Метою роботи було визначення дії природного відбору на вірус імунодефіциту великої рогатої худоби (ВІ ВРХ) через ідентифікацію поліморфізмів шляхом порівняння низки генів, відкритих рамок зчитування та протеїнів і аналіз впливу несинонімічних замін в протеїні Vif ізолятів ВІ ВРХ на конформаційні параметри Vif. Тиск відбору на гени оцінено за допомогою тесту Таджими, а також визначення співвідношення коефіцієнтів несинонімічних замін (Ka) до синонімічних (Ks) Ka/Ks. Коефіцієнти Ka та Ks, їхнє співвідношення (Ka/Ks) розраховано на основі вирівнювань амінокислотних та нуклеотидних послідовностей гена vif ізолятів ВІ ВРХ. Відношення частот несинонімічних (dN) до синонімічних (dS) замін на нуклеотидний сайт dN/dS для оцінки впливу відбору на ген vif розраховували з використанням методу SLAC на сервері Datamonkey. Кількість водневих зв’язків, α-спіралей, β-шарів, β-поворотів для третинних структур протеїнів визначено за допомогою сервера I-TASSER. Ідентифіковано гени, відкриті рамки зчитування (ORF) та регуляторну область U3 геному ВІ ВРХ, які перебувають під дією відбору. Гени gag, pol, s, vif, відкриті рамки зчитування ORF W та ORF Y перебувають під тиском негативного (очищуючого) відбору. На ген env та регуляторну область U3 діє позитивний відбір. Аналіз ентропії Шеннона (піків, які є специфічними до позицій амінокислотних залишків), що інтерпретують як поліморфізми, дозволив виявити 16, 8 та 4 несинонімічних замін для протеїнів Pol, Gag, Vif ВІ ВРХ відповідно. Через аналіз впливу чотирьох несинонімічних замін в протеїні Vif на конформаційні параметри Vif двох ізолятів ВІ ВРХ визначено істотні зміни числа водневих зв’язків, α-спіралей, β-шарів, β-поворотів. Показано різнонаправлений вплив відбору на гени ВІ ВРХ
Ключові слова: позитивний відбір, молекулярна еволюція, амінокислотна заміна, однонуклеотидний поліморфізм
Keshavarz H., Mohammadi A., Morovati S. Evidence of bovine immunodeficiency virus: a molecular survey in water buffalo populations of Iran. Veterinary Medicine and Science. 2022. Vol. 8, No 5. P. 2167–2172. DOI: https://doi.org/10.1002/vms3.872.
Gutierrez B., Escalera-Zamudio M., Pybus O. G. Parallel molecular evolution and adaptation in viruses. Current Opinion in Virology. 2019. Vol. 34. P. 90–96. DOI: https://doi.org/10.1016/j.coviro.2018.12.006.
Kimura M. The neutral theory of molecular evolution: a review of recent evidence. Japanese Journal of Genetics. 1991. Vol. 66, No 4. Р. 367–386. DOI: https://doi.org/10.1266/jjg.66.367.
Kumar S., Hedges B. Advances in time estimation methods for molecular data. Molecular Biology and Evolution. 2016. Vol. 33, No 4. Р. 863–869. DOI: https://doi.org/10.1093/molbev/msw026.
Tajima F. Statistical method for testing the neutral mutation hypothesis by DNA polymorphism. Genetics. 1989. Vol. 123, No 3. Р. 585–595. DOI: https://doi.org/10.1093/genetics/123.3.585.
Tamura K. et al. Estimating divergence times in large molecular phylogenies. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2012. Vol. 109, No 47. Р. 19333–19338. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1213199109.
Hanada K., Shiu S.-H., Li W.-H. The nonsynonymous/synonymous substitution rate ratio versus the radical/conservative replacement rate ratio in the evolution of mammalian genes. Molecular Biology and Evolution. 2007. Vol. 24, No 10. Р. 2235–2241. DOI: https://doi.org/10.1093/molbev/msm152.
Wernegreen J. J. Reduced selective constraint in endosymbionts: elevation in radical amino acid replacements occurs genome-wide. PLoS One. 2011. Vol. 6, No 12. Р. е28905. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0028905.
Sohpal V. K. Comparative study: nonsynonymous and synonymous substitution of SARS-CoV-2, SARS-CoV, and MERS-CoV genome. Genomics and Informatics. 2021. Vol. 19, No 2. Р. е15. DOI: https://doi.org/10.5808/gi.20058.
Palumbi S. R. Humans as a world’s greatest evolutionary force. Science. 2001. Vol. 293, No 5536. P. 1786–1790. DOI: https://doi.org/10.1126/science.293.5536.1786.
Wensing A. M. et al. 2017 update of the drug resistance mutations in HIV-1. Topics in Antiviral Medicine. 2016. Vol. 24, No 4. Р. 132–133. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc5677049/.
Maldarelli F. et al. HIV populations are large and accumulate high genetic diversity in a nonlinear fashion. Journal of Virology. 2013. Vol. 87, No 18. P. 10313–10323. DOI: https://doi.org/10.1128/jvi.01225-12.
Tamura K. et al. MEGA6: Molecular Evolutionary Genetics Analysis version 6.0. Molecular Biology and Evolution. 2013. Vol. 30. No 12. Р. 2725–2729. DOI: https://doi.org/10.1093/molbev/mst197.
Hall T. A. BioEdit: A user-friendly biological sequence alignment editor and analysis program for Windows 95/98/NT. Nucleic Acids Symposium Series. 1999. Vol. 41. P. 95–98.
Kosakovsky Pond S. L., Frost S. D. W. Not so different after all: A comparison of methods for detecting amino acid sites under selection. Molecular Biology and Evolution. 2005. Vol. 22, No 5. Р. 1208–1222. DOI: https://doi.org/10.1093/molbev/msi105.
Yang J., Zhang Y. I-TASSER server: New development for protein structure and function predictions. Nucleic Acids Research. 2015. Vol. 43, No W1. P. W174–W181. DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkv342.
Suspene R. et al. Twin gradients in APOBEC3 edited HIV-1 DNA reflect the dynamics of lentiviral replication. Nucleic Acids Research. 2006. Vol. 34, No 17. P. 4677–4684. DOI: https://doi.org/10.1093/nar/gkl555.
Eyre-Walker A. The genomic rate of adaptive evolution. Trends in Ecology and Evolution (Amsterdam) . 2006. Vol. 21, No 10. P. 569–575. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tree.2006.06.015.
Grossman S. R. et al. A composite of multiple signals distinguishes causal variants in regions of positive selection. Science. 2010. Vol. 327, No 5967. Р. 883–886. DOI: https://doi.org/10.1126/science.1183863.
Ben-Jemaa S. et al. Whole genome sequencing reveals signals of adaptive admixture in Creole cattle. Scientific Reports. 2023. Vol. 13, No 1. Р. 12155. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-38774-7.
Jadhav A. et al. Genomic diversity and evolution of quasispecies in Newcastle disease virus infection. Viruses. 2020. Vol. 12, No 11. Р. 1305–1323. DOI: https://doi.org/10.3390/v12111305.
Furuse Y. Identifying potentially beneficial genetic mutations associated with monophyletic selective sweep and a proof-of-concept study with viral genetic data. mSystems. 2021. Vol. 6, No 1. Р. е01151-20. DOI: https://doi.org/10.1128/msystems.01151-20.
Piekna-Przybylska D. et al. U3 region in the HIV-1 genome adopts a G-quadruplex structure in its RNA and DNA sequence. Biochemistry. 2014. Vol. 53. P. 2581–2593. DOI: https://doi.org/10.1021/bi4016692.
