基于Python的自动化计算框架，用于辣椒卷叶病毒（ChiLCV）菌株全球多样性的分类与比较基因组学分析，以理解病毒与宿主的相互作用

《Archives of Virology》：A python based automated computational framework to classify and comparative genomics analysis of the global diversity of chili leaf curl virus (ChiLCV) strains to understand virus host interactions

　　

摘要

辣椒叶片卷曲病毒（ChiLCV）是一种Begomovirus chillicapsici，是危害全球辣椒生产最严重的病毒之一，尤其在南亚地区。本研究将高通量计算基因组学与全球多样性的实验分析相结合。我们使用自动化Python脚本创建了一个工作流程，用于从公共数据库中下载、整理和处理ChiLCV基因组。共从公共数据库中下载了约410个完整的ChiLCV基因组。通过系统发育学方法，将这些分离物细分为34个株系，属于10个主要进化枝，显示出显著的遗传多样性。地理分析显示，巴基斯坦（207个分离物）和印度（148个分离物）是ChiLCV多样性的主要来源，其余分离物来自阿曼、孟加拉国、伊朗、沙特阿拉伯和斯里兰卡。重组被视为主要的进化驱动力，共检测到二十多次重组事件。顺式调控元件分析显示病毒启动子具有复杂的结构，包括多个转录因子结合位点、激素反应元件、光响应元件和胁迫响应元件，表明病毒调控元件与宿主信号通路之间存在大量相互作用。泛基因组分析表明存在一个高度动态的开放泛基因组，由株系特异性直系同源基因组（物种特异性直系同源基因组）组成。还进行了辣椒植株的接种实验，以评估感染对生物学效应的影响，并结合植物化学、傅里叶变换红外光谱（FTIR）、高效液相色谱（HPLC）和实时荧光定量PCR（qPCR）分析。

图形摘要