Разработка подходов скрининга высокоспецифичных бактериофагов на основе биоинформационного анализа структур CRISPR-Cas систем Corynebacterium diphtheriae

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью настоящего исследования являлась разработка подходов скрининга высокоспецифичных бактериофагов на основе биоинформационного анализа структур CRISPR-Cas систем бактерий на примере Corynebacterium diphtheriae. Предложен алгоритм биоинформационного поиска и анализа структур CRISPR-Cas систем бактерий и скрининга фагов через спейсерные последовательности CRISPR-кассет в геномах штаммов Corynebacterium diphtheriae. В качестве объекта выбраны 22 полногеномные последовательности, загруженные из базы данных GenBank. Из них у 21 штамма обнаружены CRISPR-Cas системы. При помощи нескольких алгоритмов поиска в CRISPR-Cas системах исследуемых штаммов в 23,8% случаев определено наличие одной CRISPR-кассеты, в 76,2% случаев - двух. Рядом с кассетами идентифицирован полный набор Cas-генов, характерный для двух типов систем: Type-I Subtype-I-Е и Type-II Subtype-II-C. Анализ спейсерного состава CRISPR-кассет показал наличие от 3 до 42 спейсеров в кассетах. Совокупное количество выявленных спейсеров составило 297. Из них 64 спейсера повторялись в двух и более CRISPR-кассетах, 159 спейсеров не имели повторов. Три пары исследуемых штаммов из данной группы имели полное совпадение спейсерных и консенсусных последовательностей, хотя были выделены в разное время и в разных странах мира. Для подтверждения их единого происхождения был проведен филогенетический анализ. Скрининг фагов через спейсерные последовательности показал наибольшее соответствие спейсеров протоспейсерам фагов, специфичных для бактерий семейства Mycobacteriaceae, Gordoniaceae, Streptomycetaceae, Corynebacteriaceae, относящихся к одному типу Actinobacteria. Был выявлен один штамм, обладающий множественной антибиотикорези-стентностью, и с помощью данной технологии определена его предполагаемая устойчивость к бактериофагам. Таким образом, разработанная технология биоинформационного анализа позволила получить сведения о предполагаемой устойчивости CRISPR-Cas системы исследуемых штаммов к обнаруженным фагам, что в перспективе дает возможность создания платформы для разработки подходов персонифицированной фаготерапии.

Об авторах

Л. А. Степаненко

Иркутский государственный медицинский университет

Email: steplia@mail.ru

Ю. П. Джиоев

Иркутский государственный медицинский университет

Email: alanir07@mail.ru

В. И. Злобин

Иркутский государственный медицинский университет

Email: vizlobin@mail.ru

А. Ю. Борисенко

Иркутский государственный медицинский университет

Email: 89500720225@mail.ru

В. П. Саловарова

Иркутский государственный университет

Email: vsalovarova@gmail.com

Н. А. Арефьева

Иркутский государственный университет

Email: arefieva.n4@gmail.com

И. Ж. Семинский

Иркутский государственный медицинский университет

Email: i.seminskiy@ismu.baikal.ru

И. В. Малов

Иркутский государственный медицинский университет

Email: i.malov@ismu.baikal.ru

Список литературы

  1. Ивашко С. Нобелевская премия по химии досталась открывателям самого быстрого и точного метода генетического редактирования // Коммерсантъ Наука. 2020. N 33. C. 5.
  2. Makarova K.S., Wolf Y.I., Koonin E.V. Comparative genomics of defense systems in archaea and bacteria // Nucleic Acids Research. 2013. Vol. 41. Issue 8. P. 4360-4377. https://doi.org/10.1093/nar/gkt157
  3. Bolotin A., Quinquis B., Sorokin A., Ehrlich S.D. Clustered regularly interspaced short palindrome repeats (CRISPRs) have spacers of ex-trachromosomal origin // Microbiology (Reading). 2005. Vol. 151. Issue 8. P. 2551-2561. https://doi.org/10.1099/mic.0.28048-0
  4. Bhaya D., Davison M., Barrangou R. CRISPR-Cas systems in bacteria and archaea: versatile small RNAs for adaptive defense and regulation // Annual Review of Genetics. 2011. Vol. 45. P. 273-297. https://doi.org/10.1146/annurev-genet-110410-132430
  5. Makarova K.S., Wolf Y.I., Alkhnbashi O.S., Costa F., Shah S.A., Saunders S.J., et al. An updated evolutionary classification of CRISPR-Cas systems // Nature Reviews Microbiology. 2015. Vol. 13. Issue 11. P. 722-736. https://doi.org/10.1038/nrmicro3569
  6. Shmakov S., Smargon A., Scott D., Cox D., Pyzocha N., Yan W., et al. Diversity and evolution of class 2 CRISPR-Cas systems // Nature Reviews Microbiology. 2017. Vol. 15. Issue 3. P. 169-182. https://doi.org/10.1038/nrmicro.2016.184
  7. Koonin E.V., Makarova K.S., Zhang F. Diversity, classification and evolution of CRISPR-Cas systems // Current Opinion in Microbiology. 2017. Vol. 37. P. 67-78. https://doi.org/10.1016/j.mib.2017.05.008
  8. Hille F., Charpentier E. CRISPR-Cas: biology, mechanisms and relevance // Philosophical transactions of the royal society B: biological sciences. 2016. Vol. 371. Issue 1707. https://doi.org/10.1098/rstb.2015.0496
  9. Byard R.W. Diphtheria - 'The strangling angel' of children // Journal of Forensic and Legal Medicine. 2013. Vol. 20. Issue 2. P. 65-68. https://doi.org/10.1016/jjflm.2012.04.006
  10. Zasada A.A. Corynebacterium diphtheriae infections currently and in the past // Przeglad Epidemiologiczny. 2015. Vol. 69. Issue 3. P. 439-444.
  11. Mattos-Guaraldi A.L., Moreira L.O., Damasco P.V., Hirata R. Diphtheria remains a threat to health in the developing world-an overview // Memorias do Instituto Oswaldo Cruz. 2003. Vol. 98. Issue 8. P. 987-993. https://doi.org/10.1590/s0074-02762003000800001
  12. Zasada A.A. Nontoxigenic highly pathogenic clone of Corynebacterium diphtheriae, Poland, 2004-2012 // Emerging Infectious Diseases. 2013. Vol. 19. Issue 11. P. 1870-1872. https://doi.org/10.3201/eid1911.130297
  13. Kolodkina V., Titov L., Sharapa T., Grimont F., Grimont P.A.D., Efstratiou A. Molecular epidemiology of C. diphtheriae strains during different phases of the diphtheria epidemic in Belarus // BMC Infectious Diseases. 2006. Vol. 6. P. 129-137. https://doi.org/10.1186/1471-2334-6-129
  14. Sharma N.C., Efstratiou A., Mokrousov I., Mutreja A., Das B., Ramamurthy T. Diphtheria // Nature Reviews Disease Primers. 2019. Vol. 5. Issue 1. P. 81. https://doi.org/10.1038/s41572-019-0131-y
  15. Paveenkittiporn W., Sripakdee S., Koobkratok O., Sangkitporn S., Kerdsin A. Molecular epidemiology and antimicrobial susceptibility of outbreak-associated Corynebacterium diphtheriae in Thailand, 2012 // Infection, Genetics and Evolution. 2019. Vol. 75. P. 104007. https://doi.org/10.1016/j.meegid.2019.104007
  16. Kneen R., Pham N.G., Solomon T., Tran T.M., Nguyen T.T., Tran B.L., et al. Penicillin vs. erythromycin in the treatment of diphtheria // Clinical Infectious Diseases. 1998. Vol. 27. Issue 4. P. 845850. https://doi.org/10.1086/514959
  17. Pereira G.A., Pimenta F.P., Wink dos Santos F.R., Damasco P.V., Hirata R., Mattos-Guaraldi A.L. Antimicrobial resistance among Brazilian Corynebacterium diphtheriae strains // Memorias do Instituto Oswaldo Cruz. 2008. Vol. 103. Issue 5. P. 507-510. https://doi.org/10.1590/s0074-02762008000500019
  18. Husada D., Soegianto S.D.P., Kurniawati I.S., Hendrata A.P., Irawan E., Kartina L., et al. First-line antibiotic susceptibility pattern of toxigenic Corynebacterium diphtheriae in Indonesia // BMC Infectious Diseases. 2019. Vol. 19. Issue 1. P. 1049. https://doi.org/10.1186/s12879-019-4675-y
  19. Hennart M., Panunzi L.G., Rodrigues C., Gaday Qu., Baines S.L., Barros-Pinkelnig M., et al. Population genomics and antimicrobial resistance in Corynebacterium diphtheria // Genome Medicine. 2020. Vol. 12. Issue 1. P. 107. https://doi.org/10.1186/s13073-020-00805-7

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».