此前已有广泛的免疫力,仍在印度引发了史无前例的第三波COVID-19疫情。我们首次对印度全国进行了分区系统发育分析,涵盖2021年11月至2022年4月期间,在印度全部28个邦和8个联邦领地收集的7,846条高质量奥密克戎全基因组序列。序列被分为六个大致地理区域(中部、东部、北部、东北部、南部、西部),并为每个区域分别构建了最大似然系统发育树。
在所有区域中,早期多样化的BA.1簇被BA.2.10和BA.2.12谱系迅速且同步地取代,到2022年4月,全国范围内均由后者主导。特征性突变(例如BA.2.12特有的S:704L)在所有地区同时出现。基于系统发育距离的单因素方差分析结果显示,地理区域(F = 10.34, P < 0.001)和采样月份(F = 7.41, P < 0.001)是遗传分歧的最强相关因素,其中采样月份反映了谱系引入后的时间。年龄组和性别具有统计学显著但较弱的效应(分别P < 0.001和P < 0.05),事后Tukey HSD检验和Benjamini–Hochberg FDR校正显示性别间无稳健的成对差异,仅存在轻微的年龄组聚集。50岁及以上个体贡献了最大比例的序列(n = 1,992),这反映了已知的临床采样对重症病例的偏好,而非谱系特异性适应。
研究结果表明,病毒的固有适合度与全国性人口流动相结合,其驱动力强于由人口或环境因素驱动的局部选择压力。北部和东北部地区持续存在的采样不足,凸显了在高负担地区实现公平基因组监测以识别新遗传谱系的重要性。

引言

全球SARS-CoV-2疫情始于2019年,截至2022年4月,已确认超过5.13亿例病例[1]。SARS-CoV-2的奥密克戎变异株于2021年11月24日首次在南非和博茨瓦纳被发现,并于2021年11月26日被世界卫生组织列为第5种需关注的变异株[2]。奥密克戎在其全基因组中拥有超过50个突变,其中刺突蛋白上超过30个,这使其区别于其他变异株——据估计其包含约50个突变,其中刺突蛋白上超过30个。这些突变导致奥密克戎传染性增强(倍增时间为2.25至3.38天,R0大于3)[3],并出现了疫苗逃逸或再感染现象[4-10]。
印度是世界人口第二大国家,人口约13亿[4]。印度于2021年12月初在国际旅客中记录了首例奥密克戎病例,并在孟买和德里等主要城市迅速引发爆发式疫情[5]。尽管因自然感染和疫苗接种已获得高水平的先前免疫力,该变异株仍在2021年12月至2022年4月期间推动了史无前例的第三波疫情。尽管已有许多研究描述了奥密克戎在印度各邦或大都市地区的流行情况,但缺乏整合时空和人口学元数据的全面全国性系统发育分析框架。
在此,我们首次对印度全国进行了大规模的分区系统发育分析,涵盖2021年11月至2022年4月期间在印度全部28个邦和8个联邦领地收集的7,846条高质量奥密克戎全基因组序列。通过将各邦分为六个大致地理区域并构建区域特异性的最大似然系统发育树,我们绘制了奥密克戎谱系在全国范围内的时空演化图谱,并量化了地理、采样月份、年龄和性别对遗传分歧的相对贡献。本研究的主要目的是表征印度在全国性流行最初六个月期间,其地理区域内奥密克戎谱系分歧的时空和人口学决定因素,并识别该国基因组监测网络中的监测空白。

各节摘要

数据采集与质量控制

为了研究2022年奥密克戎变异株在印度的传播情况,我们从GISAID数据库中提取了SARS-CoV-2序列,范围覆盖整个国家。此外,为了解奥密克戎变异株的主要时空演化趋势及其传播情况,我们将该国划分为六个大致假设区域。因此,序列按地区进行分类,将国家划分为六个区域:中部、东部、北部、东北部、南部和西部。这种分组方式

结果

我们分析了来自印度的7,846条SARS-CoV-2奥密克戎序列(2021年11月至2022年4月),以调查六个区域(中部、东部、北部、东北部、南部和西部)的系统发育和流行病学趋势。系统发育树揭示了亚变异株的聚类,而柱状图和分析统计突出了主要亚变异株(BA.2.12、BA.2.10、BA.1.1.7、BA.1.1.4)按地理、月份、年龄和性别的分布模式。

讨论

SARS-CoV-2大流行导致全球多个群体中数百万人丧生[7]。当检测到新变异株时,从其检测到被宣布为需关注变异株之间的时间是一个关键因素。对于奥密克戎变异株而言,这一时间段相较于之前的变异株更短。它于2021年11月22日被宣布为需关注的变异株[8]。到2021年12月中旬,奥密克戎已在76个国家被报告[9]。
在本研究中,我们提供了

CRediT作者贡献声明

Kalyan De:写作——审阅与编辑、验证。JR Jithine:写作——审阅与编辑、验证。Vishnu Sukumari Nath:写作——审阅与编辑、验证、调查。Wasimuddin:写作——审阅与编辑、监督、方法论、调查、数据整理。Yogendra Bhaskar:写作——审阅与编辑、验证、监督、资源。Sree Sankar Darveekaran Nair:写作——审阅与编辑、写作——初稿撰写、可视化、验证、监督,

伦理声明

本研究使用公开数据集,因此无需伦理批准。

资金支持

作者声明本研究未获得任何资金支持。

利益冲突声明

? 作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

感谢印度海得拉巴印度科学和工业研究委员会——细胞与分子生物学中心(CCMB)的项目助理Sreelekshmi M S女士,她对本项目早期阶段的初步分析做出了贡献。
Sree Sankar Darveekaran Nair | Wasimuddin | Yogendra Bhaskar | Vishnu Sukumari Nath | Kalyan De | Jithine JR
Yenepoya研究中心 – Yenepoya(准大学)
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