epidemiologyЭпидемиология и ВакцинопрофилактикаEpidemiology and Vaccinal Prevention2073-30462619-0494«Numicom» LLC10.31631/2073-3046-2022-6-24-33epidemiology-1701Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИORIGINAL ARTICLESСравнительный анализ разнообразия линий SARS-CoV-2, циркулирующих в Омской области в 2020–2022 годахComparative Analysis of the Diversity of SARS-CoV-2 Lines Circulating in Omsk Region in 2020–2022https://orcid.org/0000-0002-2046-9872ГрадобоеваЕ. А.GradoboevaE. A.

Екатерина Алексеевна Градобоева – младший научный сотрудник.

Омск +7 (908) 805-45-08

Ekaterina A. Gradoboeva – junior researcher.

7, pr. Mira, Omsk, 644080. +7 (908) 805-45-08

Gradoboeva_EA@oniipi.orghttps://orcid.org/0000-0001-8536-0520ТюлькоЖ. С.TyulkoZh. S.

Жанна Сергеевна Тюлько – старший научный сотрудник, Омский НИИПОИ; доцент, Омский ГМУ.

Омск. +7 (913) 147-21-14

Zhanna S. Tyulko – senior researcher, Omsk RI Natural Focal Infections, Rospotrebnadzor; associate professor of Omsk SMU.

Omsk. +7 (913) 147-2114

tjs@omsk-osma.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3558-3261ФадеевА. В.FadeevA. V.

Артем Викторович Фадеев – старший научный сотрудник.

Омск. +7 (952) 249-68-21

Artem V. Fadeev – senior researcher.

Omsk. +7 (952) 249-68-21

afadeew@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-2754-6359ВасиленкоА. Г.YakimenkoA. G.

Алексей Геннадьевич Василенко – научный сотрудник, врачэпидемиолог.

Омск. +7 (923) 687-77-38

Aleksei G. Vasilenko – researcher, epidemiologist.

Omsk. +7 (923) 687-77-38

Vasilenko_AG@oniipi.orghttps://orcid.org/0000-0001-9088-3668ЯкименкоВ. В.YakimenkoV. V.

Валерий Викторович Якименко – заведующий лабораторией, главный научный сотрудник.

Омск +7 (905) 099-44-89

Valery V. Yakimenko – head of laboratory, chief researcher.

Omsk. +7 (905) 099-44-89

Yakimenko_VV@oniipi.orgФБУН Омский научно­-исследовательский институт природно­-очаговых инфекций, РоспотребнадзорРоссияFederal Budgetary Institution of Science Omsk Research Institute of Natural Focal Infections, RospotrebnadzorRussian FederationФБУН Омский научно­-исследовательский институт природно­-очаговых инфекций, Роспотребнадзор; ФГБОУ ВО Омский государственный медицинский университет Минздрава РоссииРоссияFederal Budgetary Institution of Science Omsk Research Institute of Natural Focal Infections, Rospotrebnadzor; Federal State Budgetary Educational Institution Omsk State Medical University, Ministry of Healthcare of the Russian FederationRussian FederationФГБУ Научно-­исследовательский институт гриппа им. А.А. Смородинцева, Минздрав РоссииРоссияFederal State Budgetary Institution Smorodintsev Research Influenza Institute of Ministry of Health of the Russian FederationRussian FederationФБУН Омский научно-­исследовательский институт природно­-очаговых инфекций, РоспотребнадзорРоссияFederal Budgetary Institution of Science Omsk Research Institute of Natural Focal Infections, RospotrebnadzorRussian Federation2022090120232162433Copyright © Градобоева Е.А., Тюлько Ж.С., Фадеев А.В., Василенко А.Г., Якименко В.В., 20232023Градобоева Е.А., Тюлько Ж.С., Фадеев А.В., Василенко А.Г., Якименко В.В.Gradoboeva E.A., Tyulko Z.S., Fadeev A.V., Yakimenko A.G., Yakimenko V.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.epidemvac.ru/jour/article/view/1701Актуальность

Актуальность. До настоящего времени не проводилось детального анализа циркулирующих в разное время вариантов возбудителя на территории Омской области.

Цель

Цель. Провести сравнительный анализ разнообразия циркулирующих генетических вариантов вируса SARS-CoV-2 на основе молекулярно­генетических данных, определить генетические линии вируса и время их появления, сравнить полученные данные с данными базы GISAID.

Материалы и методы

Материалы и методы. Проведено полногеномное секвенирование 222 первичных и 5 культуральных (пассажи на культурах клеток Vero E6 и СПЭВ) образцов вируса SARS-CoV-2, собранных в Омской области с апреля 2020 г. по февраль 2022 г., на платформах Oxford Nanopore Technologies и Illumina. Генетические линии определяли в Pangolin. Анализ проводили в MEGA7 и BioEdit.

Результаты

Результаты. Получено 227 полногеномных последовательностей вируса SARS-CoV-2. В базу данных GISAID загружено 222 генома. Определены линии, к которым относятся образцы, построены филогенетические деревья по различным областям генома вируса SARS-CoV-2, проведены оценка уровня гомологии геновариантов вируса и анализ мутаций в области S-­белка.

Выводы

Выводы. По полученным данным можно ориентировочно судить о времени появления того или иного варианта вируса SARS-CoV-2, его закреплении и распространении в популяции, наблюдать редкие мутации и циркуляцию некоторых редких генетических линий вируса. Для оценки возможности значимых географически привязанных изменений генома вируса SARS-CoV-2 в Омской области полученных данных недостаточно. Варианты вируса, циркулирующие в области, группируются в один кластер с идентичными вариантами из других областей или стран. Более выраженную внутрикластерную дифференцировку линий можно наблюдать при анализе области RBD. Ситуация по COVID­-19 в Омской области в целом совпадает с таковой во всей стране и мире. Однако это не исключает параллельного возникновения определённых мутаций на отдалённых друг от друга территориях.

Relevance

Relevance. To date, no detailed analysis of the variants of the pathogen circulating at different times on the territory of the Omsk region has been carried out.

Aim

Aim. Comparative analysis of the diversity of circulating variants of SARS­CoV­-2 based on molecular genetic data, determine the lines and time of their appearance, compare the data obtained with data from the GISAID database.

Materials and methods

Materials and methods. Genome­wide sequencing of 222 primary and 5 culture (passages on Vero E6 and SPEV cell cultures) samples of SARS­-CoV­-2 from the Omsk region, collected from April 2020 to February 2022, on Oxford Nanopore Technologies and Illumina platforms, was carried out. Genetic lines were determined in Pangolin. The analysis was performed in MEGA7 and BioEdit.

Results

Results. 227 genome­wide SARS­-CoV­-2 sequences were obtained. 222 genomes have been uploaded to the GISAID database. The lines to which the samples belong were determined, phylogenetic trees were constructed for various regions of the SARS-CoV­-2 genome, the levels of virus homology were assessed and mutations in the S­protein region were analyzed.

Conclusions

Conclusions. According to the data obtained, it is possible to roughly judge the time of the appearance of a particular variant, its consolidation and distribution in the population, and observe the rare mutations and the circulation of some rare lines. To assess the possibility of significant geographically linked changes in the SARS­-CoV­-2 in the Omsk region, the data obtained are insufficient. Virus variants circulating in the region are grouped into one cluster with identical variants from other regions or countries. A more pronounced intracluster differentiation of the lines can be observed when analyzing the RBD region. The situation with COVID­-19 in the Omsk region generally coincides with that in the whole country and the world. However, this does not exclude the parallel occurrence of certain mutations in remote territories from each other.

COVID­-19Омская областьмониторингсеквенирование SARS­-CoV­-2геновариантылинии SARS-CoV-2COVID-­19Omsk regionmonitoringsequencing of SARS­-CoV­-2genovariantsSARS­-CoV­-2 lineagesReferencesWu F., Zhao S., Yu B., et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature. 2020. Vol. 579. P. 265–269. DOI: 10.1038/s41586-020-2008-3.Wu F, Zhao S, Yu B, et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature. 2020;579:265–9. DOI: 10.1038/s41586-020-2008-3.World Health Organization. Novel Coronavirus (2019-nCoV) Situation Report – 11. 31 January 2020. Доступно по: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200131-sitrep-11-ncov.pdf. Ссылка активна на 27 июня 2022.World Health Organization. Novel Coronavirus (2019-nCoV) Situation Report – 11. 31 January 2020. Available at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200131-sitrep-11-ncov.pdf. Accessed: 27 Jun 2022.WHO Director-General’s opening remarks at the media briefing on COVID-19 – 11 March 2020. 11 March 2020. Доступно по: https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19-11-march-2020. Ссылка активна на 27 июня 2022.WHO Director-General’s opening remarks at the media briefing on COVID-19 – 11 March 2020. 11 March 2020. Available at: https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19-11-march-2020. Accessed: 27 Jun 2022.Chinese SARS Molecular Epidemiology Consortium. Molecular evolution of the SARS coronavirus during the course of the SARS epidemic in China // Science. 2004. Vol. 303, N5664. P. 1666–1669. DOI: 10.1126/science.1092002.Chinese SARS Molecular Epidemiology Consortium. Molecular evolution of the SARS coronavirus during the course of the SARS epidemic in China. Science. 2004;303(5664):1666–9. DOI: 10.1126/science.1092002.Lamers M.M., Raj V.S., Shafei M., et al. Deletion variants of Middle East respiratory syndrome coronavirus from humans, Jordan, 2015 // Emerg. Infect. Dis. 2016. Vol. 22, N4. P. 716–719. DOI: 10.3201/eid2204.152065.Lamers MM, Raj VS, Shafei M, et al. Deletion variants of Middle East respiratory syndrome coronavirus from humans, Jordan, 2015. Emerg Infect Dis. 2016;22(4):716–9. DOI: 10.3201/eid2204.152065.Wang R., Hozumi Y., Yin C., et al. Decoding SARS-CoV-2 transmission and evolution and ramifications for COVID-19 diagnosis, vaccine, and medicine // J. Chem. Inf. Model. 2020. Vol. 60, N12. P. 5853–5865. DOI: 10.1021/acs.jcim.0c00501.Wang R, Hozumi Y, Yin C, et al. Decoding SARS-CoV-2 transmission and evolution and ramifications for COVID-19 diagnosis, vaccine, and medicine. J Chem Inf Model. 2020;60(12):5853-65. DOI: 10.1021/acs.jcim.0c00501.Chen J., Wang R., Wang M., et al. Mutations strengthened SARS-CoV-2 infectivity // J. Mol. Biol. 2020. Vol. 432, N19. P. 5212–5226. DOI: 10.1016/j.jmb.2020.07.009.Chen J, Wang R, Wang M, et al. Mutations strengthened SARS-CoV-2 infectivity. J Mol Biol. 2020;432(19):5212-26. DOI: 10.1016/j.jmb.2020.07.009.Li X., Wang W., Zhao X., et al. Transmission dynamics and evolutionary history of 2019‐nCoV // J. Med. Virol. 2020. Vol. 92, N5. P. 501–511. DOI: 10.1002/jmv.25701.Li X, Wang W, Zhao X, et al. Chaillon. Transmission dynamics and evolutionary history of 2019‐nCoV. J Med Virol. 2020;92(5):501–11. DOI: 10.1002/jmv.25701.Shu Y., McCauley J. GISAID: Globalinitiative on sharing all influenza data – from vision to reality // Eurosurveillance. 2017. Vol. 22, N13. DOI: 10.2807/1560-7917. ES.2017.22.13.30494.Shu Y, McCauley J. GISAID: Globalinitiative on sharing all influenza data–from vision to reality. Eurosurveillance. 2017;22(13). DOI: 10.2807/1560-7917.ES.2017.22.13.30494.Временные рекомендации Роспотребнадзора от 21 января 2020 года № 02/706-2020-27 по лабораторной диагностике новой коронавирусной инфекции, вызванной 2019-nCoV», Приложение 2. Доступно по: https://www.rospotrebnadzor.ru/region/korono_virus/files/spec/vrem%20rekom.pdf. Ссылка активна на 27 июня 2022.Vremennyye rekomendatsii Rospotrebnadzora ot 21 yanvarya 2020 goda № 02/706-2020-27 po laboratornoy diagnostike novoy koronavirusnoy infektsii, vyzvannoy 2019nCoV», Prilozheniye 2. Available at: https://www.rospotrebnadzor.ru/region/korono_virus/files/spec/vrem%20rekom.pdf. Accessed: 27 Jun 2022.Diseases CfEV. Protocol for specific RT-PCRs for marker regions of the Spike region indicative of the UK SARS-CoV2 variant B.1.1.7 and the South African variant 501Y.V2. 2020. Доступно по: https://www.hug.ch/sites/interhug/files/structures/laboratoire_de_virologie/protocol_amplification_voc_20201201_uk_geneva.pdf. Ссылка активна на 06.02.2021.Diseases CfEV. Protocol for specific RT-PCRs for marker regions of the Spike region indicative of the UK SARS-CoV2 variant B.1.1.7 and the South African variant 501Y.V2. 2020. Available at: https://www.hug.ch/sites/interhug/files/structures/laboratoire_de_virologie/protocol_amplification_voc_20201201_uk_geneva.pdf. Accessed: 06.02.2021.Li H. Minimap2: pairwise alignment for nucleotide sequences // Bioinformatics. 2018. Vol. 34, N18. P. 3094–3100. DOI: 10.1093/bioinformatics/bty191.Li H. Minimap2: pairwise alignment for nucleotide sequences. Bioinformatics. 2018;34(18):3094–100. DOI: 10.1093/bioinformatics/bty191.Li H., Handsaker B., Wysoker A., et al. The Sequence alignment/map (SAM) format and SAMtools // Bioinformatics. 2009. Vol. 25, N16. P. 2078–2079. DOI: 10.1093/bioinformatics/btp352.Li H, Handsaker B, Wysoker A, et al. The Sequence alignment/map (SAM) format and SAMtools. Bioinformatics. 2009;25(16):2078–9. DOI: 10.1093/bioinformatics/btp352.Grubaugh N.D., Gangavarapu K., Quick J., et al. An amplicon-based sequencing framework for accurately measuring intrahost virus diversity using PrimalSeq and iVar // Genome Biol. 2019. Vol. 20, N8. DOI: 10.1186/s13059-018-1618-7.Grubaugh ND, Gangavarapu K, Quick J, et al. An amplicon-based sequencing framework for accurately measuring intrahost virus diversity using PrimalSeq and iVar. Genome Biol. 2019;20(8). DOI: 10.1186/s13059-018-1618-7.Li H. Aligning Sequence Reads, Clone Sequences and Assembly Contigs with BWA-MEM // ArXiv. 2013. Vol. 1303. DOI: 10.48550/arXiv.1303.3997.Li H. Aligning Sequence Reads, Clone Sequences and Assembly Contigs with BWA-MEM. ArXiv. 2013;1303. DOI: 10.48550/arXiv.1303.3997.Wilm A., Aw P.P., Bertrand D., et al. LoFreq: a sequence-quality aware, ultra-sensitive variant caller for uncovering cell-population heterogeneity from high-throughput sequencing datasets // Nucleic Acids Res. 2012. Vol. 40, N22. P. 11189–11201. DOI: 10.1093/nar/gks918.Wilm A, Aw PP, Bertrand D, et al. LoFreq: a sequence-quality aware, ultra-sensitive variant caller for uncovering cell-population heterogeneity from high-throughput sequencing datasets. Nucleic Acids Res. 2012;40(22):11189–201, DOI: 10.1093/nar/gks918.Okonechnikov K., Golosova O., Fursov M., the UGENE team. Unipro UGENE: a unified bioinformatics toolkit // Bioinformatics. 2012. Vol. 28, N8. P. 1166–1167. DOI: 10.1093/bioinformatics/bts091.Okonechnikov K, Golosova O, Fursov M, the UGENE team. Unipro UGENE: a unified bioinformatics toolkit. Bioinformatics. 2012;28(8):1166–7. DOI: 10.1093/bioinformatics/bts091.Kumar S., Stecher G., Tamura K. MEGA7: Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 7.0 for bigger datasets // Molecular Biology and Evolution. 2016. Vol. 33, N7. P. 1870–1874. DOI: 10.1093/molbev/msw054.Kumar S, Stecher G, Tamura K. MEGA7: Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 7.0 for bigger datasets. Molecular Biology and Evolution. 2016;33(7):1870–4. DOI: 10.1093/molbev/msw054.Hall, T.A. BioEdit: a user-friendly biological sequence alignment editor and analysis program for Windows 95/98/NT // Nucl. Acids. Symp. Ser. 1999.Vol. 41. P. 95–98.Hall TA. BioEdit: a user-friendly biological sequence alignment editor and analysis program for Windows 95/98/NT. Nucl. Acids. Symp. Ser. 1999;41:95–8.Mlcochova P., Kemp S.A., Dhar M.S., et al. SARS-CoV-2 B.1.617.2 Delta variant replication and immune evasion. Nature. 2021. Vol. 599. P. 114–119. DOI: 10.1038/s41586-02103944-y.Mlcochova P, Kemp SA, Dhar MS, et al. SARS-CoV-2 B.1.617.2 Delta variant replication and immune evasion. Nature. 2021;599:114–119. DOI: 10.1038/s41586-021-03944-y.Ren S. Y., Wang W. B., Gao R. D., et al. Omicron variant (B.1.1.529) of SARS-CoV-2: Mutation, infectivity, transmission, and vaccine resistance // World journal of clinical cases. 2022. Vol. 10, N1. P. 1–11. DOI: 10.12998/wjcc.v10.i1.1.Ren SY, Wang WB., Gao RD., et al. Omicron variant (B.1.1.529) of SARS-CoV-2: Mutation, infectivity, transmission, and vaccine resistance. World journal of clinical cases. 2022;10(1):1–11. DOI: 10.12998/wjcc.v10.i1.1.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.