[论文解读] In-vivo mutation rates and fitness landscape of HIV-1

Fabio Zanini, Vadim Puller+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 21, 2016

HIV Research and Treatment参考文献 1被引用 3

一句话总结

本研究利用未经治疗患者纵向深度测序数据，估算HIV-1体内突变率和适应度成本。通过建模中性位点与非中性位点上突变与选择的平衡，揭示了每碱基每天1.2×10⁻⁵的突变率，并表明约50%的错义突变适应度成本超过10%，且成本在基因组区域间存在差异，尤其在调控区和结构RNA元件中更为显著。

ABSTRACT

Mutation rates and fitness costs of deleterious mutations are difficult to measure in vivo but essential for a quantitative understanding of evolution. Using whole genome deep sequencing data from longitudinal samples during untreated HIV-1 infection, we estimated mutation rates and fitness costs in HIV-1 from the temporal dynamics of genetic variation. At approximately neutral sites, mutations accumulate with a rate of 1.2 x 10^-5 per site per day, in agreement with the rate measured in cell cultures. The rate from G to A is largest, followed by the other transitions C to T, T to C, and A to G, while transversions are more rare. At non-neutral sites, most mutations reduce virus replication; using a model of mutation selection balance, we estimated the fitness cost of mutations at every site in the HIV-1 genome. About half of all nonsynonymous mutations have large fitness costs (greater than 10\%), while most synonymous mutations have costs below 1\%. The cost of synonymous mutations is especially low in most of gag and pol, while much higher costs are observed in important RNA structures and regulatory regions. The intrapatient fitness cost estimates are consistent across multiple patients, suggesting that the deleterious part of the fitness landscape is universal and explains a large fraction of global HIV-1 group M diversity.

研究动机与目标

• 量化未经治疗患者体内HIV-1突变的在 vivo 突变率和适应度成本。
• 通过利用纵向患者内变异，克服体外实验和群体水平序列数据的局限性。
• 在单核苷酸和氨基酸分辨率上估算全HIV-1基因组的适应度效应。
• 确定HIV-1的适应度景观是否在不同患者间具有普适性，且独立于免疫逃逸动态。
• 将全球HIV-1 M组多样性中的序列保守性与宿主内进化中直接估算的适应度成本相联系。

提出的方法

• 对9名未经治疗患者的HIV-1 RNA进行全基因组深度测序，每位患者在6至12个时间点取样。
• 通过时间分箱的变异频率数据，对近似中性位点进行时间与变异频率的线性回归，估算突变率。
• 对共识序列在长时间内保持稳定的位点，应用两状态模型（共识型 vs. 衍生突变），通过非线性最小二乘拟合估算选择系数。
• 对跨患者的SNP频率进行加权平均，权重基于模板输入以校正采样偏差和测序错误。
• 将位点特异性适应度成本计算为 μ / x̂，其中 μ 为从共识型偏离的突变率，x̂ 为衍生等位基因的平衡频率。
• 构建自 resampling 分布以估算突变率和适应度成本估计值的不确定性。

实验结果

研究问题

• RQ1 HIV-1的体内突变率是多少，与体外测量值相比如何？
• RQ2 在自然感染条件下，HIV-1的突变谱（如转换与颠换）是怎样的？
• RQ3 突变的适应度成本在HIV-1基因组中如何变化，且在不同患者间是否一致？
• RQ4 同义突变在多大程度上导致适应度成本，且这些成本在何处最高？
• RQ5 HIV-1适应度景观中致死部分是否在所有宿主中具有普适性，且独立于免疫选择？

主要发现

• HIV-1的体内突变率为每碱基每天1.2×10⁻⁵，与细胞培养中测得的速率一致。
• 突变谱显示G→A最常见，其次是C→T、T→C和A→G，而颠换较为罕见。
• 约50%的错义突变适应度成本超过10%，表明存在强烈的纯净化选择。
• 大多数同义突变的适应度成本低于1%，但在功能RNA结构和调控区域中显著更高。
• gag 和 pol 基因中同义突变的适应度成本尤其低，但在关键RNA元件（如RRE和psi）中例外。
• 患者内适应度成本估计值在多个患者中具有一致性，表明存在普适的适应度景观，可解释全球HIV-1 M组多样性中的大部分。