Developing statistics for estimating the reassortment rate in influenza virus A/H3N2

Abstract

Influenza virus subtype A/H3N2 causes severe respiratory diseases in humans. This viral population has been serially sampled and sequenced for approximately 50 years since it was first discovered. The large-scale accumulation of sequences in public database made this system suitable for evolutionary genetic investigations. Influenza viruses, whose genetic materials consist of eight RNA segments, often exchange part of them, a phenomenon called "reassortment". Since reassortment determines their genetic diversity, estimating the rate of reassortment is one of the most important factors in analyzing the evolution of this population. However, conventional methods for estimating reassortment rate are not suitable for application to influenza A/H3N2 sequence data collected at short and irregular time intervals over a long period of time. This is because mutations accumulating during different sampling times make it difficult to accurately estimate the frequency of reassortment, as the rate of mutations in influenza A/H3N2 populations is quite high. Therefore, I developed new methods that minimize the impact of these accumulations of neutral mutations and therefore enable accurate reassortment rate estimation. Two statistics, inter-segment correlation between sequence divergence (ρ) and sampling-time corrected LD coefficient (λ), was designed. Estimates using this approach suggest that the reassortment rate of influenza A/H3N2 populations, the probability that RNA segments of one individual have difference ancestors in the previous generation, is approximately 0.001 to 0.01. However, since estimates using multiple statistics show somewhat inconsistent results, further research seems to be needed for accurate estimation. I also addressed two models on how reassortment rate is determined during viral transmission and reproduction cycle. One model assumes that the rate of reassortment would be constant throughout the year. The other assumes that reassortment depends on the size change of each subpopulation. Comparing the estimates of reassortment rate based on two models, I found that the range of the estimates overlap with each other, concluding that model difference is not important. ;인플루엔자 A/H3N2는 매년 심각한 유행성 호흡기 질환을 일으키는 바이러스이다. 이 집단은 최초로 발견된 이래 대략 50년 동안 꾸준히 채집 및 유전 서열 분석이 이루어져 대규모의 서열 데이터가 축적되어 있으므로, 바이러스 집단의 진화 양상에 대한 연구를 수행할 대상으로 적합하다. 유전 물질이 8개의 RNA 조각(segment)들로 이루어진 인플루엔자 바이러스 개체들은 종종 서로의 조각을 교환하는데, 이 현상을 재분류(reassortment)라고 한다. 재분류는 집단의 유전적 다양성에 중요한 영향을 미치므로, 집단 내 재분류 발생 빈도의 추정은 인플루엔자 A/H3N2 집단의 진화 양상 추정에 매우 중요한 요소들 중 하나이다. 그러나 재분류 빈도 추정을 위해 기존에 쓰이던 방식들은 오랜 시간 동안 짧은 시간 간격으로 채집된 인플루엔자 A/H3N2 서열 데이터에 적용하기에 적합하지 않다. 이는 인플루엔자 A/H3N2 집단의 돌연변이 발생 속도가 매우 빠르기 때문에, 서열 간 채집 시기의 차이 동안 축적된 돌연변이가 재분류 빈도의 정확한 추정을 어렵게 만들기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 돌연변이 축적의 영향을 최소화하여 정확한 재분류 빈도 추정을 가능하게 하는 새로운 방식을 개발하고자, 서열 분기 상의 RNA 조각 사이의 상관관계(ρ)와 추출 시기에 의해 보정된 LD 상관관계(λ)라는 두 개의 통계량을 고안하였다. 이러한 방식을 사용한 추정 결과, 인플루엔자 A/H3N2 집단의 재분류 빈도는 한 세대에 속한 임의의 한 개체의 RNA 조각들이 서로 다른 조상들을 가질 확률이 대략 0.001에서 0.01 사이인 것으로 추정된다. 그러나 여러 통계량을 사용한 추정치들이 다소 일관적이지 않은 결과를 보이므로, 정확한 추정을 위해서는 추가적인 연구가 필요한 것으로 보인다. 또한 재분류 빈도 결정 방식에 대해 두 가지 가설을 설정하고, 두 가설을 전제로 추정한 재분류 빈도를 서로 비교함으로써 가설 설정의 효용성을 점검해보았다. 한 가설은 재분류 빈도가 연중 일정할 것이라고 가정하였고, 다른 하나는 각 소집단(deme)의 크기 변화에 따라 달라질 것이라고 가정하였다. 그 결과, 두 가지 가설에 따른 재분류 빈도 추정치의 범위가 서로 일부분 겹치는 것으로 판단되어 가설 설정의 효용성이 충분치 않다는 결론을 얻었다.