文献信息 ： Gao, F ., Liu, X., Du, Z., Hou, H., Wang, X., Wang, F., Yang, J., 2018. Bayesian phylodynamic analysis reveals the dispersal patterns of tobacco mosaic virus in China. Virology 528, 110-117. DOI: 10.1016/j.virol.2018.12.001 文献链接： https://doi.org/10.1016/j.virol.2018.12.001 一、研究背景 ： 烟草花叶病毒（ Tobacco mosaic virus , TMV）是烟草生产上最为常见并造成重要经济损失的植物病毒之一，也是第一个发现的植物病毒。该病毒作为一种模式病毒，在分子生物学、植物病理学等方面作了大量的研究，但对于其进化研究的报道较少。前人基于病毒-寄主共进化的假设估算该病毒的进化速率约2.20 × 10^−8 substitutions/site/year (Gibbs et al., 2010) ，而基于长期传代的实验进化研究发现TMV全基因组的平均进化速率为3.10 × 10^−4 sub/site/year (Kearney et al., 1999) 。在TMV全基因组中，126K蛋白的进化速率较快，基于时间结构的序列数据（Time-structured sequence data）分析显示，其平均进化速率约为7.90 × 10^−4 sub/site/year (95% CIs 3.90 × 10^−4–1.30 × 10^−3) (Pagan et al., 2010) 。然而，关于该病毒的进化和群体动态的研究，尤其TMV我国不同烟草产区的迁移动态鲜有报道。本研究通过我国五个烟草主产区的10年采样并测序获得的TMV全基因组序列进行谱系动力研究，旨在为制定有效的TMV防控措施奠定理论依据。 图1烟草花叶病毒的基因组结构（ Creageret al, 1999, Plant Cell 11, 301-308.） 二、方法流程 ： 1. TMV全基因组序列 （1）TMV中国分离物：56条，其中51条为本研究测得的TMV中国分离物，2009-2010年间采自12个省份的烟区，另外5条为我国早期报道的序列； （2）其他国家TMV分离物：20条，包括法国、韩国、英国等国家，下载自GenBank数据库。 2.重组分析和系统发育分析 采用两个重组方法分析，先应用SplitsTree构建系统发育网络并计算成对同质性指数（pairwise homoplasy index, PHI查)，随后应用RDP软件包中的7种方法，Bonferroni检验的p值设置0.01，至少四种方法均检测到显著（p 1.0E-6）的重组事件视为有效。 系统发育分析应用ML法在IQ-TREE中分析，四个基因的核苷酸替代模型分别为 GTR+ Γ 4, GTR+I, HKY+ Γ 4, K2P+I模型，这些模型的准确性采用PhyloMad进行分析，结果详见文章的Fig. S1。 3.时间信号检测 分别使用遗传距离和采样时间线性回归的方法，即可Root-to-tip（RTT）和日期随机化检验均未检测到足够的时间信号（Temporal signal），说明分析的TMV数据集为不具有时间结构（Temproal structure）的数据集，不用只用采样时间进行分子钟校准。 因此，根据前人报道的126K蛋白的进化速率进行分子钟校准，详见后述的主要难点及解决办法第一点。 4.tMRCA和进化速率估算 在应用BEAST分析TMV的tMRCA和进化速率前，，由于数据集为多基因联合分析，可将EBSP作为默认TreePrior进行预分析（ 该模型可以推断有效群体大小随时间的变化），通过计算参数 demographic.populationSizeChanges 获得其平均值为2.4（95%HPD: 1-4），说明群体大小变化次数至少有2次及以上。因此，使用采用此Tree Piror适合分析的数据集，故而模型组合中只需要比较严格分子钟和宽松分子钟两组模型（Site模型确定、TreePrior模型确定）。分别配置后得到Strict_EBSP.xml和UCLN_EBSP.xml 通过PS/SS法计算分别得到边际似然函数对数值为log marginal likelihood分别为-19,915和-19,706，表明宽松的分子钟模型更适合TMV数据集。其他参数详见文章中描述。 5.群体分化检验 先定义不同烟草产区群体后，应用Arlequin软件通过计算两两群体间 F st值，根据计算的 F st值确定群体间的分化度情况。 6.谱系地理学和群体历史动态分析 先将五个地区定义为Trait，应用贝叶斯随机搜索变量（Bayesian stochastic search variable selection, BSSVS）方法应用BEAST v1.84中重建TMV不同产区群体间的迁移特征。通过贝叶斯因子法（Bayes factor, BF）在SpreaD3 v0.9.7计算获得BF值和平均后验值（Indicator）推断TMV两两产区间可能的迁移路径（至少BF3且Indicator 0.5时的迁移路径视为有效）。产区之间的迁移量通过BSSVS分析中的mean rate参数来衡量。在BEAUti v1.8.4 启用“不对称替换模型（asymmetric substitution model）”选项，其他参数配置参数详见日志《病毒的时空动态分析（BSSVS）简明图解》： http://user.qzone.qq.com/58001704/blog/1508718968 。 三、研究结果 ： 研究发现烟草花叶病毒病毒（TMV）在20世纪初引入我国云南，随后扩散至北方，并在北方发生群体扩张。从新中国成立到现在，TMV总体上呈由北向南的流动趋势，这与我国的“北烟南移”政策紧密相关。该研究应用贝叶斯谱系动力学全面解析了我国TMV的时空扩散特征，可为该病毒的有效防控和精准测报奠定重要基础。 四、主要难点及解决办法： （1）当数据集不具有时间信号不能直接用于分子钟校准时，如何解决？ 当采样时间跨度大累积足够的遗传变异时，采样时间可以直接用于分子钟校准。这样的序列数据集被 称为具有时间结构（Temporal structure）或时间信号（Temporalsignal）的数据集。检测数据集是否具有时间结构或时间信号，可以通过 Root-to-tip（RTT）线条回归或日期随机化（Date-randomization test, DRT）进行判断。前者是一个较为粗犷的算法，在人畜患的RNA病毒的tMRCA和进化速率分析中较为常用，但其有个重要的前提，即基于严格分子钟假设，常用的工具有TempEst和TreeTime （ https://treetime.biozentrum.unibas.ch ）。而对通过DRTs的数据集进行贝叶斯分析可以获得更为准确的tMRCA和进化速率，可以参阅Guan et al, 2018, Virus Res., 256, 96-99两篇文献。 图 x 时间信号检测 ( Rieux Balloux, 2016. Mol. Ecol. 25, 1911-1924) 而本研究的TMV数据集不论用RTT和DRTs均未找到足够的时间信号，因此解决的办法就是前人报道的126K蛋白的进化速率（平均值为7.90 × 10^−4 sub/site/year，95%置信区间为 3.90 × 10^−4–1.30 × 10^−3 sub/site/year）进化分子钟校准，该蛋白基因的进化速率也是推断自具有时间结构的数据集，详见 Pagan等 （2010) 原始文献 。因此， 在BEAUti设置Prior 时，校准点设置在126K蛋白对应的基因数据上，模型选择为Uniform，初始值设置为 7.90 E−4 sub/site/year ，下限为3.90 E−4，上限为1.30 E-3），其他3个基因允许有自己相对的速率。 参考描述： A uniform prior of 3.90×10^−4–1.30×10^−3 substitutions/site/year was specified for the absolute substitution rate of the 126 K protein gene, based on a previous estimate (Pagan et al., 2010) . The other three genes were allowed to have distinct relative rates. （2）当不同地区样本量之间存在严重不平衡容易导致不准确的推断，如何解决？ 本研究 五大烟草种植区的TMV样本量存在不均衡情况，常见的解决办法有两种，一是基于结构溯祖的谱理地理学方法（如MASCOT、MTT等）可以有效解决样本量不平衡问题；二是本研究中应用的Bootstrap重采样法。 参考描述： To investigate the impact of imbalanced sample sizes in our data set, we used a bootstrapping approach to standardize sample sizes and performed analyses of 10 replicate subsamples. For each bootstrap replicate, we randomly sampled 7 sequences with replacement from each tobacco-producing region. Each of these datasets was analysed using BEAST, as described above. 五、参考文献： （1）Gibbs, A., Fargette, D., Garcia-Arenal, F., Gibbs, M., 2010. Time – the emerging dimension of plant virus studies. Journal of General Virology 91, 13-22. （2）Duan, G., Zhan, F., Du, Z., Ho, S.Y.W., Gao, F., 2018. Europe was a hub for the global spread of potato virus S in the 19th century. Virology 525, 200-204. （3）Guan, X., Yang, C., Fu, J., Du, Z., Ho, S.Y.W., Gao, F., 2018. Rapid evolutionary dynamics of pepper mild mottle virus. VirusResearch 256, 96-99. （4）Kearney, C.M., Thomson, M.J., Roland, K.E., 1999. Genome evolution of tobacco mosaic virus populations during long-term passaging in a diverse range of hosts. Archives of Virology 144, 1513-1526. （5）Pagan, I., Firth, C., Holmes, E.C., 2010. Phylogenetic analysis reveals rapid evolutionary dynamics in the plant RNA virus genus tobamovirus. Journal ofMolecularEvolution 71, 298-307.
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