DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2026.169811
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41999940
تاريخ النشر: 2026-04-16
المؤلف: Tommaso Alfonsi وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات الجينوميات والتطور
نظرة عامة
تحدد هذه الفقرة الدور الحاسم للمراقبة الجينومية في التخفيف من التهديدات الصحية العامة التي تسببها انتقال الأمراض الحيوانية والانتقالات الفيروسية، كما أبرزت الأوبئة الأخيرة. تؤكد على ضرورة وجود أدوات حسابية آلية لمراقبة تطور الفيروسات، مستفيدة من تزايد توفر تسلسلات الجينوم الفيروسي من موارد مثل NCBI Virus وNextstrain/Pathogens.
تم تقديم OpenRecombinHunt كامتداد لطريقة RecombinHunt التي تم تأسيسها سابقًا، والتي تم تصميمها خصيصًا لتحديد سلالات SARS-CoV-2 المدمجة. تعطي هذه الأداة الجديدة الأولوية لأنماط إعادة التركيب عبر الفيروسات المختلفة مع بيانات تسلسل متاحة للجمهور بشكل واسع. من خلال دمج RecombinHunt مع HaploCoV، وهو سير عمل يصنف الجينومات الفيروسية بناءً على المتغيرات الجينومية السائدة دون الاعتماد على تسميات مرجعية محددة مسبقًا، يوضح المؤلفون تطبيقها على مجموعات بيانات من عدة فيروسات، بما في ذلك SARS-CoV-2 وRSV A/B وMonkeypox وZika وYellow Fever وH5N1 Influenza A. يقدم الإطار أنماط إعادة تركيب ملحوظة ويقدم تحديثات شهرية للمراقبة المستمرة، مما يعزز القدرة على الكشف الآلي على نطاق واسع عن إعادة التركيب الفيروسي، مما يتماشى مع أهداف المراقبة الجينومية الحالية. خادم الويب لـ OpenRecombinHunt متاح مجانًا للاستخدام العام.
مقدمة
تؤكد مقدمة هذه الورقة البحثية على الأهمية المتزايدة لتحليل بيانات الجينوم في سياق تفشي الفيروسات الأخيرة، مثل COVID-19 وMonkeypox. تحدد عنق الزجاجة الحرج في التعرف السريع على المتغيرات الفيروسية الجديدة بسبب الحجم الهائل من البيانات الجينومية المتاحة للجمهور، مما يجعل الفحص اليدوي لحدث إعادة التركيب غير عملي. الطرق التقليدية للكشف عن إعادة التركيب، على الرغم من دقتها، تتطلب موارد حسابية كبيرة وتكافح للتوسع مع مجموعات البيانات الكبيرة. الأدوات الحالية المدفوعة بالبيانات الكبيرة محدودة بالفيروسات ذات التصنيفات المعروفة، مما يعيق دراسة الفيروسات الناشئة.
لمعالجة هذه التحديات، يقدم المؤلفون OpenRecombinHunt، وهو سير عمل آلي يعزز الكشف عن إعادة التركيب من خلال دمج طريقة RecombinHunt مع HaploCoV، الذي يسهل توليد السلالات الجديدة من خلال التجميع غير المراقب. تتيح هذه الطريقة المبتكرة مراقبة شاملة لإعادة التركيب عبر مجموعة متنوعة من الفيروسات، بغض النظر عن حالة تصنيفها. توضح الورقة مزايا OpenRecombinHunt، بما في ذلك إطاره الشامل وخط أنابيب آلي يقوم بتحديث مجموعات البيانات من NCBI Virus وNextstrain بانتظام، مما يحدد أحداث إعادة التركيب الجديدة. تم تطبيق سير العمل على مجموعة متنوعة من الفيروسات ذات الصلة السريرية، مما أسفر عن رؤى جديدة حول أنماط إعادة التركيب الخاصة بها. ستفصل الأقسام التالية من المخطوطة مصادر البيانات، والأساليب الأساسية، وخصائص خادم الويب، ودراسة حالة على SARS-CoV-2، لتختتم بمناقشة آثار الأداة وقيودها.
الطرق
في هذا القسم، يوضح المؤلفون الطرق المستخدمة في تحليلهم لسبعة مسببات الأمراض الفيروسية، التي تم اختيارها لأهميتها الصحية العامة وتوفر البيانات الجينومية. تشمل المسببات الفيروسية فيروس Monkeypox (MPXV)، وفيروسات الجهاز التنفسي البشري المتزامنة (RSV-A وRSV-B)، وفيروس الحمى الصفراء (YFV)، وفيروس Zika، وSARS-CoV-2، وفيروس الإنفلونزا A (تحديدًا H5N1). يتميز كل مسبب بتركيبه الجينومي، حيث يحتوي MPXV على جينوم DNA مزدوج الشريط مكون من 197,209 قاعدة، بينما تظهر الفيروسات RNA أطوالًا متفاوتة: RSV-A (15,222 bp)، RSV-B (15,225 bp)، YFV (10,862 nt)، Zika (10,808 nt)، وSARS-CoV-2 (29,903 nt).
يشير المؤلفون إلى أن أنظمة التصنيف لهذه الفيروسات تختلف في الدقة والقبول، خاصة بالنسبة لـ RSV وZika، اللذان يفتقران إلى تصنيفات قائمة على السلالات معترف بها عالميًا. بالنسبة لـ H5N1، يركز التحليل على جزء الهيماغلوتينين (HA)، وهو أمر حاسم لدخول الفيروس إلى خلايا المضيف، مع طول تسلسل مرجعي يبلغ 1,760 nt. تهدف الدراسة إلى الاستفادة من البيانات الجينومية الواسعة المتاحة لاستكشاف أنماط إعادة التركيب بين هذه المسببات الفيروسية، كما هو ملخص في الجدول 1A، الذي يسرد عدد الجينومات التي تم تحليلها ومعرفات تسلسلها المرجعية المقابلة.
النتائج
تكشف نتائج الدراسة، كما هو ملخص في الجدول 1C، عن أنماط إعادة التركيب المرشحة التي حددها OpenRecombinHunt عبر فيروسات مختلفة، بما في ذلك تلك التي تعتبر عادةً نادرة أو غائبة في إعادة التركيب، مثل RSV-A وRSV-B وفيروس Zika وفيروس الحمى الصفراء وقطاع HA للإنفلونزا H5N1. على الرغم من العدد الكبير من الجينومات المرشحة المدمجة، تظل النسبة المعدلة من أنماط إعادة التركيب المتميزة في هذه الفيروسات منخفضة، مما يشير إلى أن العديد من الاكتشافات قد تتوافق مع تكرار مجموعة محدودة من الأنماط، مما قد يشير إلى إيجابيات كاذبة. بالمقابل، يظهر SARS-CoV-2 وMonkeypox نسبة أعلى بشكل ملحوظ من أنماط إعادة التركيب الفريدة، مما يدل على أحداث إعادة تركيب حقيقية تساهم في توليد جينومات موزاييك متنوعة.
يوفر خادم الويب التفاعلي وصولاً شاملاً إلى نتائج خط الأنابيب، مما يسمح للمستخدمين باستكشاف مجموعات البيانات المعالجة وتحليلات إعادة التركيب. تتضمن كل صفحة خاصة بفيروس معين أقسامًا مثل معلومات الخلفية، ومصادر البيانات، ومرشحات الجودة، ولوحة ملخص تجمع المقاييس الرئيسية، بما في ذلك العدد الإجمالي للتسلسلات التي تم تحليلها وتحديد السلالات المدمجة. تسهل علامة Explorer المدمجة الفحص التفصيلي للجينومات المحتملة المدمجة، مما يمكّن المستخدمين من التصفية حسب السلالة، وعدد نقاط الانكسار، وبلد الجمع، بينما توفر تصورات وتحليلات إحصائية لدعم تفسير أدلة إعادة التركيب. توضح أمثلة بارزة تحديد أنماط إعادة التركيب ذات نقطة انكسار واحدة ونقطتين في جينومات Monkeypox معينة، مما يبرز القدرات التحليلية لطريقة RecombinHunt.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون تطوير وتنفيذ خط أنابيب OpenRecombinHunt، الذي يدمج طريقة الكشف عن إعادة التركيب RecombinHunt مع نظام تصنيف السلالات HaploCoV. يعالج هذا الإطار الآلي التحديات التي تطرحها الزيادة في حجم البيانات الجينومية وغياب تصنيفات السلالات المعروفة للعديد من الفيروسات، مما يسهل التعرف السريع على السلالات المدمجة. تم تصميم خط الأنابيب لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، مع وضع علامات على الجينومات المرشحة المدمجة لمزيد من التحقق، مما يسهل جهود المراقبة الجينومية عبر مجموعات فيروسية متنوعة، بما في ذلك SARS-CoV-2 وRSV وMpox وZika وYellow Fever وH5N1.
تسلط النتائج الرئيسية الضوء على فعالية OpenRecombinHunt في تحديد العديد من أنماط إعادة التركيب المحتملة، خاصة ضمن مجموعة بيانات SARS-CoV-2، حيث أكدت الطبيعة المدمجة للعديد من السلالات المسماة بـ ‘X’. يعزز تضمين خادم ويب سهل الاستخدام قائم على Streamlit إمكانية الوصول، مما يسمح لموظفي الصحة العامة وعلماء الفيروسات باستكشاف ديناميات السلالات والمرشحين المدمجين بشكل تفاعلي. ومع ذلك، يحذر المؤلفون من أنه على الرغم من أن الإطار قابل للتطبيق بشكل عام، يجب تفسير الإشارات المكتشفة في الفيروسات مثل RSV والإنفلونزا بعناية بسبب التباين المحتمل في جودة بيانات الجينوم وملاءمة المرجع. بشكل عام، تؤكد الدراسة على قوة وقابلية توسيع خط أنابيب OpenRecombinHunt كأداة قيمة للمراقبة الجينومية المستمرة.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmb.2026.169811
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41999940
Publication Date: 2026-04-16
Author(s): Tommaso Alfonsi et al.
Primary Topic: Genomics and Phylogenetic Studies
Overview
The section outlines the critical role of genomic surveillance in mitigating the public health threats posed by zoonotic transmission and viral spillover events, as highlighted by recent pandemics. It emphasizes the necessity for automated computational tools to monitor viral evolution, leveraging the increasing availability of viral genome sequences from resources like NCBI Virus and Nextstrain/Pathogens.
OpenRecombinHunt is introduced as an extension of the previously established RecombinHunt method, which was specifically designed to identify recombinant SARS-CoV-2 lineages. This new tool prioritizes recombination patterns across various viruses with extensive publicly available sequence data. By integrating RecombinHunt with HaploCoV, a workflow that categorizes viral genomes based on prevalent genomic variants without relying on a predefined reference nomenclature, the authors demonstrate its application to datasets from multiple viruses, including SARS-CoV-2, RSV A/B, Monkeypox, Zika, Yellow Fever, and H5N1 Influenza A. The framework reports notable recombination patterns and offers monthly updates for ongoing monitoring, thus enhancing the capacity for large-scale automated detection of viral recombination, which aligns with current genomic surveillance objectives. The Web Server for OpenRecombinHunt is freely accessible for public use.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the growing significance of genome data analysis in the context of recent viral outbreaks, such as COVID-19 and monkeypox. It identifies a critical bottleneck in the rapid identification of new viral variants due to the overwhelming volume of publicly available genomic data, which makes manual inspection for recombination events impractical. Traditional methods for detecting recombination, while accurate, are computationally intensive and struggle to scale with large datasets. Existing big data-driven tools are limited to viruses with established classifications, hindering the study of emerging viruses.
To address these challenges, the authors introduce OpenRecombinHunt, an automated workflow that enhances recombination detection by integrating the RecombinHunt method with HaploCoV, which facilitates de novo lineage generation through unsupervised clustering. This innovative approach allows for comprehensive recombination surveillance across a diverse array of viruses, regardless of their classification status. The paper outlines the advantages of OpenRecombinHunt, including its holistic framework and an automated pipeline that regularly updates datasets from NCBI Virus and Nextstrain, thereby identifying novel recombination events. The workflow has been applied to various clinically relevant viruses, yielding new insights into their recombination patterns. The subsequent sections of the manuscript will detail the data sources, foundational methods, characteristics of the web server, and a case study on SARS-CoV-2, concluding with a discussion of the tool’s implications and limitations.
Methods
In this section, the authors detail the methods employed in their analysis of seven viral pathogens, chosen for their public health significance and the availability of genomic data. The pathogens include Monkeypox virus (MPXV), Human respiratory syncytial viruses (RSV-A and RSV-B), Yellow Fever virus (YFV), Zika virus, SARS-CoV-2, and Influenza A virus (specifically H5N1). Each pathogen is characterized by its genomic structure, with MPXV having a double-stranded DNA genome of 197,209 base pairs, while the RNA viruses exhibit varying lengths: RSV-A (15,222 bp), RSV-B (15,225 bp), YFV (10,862 nt), Zika (10,808 nt), and SARS-CoV-2 (29,903 nt).
The authors note that the classification systems for these viruses vary in granularity and acceptance, particularly for RSV and Zika, which lack universally recognized lineage-based classifications. For H5N1, the analysis is focused on the hemagglutinin (HA) segment, crucial for viral entry into host cells, with a reference sequence length of 1,760 nt. The study aims to leverage the extensive genomic data available to explore recombination patterns among these viral pathogens, as summarized in Table 1A, which lists the number of genomes analyzed and their corresponding reference sequence IDs.
Results
The results of the study, as summarized in Table 1C, reveal candidate recombination patterns identified by OpenRecombinHunt across various viruses, including those typically considered to exhibit rare or absent recombination, such as RSV-A, RSV-B, Zika virus, Yellow fever virus, and the influenza H5N1 HA segment. Despite a significant number of candidate recombinant genomes, the normalized proportion of distinct recombination patterns in these viruses remains low, suggesting that many detections may correspond to repeated occurrences of a limited set of patterns, potentially indicating false positives. In contrast, SARS-CoV-2 and Monkeypox exhibit a notably higher proportion of unique recombination patterns, indicative of genuine recombination events that contribute to the generation of diverse mosaic genomes.
The interactive Web Server provides comprehensive access to the pipeline results, allowing users to explore processed datasets and recombination analyses. Each virus-specific page includes sections such as background information, data sources, quality filters, and a summary dashboard that aggregates key metrics, including the total number of analyzed sequences and the identification of recombinant lineages. The Recombinant Explorer tab facilitates detailed inspection of potentially recombinant genomes, enabling users to filter by lineage, breakpoint count, and collection country, while providing visualizations and statistical analyses to support the interpretation of recombination evidence. Notable examples illustrate the identification of single and double breakpoint recombination patterns in specific Monkeypox genomes, highlighting the analytical capabilities of the RecombinHunt approach.
Discussion
In this section, the authors discuss the development and implementation of the OpenRecombinHunt pipeline, which integrates the RecombinHunt recombination detection method with the HaploCoV lineage classification system. This automated framework addresses the challenges posed by the increasing volume of genomic data and the absence of established lineage classifications for many viruses, facilitating the rapid identification of recombinant strains. The pipeline is designed to analyze large datasets, flagging candidate recombinant genomes for further validation, thus streamlining genomic surveillance efforts across diverse viral taxa, including SARS-CoV-2, RSV, Mpox, Zika, Yellow Fever, and H5N1.
Key findings highlight the effectiveness of OpenRecombinHunt in identifying numerous potential recombination patterns, particularly within the SARS-CoV-2 dataset, where it confirmed the recombinant nature of many ‘X-named’ lineages. The inclusion of a user-friendly Streamlit-based Web Server enhances accessibility, allowing public health officials and virologists to explore lineage dynamics and recombinant candidates interactively. However, the authors caution that while the framework is broadly applicable, signals detected in viruses like RSV and influenza should be interpreted carefully due to potential variability in genome data quality and reference suitability. Overall, the study underscores the robustness and scalability of the OpenRecombinHunt pipeline as a valuable tool for ongoing genomic surveillance.