Разработка технологии для идентификации вирусных агентов с использованием ДНК-метабаркодинга и высокопроизводительного секвенирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.01.03, кандидат наук Мацвай Алина Дмитриевна

• Мацвай Алина Дмитриевна
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Мацвай Алина Дмитриевна

ВВЕДЕНИЕ

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

Глава 1. Аналитический обзор научно-технической литературы

1.1 Методы диагностики вирусных инфекций

1.1.1 Электронная микроскопия

1.1.2 Культуральный метод

1.1.3 Тест на фиксацию комплемента

1.1.4 Ингибирование гемагглютинации

1.1.5 Иммунологические методы

1.1.6 Методы, основанные на амплификации

1.1.7 Масс-спектрометрия

1.2 Исследование вирусных патогенов методами N08

1.2.1 Метагеномный подход

1.2.2 Проблемы метагеномного подхода

1.2.3 Методы улучшения результатов метагеномного секвенирования

1.2.4 Обогащение на основе гибридизации нуклеиновых кислот

1.2.5 Целевая ПЦР

1.2.6 ДНК-штрихкодирование

1.3 Определение вирусных патогенов в верхних дыхательных путях человека

1.3.1 Риновирусы и респираторные энтеровирусы

1.3.2 Парэховирусы

1.3.3 Респираторно-синцитиальный вирус человека (RSV)

1.3.4 Вирусы парагриппа

1.3.5 Вирус Кори

1.3.6 Метапневмовирусы

1.3.7 Вирусы гриппа

1.3.8 Коронавирусы

1.3.9 Аденовирусы

1.3.10 Бокавирус

1.3.11 Герпесвирусы

1.3.12 Анелловирусы

1.3.13 Полиомавирусы

1.4 Исследование вирусного разнообразия диких птиц

1.5 Заключение по разделу

Глава 2. Разработка биоинформатического алгоритма для дизайна структур праймеров и создание библиотек нуклеотидов для целевого обогащения нуклеиновых кислот вирусных патогенов в режиме мультиплекса

2.1 Получение референсных данных

2.2 Алгоритм, использующий множественные выравнивания референсных геномов

2.2.1 Описание алгоритма

2.2.2 Построение множественного выравнивания

2.2.3 Выбор консервативных участков

2.2.4 Выбор пар праймеров

2.2.5 Проверка совместимости

2.2.6 Проверка покрытия

2.3 Множественное выравнивание и разнообразие вирусов

2.4 К-мерный алгоритм с двойной кластеризацией и использованием матричного представления

2.4.1 Общая схема алгоритма

2.4.2 Блок генерации к-меров

2.4.3 Фильтрация к-меров

2.4.4 Вырождение к-меров

2.4.5 Картирование к-меров на референсную БД

2.4.6 Создание матрицы координат и файлов метаданных

2.4.7 Выбор олигонуклеотидов

2.4.8 Постфильтрация к-меров

2.5 Создание праймерных панелей для обогащения целевых групп вирусных патогенов

2.5.1 Праймерная панель для исследования вирома мигрирующих птиц

2.5.2 Праймерные панели для обогащения энтеровирусов

2.5.3 Праймерная панель для обогащения коронавирусов

2.5.4 Праймерная панель для обогащения вирусов, вызывающих респираторные заболевания

2.6 Заключение по разделу

Глава 3. Разработка методики проведения исследования и ее апробация

3.1 Отработка методик выделения вирусных нуклеиновых кислот из различных типов биологического материала на фоне высокого содержания ДНК "хозяина"

3.1.1 Источники вирусных НК

3.1.2 Контрольные образцы

3.1.3 Тестируемые методы выделения

3.1.4 Проведение амплификации

3.1.5 Результаты

3.1.6 Заключение по разделу

3.2 Тестирование праймерных панелей для целевого обогащения вирусов птиц, разработка методики одновременного анализа ДНК- и РНК-содержащих вирусов

3.2.1 Проведение целевой ПЦР

3.2.2 Электрофорез продуктов ПЦР в агарозном геле

3.2.3 Смешивание и очистка ПЦР продукта

3.2.4 Измерение концентрации ампликонов

3.2.5 Приготовление NGS библиотек

3.2.6 Нормализация и пулирование

3.2.7 Оценка качества финальных пулов

3.2.8 Результаты экспериментов

3.3 Тестирование праймерных панелей для целевого обогащения вирусов рода Enterovirus

3.3.1 Отработка условий проведения амплификации целевых локусов

3.3.2 Очистка амплификатов, оценка концентрации ПЦР продуктов

3.3.3 Лигирование адаптеров

3.3.4 Индексация

3.3.5 Нормализация

3.3.6 Высокопроизводительное секвенирование

3.3.7 Результаты обработки данных секвенирования

3.4 Тестирование праймерных панелей для целевого обогащения вирусов семейства Coronaviridae

3.4.1 Отработка условий проведения амплификации целевых локусов

3.4.2 Очистка амплификатов, оценка концентрации ПЦР продуктов

3.4.3 Лигирование адаптеров

3.4.4 Индексация

3.4.5 Нормализация

3.4.6 Высокопроизводительное секвенирование

3.4.7 Результаты обработки данных секвенирования

3.5 Тестирование праймерной панели для обогащения респираторных вирусов,

вызывающих заболевания у человека

3.5.1 Контрольный материал

3.5.2 Отработка методики проведения целевой ПЦР

3.5.3 Электрофорез продуктов ПЦР в агарозном геле

3.5.4 Очистка амплификатов, оценка концентрации ПЦР продуктов

3.5.5 Лигирование адаптеров

3.5.6 Индексация

3.5.7 Нормализация

3.5.8 Высокопроизводительное секвенирование

3.5.9 Результаты обработки данных секвенирования

3.6 Заключение по разделу

Глава 4. Исследование клинических образцов, полученных от пациентов с респираторными заболеваниями

4.1 Биологический материал

4.2 Пробоподготовка

4.3 Полученные результаты

4.4 Подтверждение полученных результатов

4.5 Заключение по разделу

Глава 5. Анализ вирома мигрирующих птиц околоводного комплекса

5.1 Биологический материал

5.2 Пробоподготовка

5.2.1 Выделение нуклеиновых кислот

5.2.2 Обратная транскрипция

5.2.3 Амплификация с праймерной панелью

5.2.4 Очистка амплификатов, оценка концентрации ПЦР продуктов

5.2.5 Оценка концентрации, нормализация, пулирование библиотек

5.2.6 Секвенирование

5.3 Результаты анализа данных

5.4 Исследование образца, содержащего нового представителя рода Atadenovirus

5.4.1 Проведение метагеномного секвенирования

5.4.2 Сборка генома de novo

5.4.3 Филогенетический анализ последовательностей генов

5.4.4 Оценка видовой принадлежности

5.5 Дополнительные исследования с использованием части библиотеки нуклеотидов.

Скрининг на заболевания, переносимые клещами и комарами (vector-borne viruses)

5.5.1 Описание биоматериала

5.5.2 Описание проведённого исследования

5.5.3 Полученные результаты

5.6 Заключение по разделу

Глава 6. Сравнение разработанного метода с аналогами

6.1 Описание методов сравнения

6.2 Описание эксперимента

6.3 Пробоподготовка

6.3.1 Вакуумная концентрация РНК-содержащих образцов

6.3.2 Фрагментация РНК

6.3.3 Синтез кДНК

6.3.4 Синтез второй цепи кДНК

6.3.5 Очистка продукта амплификации

6.3.6 Модификация 5" и 3" концов дцДНК

6.3.7 Лигирование универсального адаптера

6.3.8 Очистка продукта лигирования

6.3.9 Индексация библиотек

6.3.10 Очистка продукта амплификации

6.3.11 Измерение концентраций библиотек

6.3.12 Оценка качества библиотек после индексации, селекция длин

6.3.13 Реамплификация индексированных библиотек

6.3.14 Измерение концентраций библиотек

6.3.15 Оценка качества библиотек после индексации

6.3.16 Гибридизация

6.4 Результаты

6.4.1 Обогащение вируса гепатита В птиц

6.4.2 Обогащение авиаденовируса типа А

6.4.3 Обогащение атаденовируса (новый вид)

6.4.4 Обогащение гаммакоронавируса птиц

6.4.5 Обогащение вируса птичьего гриппа

6.4.6 Обогащение калицивируса

6.4.7 Обогащение астровируса

6.4.8 Обогащение ортореовируса птиц

6.4.9 Обогащение групп вирусов, не являющихся целевыми для разработанного метода

6.4.10 Исследование образцов, в которых с использованием разработанного метода не было выявлено нуклеиновых кислот патогенных для позвоночных вирусов

6.5 Заключение по разделу

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка технологии для идентификации вирусных агентов с использованием ДНК-метабаркодинга и высокопроизводительного секвенирования»

Актуальность темы

Выявление новых видов патогенных микроорганизмов, мониторинг циркуляции известных патогенов и оценка путей их распространения являются одним из наиболее важных аспектов эпидемиологического надзора, проводимого с целью своевременного реагирования, прогнозирования и раннего выявления вспышек инфекционных заболеваний человека и животных [1].

Своевременная идентификация этиологического агента и раннее назначение этиотропной терапии значительно снижает риск возникновения осложнений. Однако в настоящее время получить лабораторно подтверждённый диагноз удаётся в относительно небольшой доле случаев инфекционных заболеваний. Например, по данным Всемирной организации здравоохранения, установить выявить возбудителя острого респираторного заболевания удаётся не более чем в 30% случаев. До недавнего времени этой проблеме не уделялось достаточное внимание в связи с тем обстоятельством, что большая часть наиболее часто встречающихся в средних широтах инфекционных заболеваний имеет выраженную клиническую картину с хорошо различимой симптоматикой. В последние годы наблюдается рост случаев инфекционных заболеваний, не имеющих характерной клинической картины; все чаще регистрируются вспышки новых инфекционных заболеваний, переходящие в эпидемии и пандемии. Такая тенденция обусловлена рядом обстоятельств: ослаблением санитарного контроля территорий, усилением миграционных потоков, как внутренних, так и внешних, отказом от вакцинации на фоне длительного периода эпидемического благополучия. В этих условиях качество диагностики инфекционных заболеваний и организация надзора за ними находятся в зависимости от уровня развития лабораторной службы и способности проводить диагностику с помощью современных молекулярных методов.

Инфекции, вызываемые вирусными патогенами, являются одними из наиболее распространённых и высоко контагиозных заболеваний человека [3]. Глобальные пандемии представляют собой серьёзную угрозу человеческой жизни. Так, по данным ВОЗ, 35 миллионов человек были заражены ВИЧ в 2013 году, ещё 350-450 миллионов человек являются носителями вируса гепатита В (ВГВ) [4]. В 2002-2003 годах наблюдалась вспышка заболеваемости тяжёлым острым респираторным синдромом, вызванным коронавирусом 8ЛЯ8-СоУ. Были заражены более 8,000 человек, из которых 813 погибли. В 2009 году произошла пандемия нового штамма вируса гриппа А - ШШ. Было зарегистрировано более 250 тысяч случаев заболевания, из которых около 2,600 закончились летальным исходом [5]. В 2014 году наблюдалась вспышка

заболеваемости геморрагической лихорадкой Эбола, вызываемой вирусом Эбола, открытым в 1976 году в Судане [6]. Было зарегистрировано более 28 тыс. заболевших, из которых более 11 тыс. погибли [7]. Своевременное обнаружение нового коронавируса SARS-CoV-2, и дифференцировка его от других вирусов со схожими клиническими симптомами позволила бы предотвратить эпидемию мирового масштаба COVID-19. На середину июля 2021 года было выявлено заболевших более 188 млн. человек, для более чем четырёх миллионов заболевание закончилось летальным исходом [8]. Описанные вспышки заболеваний демонстрируют необходимость разработки эффективных методов диагностики вирусных патогенов широкого спектра, включая те, что не были достаточно полно описаны ранее.

Степень разработанности темы

В настоящее время наиболее распространённым методом лабораторной диагностики вирусных инфекционных заболеваний является полимеразная цепная реакция (ПЦР) в режиме реального времени, предполагающая использование специфических праймеров и ДНК-зондов [9,10]. На текущий момент было описано значительное количество структур олигонуклеотидов, предназначенных для обнаружения определённых вирусных патогенов. Однако возможность мультиплексирования таких реакций ограничена количеством каналов детектора флуоресценции амплифицирующего прибора (обычно не больше 5). Кроме того, в режиме мультиплекса такие реакции идут менее эффективно из-за различий в температурах отжига праймеров, неспецифической амплификации и потенциальной самокомплементарности олигонуклеотидов. Таким образом, для видового определения патогенов разных таксономических групп необходимо проводить ряд ПЦР исследований, что пропорционально увеличивает нагрузку на персонал лаборатории, а также финансовые затраты на проведение исследования.

Для проведения исследований методом специфической ПЦР требуется предварительная гипотеза о наличии конкретных патогенов в образце, в отсутствие которой процесс идентификации патогенов может занять значительное время, что накладывает ограничение на выбор тактики лечения, снижая её эффективность, а также затрудняя проведение соразмерных противоэпидемических мероприятий.

Появление технологий высокопроизводительного секвенирования (или NGS - от англ. Next Generation Sequencing) вызвало настоящую революцию в самых различных областях медицины и биологии. Вследствие устойчиво и постоянно снижавшейся стоимости секвенирования в последние десятилетия, многократно увеличилась доступность этого метода, позволившая получить последовательности нуклеиновых кислот (НК) любого живого организма. Однако, несмотря на постоянное усовершенствование протоколов пробоподготовки, на

сегодняшний день этот способ все ещё является достаточно дорогим и трудоемким, в особенности для массового использования в режиме скрининга большого количества образцов.

Применение методов таргетного обогащения NGS библиотек позволяет повысить эффективность анализа данных и существенно снизить стоимость самого исследования. Мультипраймерная полимеразная цепная реакция - один из наиболее распространённых методов создания таргетных библиотек фрагментов который, благодаря его высокой чувствительности и специфичности, широко используется в различных задачах, таких как идентификация патогенов, скрининговые исследования, количественный анализ образцов, диагностика генетических заболеваний, судебная экспертиза, популяционные генетические исследования и многие другие. Однако, у этого метода есть существенные недостатки, влияющие на качество получаемых данных. Использование большого числа праймерных пар в одной реакционной смеси зачастую приводит к преимущественной амплификации отдельных локусов и перепредставленности их нуклеотидных последовательностей в данных секвенирования. Кроме того, использование больших наборов олигонуклеотидов в режиме мультиплексной ПЦР может приводить к амплификации нецелевых областей, наработке димеров праймеров, образованию химерных последовательностей. Все это значительно снижает качество получаемых данных, и затрудняет их анализ.

Весь объем накопленных данных пока не позволил установить базовые принципы построения генома, однако обнаружил множество небольших фрагментов с различными свойствами. В частности, были исследованы и описаны участки протяжённостью, не превышающей несколько тысяч п.н., на основании последовательностей нуклеотидов которых может быть установлена таксономическая принадлежность объектов исследования. Некоторые из таких фрагментов оказались фланкированы высококонсервативными участками. Таким образом, при наличии такого универсального локуса в геномах всех представителей выделенной таксономической группы, их вариабельные последовательности могут быть специфическим образом амплифицированы при использовании нескольких праймеров с целью последующей идентификации. Указанные фрагменты называют ДНК-баркодами, а соответствующий метод определения состава компонент в образце - ДНК-баркодингом.

Указанный метод в настоящее время широко применяется в метагеномных исследованиях. Например, для таксономической классификации бактерий испольщзуется область гена 16SrRNA, который содержит 9 вариабельных областей; для анализа эукариот используется 18s область или область гена цитохром оксидазы, для грибковых организмов -ITS1,2 области. Однако применение классического метода метабаркодинга для работы с

вирусными патогенами весьма затруднительно: геномы вирусов отличаются высокой вариабельностью даже в пределах одной таксономической группы.

Таким образом, используя набор праймеров для разных таксономических групп, возможно из смеси нуклеиновых кислот любых организмов, исключая вирусы, получить смесь коротких ампликонов и идентифицировать представляемые ими организмы в образце. Целевое секвенирование информативных участков сокращает стоимость анализа, обеспечивая возможность работы в потоковом режиме, например, для проведения скрининга пациентов на присутствие любого из патогенов. Также важно отметить относительно невысокие требования к качеству исходного материала, простоту и непродолжительность пробоподготовки, что вместе с высокой специфичностью амплификации на небольшой панели праймеров, позволяет рассматривать этот метод в качестве основного при идентификации патогенов, не являющихся вирусами. Стандартный метод ДНК-метабаркодинга позволяет выявлять любой патоген, кроме вирусного, что обусловлено высоким разнообразием геномов последних и как следствие отсутствием вариабельных участков, окружённых высоконсервативными областями у представителей как высокоуровневых таксонов (порядка, класса), так и низкоуровневых (семейства, рода, зачастую и вида). Однако, отсутствие возможности детектирования вирусов -наиболее разнообразных и распространённых патогенов, существенно ограничивает применимость анализа и ценность получаемых результатов. Таким образом, требуется разработать альтернативный (модифицированный) подход для обеспечения эффективного выявления и характеристики вирусных нуклеиновых кислот.

Целью работы является разработка методики для идентификации вирусных агентов с использованием ДНК-метабаркодинга и высокопроизводительного секвенирования. Для достижения этой цели ставились следующие задачи:

1. Разработать алгоритм для дизайна первичных структур библиотек олигонуклеотидов для целевого обогащения нуклеиновых кислот вирусных патогенов в режиме мультиплекса;

2. Разработать библиотеки олигонуклеотидов для целевого обогащения нуклеиновых кислот вирусных патогенов целевой группы, а также лабораторную методику получения библиотек фрагментов для высокопроизводительного секвенирования;

3. Провести апробацию разработанного метода на биологических образцах, в том числе с известным содержанием нуклеиновых кислот вирусных патогенов различных таксономических групп;

4. Применить разработанную методику для проведения скринига широкого спектра вирусных патогенов в рамках исследования вирома диких птиц околоводного комплекса;

5. Провести сравнение разработанного метода с аналогами, в основе которых лежат

технологии высокопроизводительного секвенирования.

Научная новизна

В рамках данной работы был разработан новый метод выбора пар праймеров, ключевое отличие которого заключается в отсутствии предварительных построений множественных выравниваний референсных геномов, а также в использовании матричного способа заполнения и хранения данных о выравниваниях олигонуклеотидов на референсные последовательности. Такой формат позволяет обнаруживать пары праймеров с использованием высокоэффективных параллельных вычислений, осуществляющих математические операции над матрицами и тензорами. Разработанный метод дизайна структур библиотек олигонуклеотидов описан впервые. С использованием разработанной методики было проведено исследование вирома мигрирующих птиц околоводного комплекса, в ходе которого были выявлены часто встречающиеся и релевантные группы вирусных патогенов. С использованием разработанной методики был выявлен неизвестный ранее представитель рода Л1аёвпоу1гт.

Научно-практическая значимость

В настоящей работе был разработан подход для выявления нуклеиновых кислот вирусных патогенов, в том числе применимый для расшифровки вирусных инфекционных заболеваний неясной этиологии. Преимущество используемых подходов, по сравнению с рутинно применяющимися в лабораторной диагностике методами, в том, что они лишены необходимости предварительной гипотезы о наличии конкретных таксономических групп вирусов в исследуемом образце и обеспечивают охват широкого спектра патогенов в рамках одного исследования. Разработанная методика, кроме того, менее чувствительна к изменениям в последовательностях геномов патогенов по сравнению со стандартными тест-системами на основе ПЦР Разработанный подход универсален и может быть применен для различных групп вирусных патогенов. Применение результатов данной разработки в практике лабораторной диагностики направлено на повышение эффективности идентификации возбудителей вирусных инфекций с целью дифференциальной диагностики вирусных инфекций и своевременного назначения или коррекции схемы терапии. Разрабатываемая методика может быть применена как для установления этиологического фактора заболевания в случаях неэффективности стандартных методик, так и для проведения широких скрининговых исследований.

Положения, выносимые на защиту

1. Разработан и реализован метод анализа широкого спектра вирусных патогенов, включающий алгоритм создания библиотек олигонуклеотидов, использующий матричный способ заполнения, хранения и обработки данных о локальных выравниваниях коротких последовательностей олигонуклеотидов, позволяющий использовать высокоэффективные параллельные вычисления, а также универсальная лабораторная методика проведения исследования;

2. Апробация разработанной методики показала ее эффективность в обнаружении вирусных патогенов различных таксономических групп вирусов на контрольном материале и биологических образцах;

3. Проведено исследование вирома диких птиц околоводного комплекса, выявившее нуклеиновые кислоты более 70 различных видов патогенных для позвоночных вирусов;

4. Выявлен ранее не известный представитель рода Atadenovirus (Sterna Atadenovirus), известные представители которого являются патогенными для млекопитающих, птиц и пресмыкающихся вирусами.

Личный вклад автора и апробация работы

Автором была проведена работа по созданию наборов референсных геномов для создания и тестирования библиотек олигонуклеотидов. Автором были разработаны программные модули алгоритма дизайна библиотек олигонуклеотидов; программные модули алгоритма in silico тестирования полученных библиотек олигонуклеотидов. Автором были разработаны лабораторные методики тестирования библиотек олигонуклеотидов; отработаны лабораторные методики экстракции нуклеиновых кислот, лабораторные методики создания библиотек фрагментов для проведения высокопроизводительного секвенирования. Автором были осуществлены биоинформатический анализ и интерпретация данных высокопроизводительного секвенирования. Результаты работы были представлены на международных и всероссийских научных конференциях:

1. Международная научно-практическая конференция «Молекулярная диагностика 2018» с устным докладом «Технологии NGS для поиска вирусных патогенов в биологических образцах» (2018 г., Минск, Республика Беларусь);

2. «Российский конгресс лабораторной медицины» с устным докладом «Перспективы применения методов NGS в диагностике вирусных инфекций» (2018 г., Москва, Россия);

3. «European Meeting on Molecular Diagnostics» с устным докладом «Metabarcoding-like approach for high throughput detection and identification of viral nucleic acids» (2019 г., Нордвейк, Нидерланды);

4. «63-я Всероссийская научная конференция МФТИ» с устным докладом «Обнаружение нового представителя рода Atadenovirus в биологических образцах позвоночных с использованием методики, подобной метабаркодингу» (2020 г., Москва, Россия);

5. «Научная конференция OpenBio 2021» с устным докладом «Разработка и применение универсального алгоритма создания мультипраймерных панелей для детекции широкого спектра вирусных патогенов с использованием методов высокпроизводительного секвенирования» (2021г., Новосибирск, Россия)

Публикации

По теме работы опубликовано 10 печатных работ: из них 4 в научных журналах, индексируемых базами данных Scopus и Web of Science, 6 - в сборниках тезисов международных конференций, индексируемых базой данных РИНЦ. Разработанный алгоритм, реализованный в виде программы для ЭВМ, зарегистрирован в Роспатенте, как объект интеллектуальной собственности.

Статьи в рецензируемых научных журналах, индексируемых базами данных Scopus, Web of Science:

1. Ayginin A.A., Pimkina E.V., Matsvay A.D., Speranskaya A.S., Safonova M.V., Blinova E.A., Dedkov V.G., Shipulin G.A., Khafizov K., Artyushin I.V. The study of viral RNA diversity in bird samples using de novo designed multiplex genus-specific primer panels // Advances in Virology. 2018. Т. 2018. С. 3248285. DOI: 10.1155/2018/3248285

2. Kiselev D., Matsvay A. Abramov I., Dedkov V., Shipulin G., Khafizov K. Current Trends in Diagnostics of Viral Infections of Unknown Etiology // Viruses. 2020. Vol. 12, № 2. P. 211. D0I:10.3390/v12020211

3. Khafizov K. F., Speranskaya A. S., Matsvay A. D., Shipulin G. A., Dedkov V. G. Advanced technologies in diagnostics of viral diseases of unknown etiology // Инфекция и иммунитет. 2020. Т. 10. № 1. С. 9-25. D0I:10.15789/2220-7619-ATI-82

4. Makenov MT, Toure AH, Bayandin RB, Gladysheva AV, Shipovalov AV, Sanaba B, Korneev MG, Yakovlev SA, Zhurenkova OB, Grigoreva YaE, Fyodorova MV, Radyuk EV, Morozkin ES, Boiro MY, Khafizov K, Matsvay A, Karan LS Ngari virus (orthobunyavirus, peribunyaviridae) in ixodid ticks collected from cattle in Guinea // Acta Tropica. 2021. Vol. 214. P. 105790. DOI: 10.1016/j.actatropica.2020.105790

Результаты интеллектуальной деятельности:

5. Мацвай А. Д., Айгинин А. А., Хафизов К. Ф. Шипулин Г.А. Программа для дизайна первичных структур библиотек олигонуклеотидов для целевого обогащения нуклеиновых кислот вирусных патогенов в режиме мультиплекса // Свидетельство на программу для ЭВМ. (Номер свидетельства: 2021660832 от 01.07.2021)

Тезисы конференций, индексируемые базой данных РИНЦ:

6. Мацвай А.Д., Пимкина Е.В., Альборова И.Э., Хафизов К.Ф., Мустафин Х.Х. Разработка метода обогащения NGS библиотек целевыми локусами, основанной на ДНК-ДНК гибридизации // В сборнике: Молекулярная диагностика 2018 Сборник трудов Международной научно-практической конференции. 2018. С. 388-389. ISBN: 978-9857091-99-7

7. Matsvay A.D., Ayginin A.A., Pimkina E.V., Speranskaya A.S., Safonova M.V., Dedkov V.G., Shipulin G.A., Khafizov K. Avoiding multiple sequence alignments for the efficient design of NGS panels forthe detection of viruses // В сборнике: Молекулярная диагностика 2018 Сборник трудов Международной научно-практической конференции. 2018. С. 379-380. ISBN: 978-985-7091-99-7

8. Matsvay, A.; Kiselev, D.; Ayginin, A.; Abramov, I.; Dedkov, V.; Shipulin, G.; Khafizov, K. Metabarcoding-Like Approach for High Throughput Detection and Identification of Viral Nucleic Acids. Proceedings 2020, 50, 136.D0I:10.3390/proceedings2020050136

9. Khafizov K., Ayginin A.A., Pimkina E.V., Matsvay A.D., Speranskaya A.S., Safonova M.V., Artyushin I.V., Dedkov V.G., Shipulin G.A. The study of viral RNA diversity in bird samples using de novo designed multiplex genus-specific primer panels // В сборнике: Молекулярная диагностика 2018 Сборник трудов Международной научно-практической конференции. 2018. С. 384-385.ISBN: 978-985-7091-99-7

10. Khafizov K., Ayginin A.A., Pimkina E.V., Matsvai A.D., Speranskaya A.S., Safonova M.V., Blinova E.A., Artyushin I.V., Dedkov V.G., Shipulin G.A. Design of genus-specific primer panel for detection and identification of viral DNA in environmental samples using next-generation sequencing // Bioinformatics of genome regulation and structure\systems biology (BGRS\SB-2018) 2018. C. 49-49. DOI: 10.18699/BGRSSB-2018-026

11. Korneenko E.V., Samoilov АБ., Artyushin I.V., Dudorova A.V., Pimkina E.V., Dedkov V.G., Safonova M.V., Matsvay A.D., Speranskaya A.S. Detection of alphacoronavirus in bat fecal samples from Volgograd region // Bioinformatics of genome regulation and structure/systems biology (BGRS/SB-2020). The Twelfth International Multiconference Abstracts. 2020. С. 47. DOI: 10.18699/BGRS/SB-2020-026

Структура и объем диссертации

Работа состоит из введения, 6-ти разделов основной части, заключения, списка литературы. Общее количество страниц: 265. Работа содержит 85 иллюстраций, 122 таблицы; список литературы включает 275 позиции.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

Глава 1. Аналитический обзор научно-технической литературы

1.1 Методы диагностики вирусных инфекций

В настоящем разделе будут перечислены традиционные и наиболее перспективные и современные методы диагностики вирусных инфекций, преимущества и недостатки которых кратко описаны в таблице ниже (Таблица 1).

Таблица 1 - Описание методов диагностики вирусных инфекций

Метод Принцип Преимущества Недостатки Ссылки

Иммунологический Формирование специфичного комплекса антиген-антитело и последующее детектирование Высокие чувствительность, специфичность и скорость исследования; возможность автоматизации Высокая стоимость, могут наблюдаться искажения [11,12]

Амплификация генетического материала Амплификация и последующее детектирование последовательностей вирусного генома Высокие чувствительность и специфичность, возможность детектирования нескольких патогенов в "одной пробирке", количественный анализ, компактность установки Большее время для проведения исследования, необходимость подбора специфичного участка генома и праймеров [9,10]

N08 (секвенирование нового поколения) Прочтение полного генома или его участка, последующее сравнение с референсом Высокие чувствительность и специфичность, возможность идентификации новых вирусов, мутаций, в том числе отвечающих за лекарственную устойчивость Высокая стоимость, необходимость биоинформатического анализа [13,14]

Масс- спектрометрия Ионизация и разбиение образца на небольшие частицы, их последующее детектирование, основанное на Высокая чувствительность, экономическая эффективность. Дороговизна оборудования, неполнота референсных баз данных [15]

Метод Принцип Преимущества Недостатки Ссылки

соотношении масса/заряд

1.1.1 Электронная микроскопия

В развитых странах электронная микроскопия долгое время являлась одним из эффективных методов для прямого обнаружения вирусов путём визуализации и подсчёта вирусных частиц в жидкостях организма, стуле или гистологических образцах. Идентификация основана на морфологических характеристиках, специфичных для каждого семейства вирусов, и требует определённого количества вирусных частиц (до 106 частиц/мл). Тем не менее, подготовка образца, которая необходима для проведения анализа, может значительно снизить концентрацию вирусных частиц в исследуемом объекте, что затрудняет дальнейший анализ [16]. Более того, электронная микроскопия требует наличия ряда технических навыков и опыта. В то же время, присутствие необычных или похожих на вирусные частицы структур, таких как органеллы, в образце может приводить к ошибочным результатам анализа [17].

1.1.2 Культуральный метод

Культуральный метод является одним из наиболее популярных способов выделения вирусных патогенов, для которого используются клеточные линии. При этом, для многих вирусов предназначены свои клеточные линии. Так, вирус гриппа А выделяют с помощью клеток ЬЬС-МК2 [18]. В процессе размножения внутри клетки вирус оказывает на неё цитопатическое действие, то есть вызывает дегенеративные изменения, которые могут быть зарегистрированы [19]. Окончательная идентификация вируса производится с помощью иммунофлуоресцентного окрашивания. Однако, такой метод не подходит для ряда вирусов, которые не могут размножаться в клеточных культурах (например, норовирусы, гепатовирусы), а также для тех, которые не оказывают цитопатического действия [20]. Более того, при использовании небольших объёмов образца, может не произойти инокуляции клеток многих типов, в результате чего результаты анализа будут недостоверными. Например, стандартная инокуляция среды для культивирования клеток образцом спинномозговой жидкости требует минимум 0,2 мл образца; однако, при более широком исследовании с использованием нескольких клеточных линиях, требуется значительно большее количество материала, что может быть небезопасным для пациента [21]. Также существенным недостатком описываемого метода является время, требуемое для анализа, исчисляющееся несколькими неделями.

1.1.3 Тест на фиксацию комплемента

Тест на фиксацию комплемента (CFT) является одним из старейших методов в истории клинической вирусологии [22]. Комплемент реагирует только с комплексом антиген-антитело неспецифическим образом. Таким образом, в присутствии этого комплекса, комплемент не может свободно взаимодействовать с сенсибилизированными эритроцитами овцы, используемыми в качестве индикатора, которые остаются неизменными. В таком случае тест считается положительным. CFT прост в исполнении, удобен и не требует дорогих материалов. Тем не менее, описываемый метод является относительно трудоёмким и обладает сравнительно невысокой чувствительностью.

1.1.4 Ингибирование гемагглютинации

Указанный метод не отличается высокой чувствительностью, однако, к его преимуществам можно отнести относительную простоту исполнения и невысокие трудозатраты. Для проведения такого исследования смешивают анализируемый объект с раствором антигена (подозреваемой патологии). Если в испытуемом образце имеются антитела к антигену возбудителя, происходит их комплексообразование, которое в дальнейшем предотвращает агглютинацию (слипание и выпадение в осадок) красных кровяных телец (эритроцитов или ЯВС), под влиянием молекул антигена. Реакция выполняется на планшетах с лунками с коническим дном, результат (наличие-отсутствие агглютинации) наблюдают непосредственно, т.е. невооружённым глазом. Тест обычно используется для выявления подтипов арбовирусов, вируса гриппа и парагриппа и обеспечивает относительную количественную оценку концентрации вирусных частиц. Также имеются научные публикации, в которых описано использование метода для идентификации других вирусов [23,24].

1.1.5 Иммунологические методы

Наличие в пробе антител, продуцируемых после инвазии чужеродного вещества, может говорить о первичной инфекции, реинфекции или состоянии реактивации. Именно поэтому измерение уровня иммуноглобулинов является широко распространённым подходом для диагностики вирусных инфекций [25].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мацвай Алина Дмитриевна, 2021 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Kiselev D. et al. Current Trends in Diagnostics of Viral Infections of Unknown Etiology // Viruses. 2020. Vol. 12, № 2. P. 211.

2. Nascimento-Carvalho A.C., Ruuskanen O., Nascimento-Carvalho C.M. Comparison of the frequency of bacterial and viral infections among children with community-acquired pneumonia hospitalized across distinct severity categories: a prospective cross-sectional study // BMC Pediatr. 2016. Vol. 16. P. 105.

3. WHO. Hepatitis B - URL: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs204/en/].

4. WHO. Pandemic (H1N1) 2009 - update 62 (revised 21 August 2009) URL: http://www.who.int/csr/don/2009_08_21/en/index.html.

5. Na W. et al. Ebola outbreak in Western Africa 2014: what is going on with Ebola virus? // Clin. Exp. Vaccine Res. 2015. Vol. 4, № 1. P. 17-22.

6. Garske T. et al. Heterogeneities in the case fatality ratio in the West African Ebola outbreak 2013-2016 // Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. 2017. Vol. 372, № 1721.

7. COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU).

8. Afshar R.M., Mollaie H.R. Detection of HBV resistance to lamivudine in patients with chronic hepatitis B using Zip nucleic acid probes in Kerman, southeast of Iran // Asian Pac. J. Cancer Prev. APJCP. 2012. Vol. 13, № 8. P. 3657-3661.

9. García-Arroyo L. et al. Benefits and drawbacks of molecular techniques for diagnosis of viral respiratory infections. Experience with two multiplex PCR assays // J. Med. Virol. 2016. Vol. 88, № 1. P. 45-50.

10. Mixson-Hayden T. et al. Performance of ARCHITECT HCV core antigen test with specimens from US plasma donors and injecting drug users // J. Clin. Virol. Off. Publ. Pan Am. Soc. Clin. Virol. 2015. Vol. 66. P. 15-18.

11. Gupta E. et al. Correlation between two chemiluminescence based assays for quantification of hepatitis B surface antigen in patients with chronic hepatitis B infection // Indian J. Med. Microbiol. 2015. Vol. 33, № 1. P. 96-100.

12. Capobianchi M.R., Giombini E., Rozera G. Next-generation sequencing technology in clinical virology // Clin. Microbiol. Infect. Off. Publ. Eur. Soc. Clin. Microbiol. Infect. Dis. 2013. Vol. 19, № 1. P. 15-22.

13. Van den Hoecke S. et al. Analysis of the genetic diversity of influenza A viruses using next-generation DNA sequencing // BMC Genomics. 2015. Vol. 16. P. 79.

14. Leveque N. et al. Virological diagnosis of central nervous system infections by use of PCR coupled with mass spectrometry analysis of cerebrospinal fluid samples // J. Clin. Microbiol. 2014. Vol. 52, № 1. P. 212-217.

15. Goldsmith C.S., Miller S.E. Modern uses of electron microscopy for detection of viruses // Clin. Microbiol. Rev. 2009. Vol. 22, № 4. P. 552-563.

16. Virus Index // Virus Taxonomy. Elsevier, 2005. P. 1217-1257.

17. Schepetiuk S.K., Kok T. The use of MDCK, MEK and LLC-MK2 cell lines with enzyme immunoassay for the isolation of influenza and parainfluenza viruses from clinical specimens // J. Virol. Methods. 1993. Vol. 42, № 2-3. P. 241-250.

18. Robbins F.C., Enders J.F., Weller T.H. Cytopathogenic Effect of Poliomyelitis Viruses In vitro on Human Embryonic Tissues. // Exp. Biol. Med. 1950. Vol. 75, № 2. P. 370-374.

19. Papafragkou E. et al. Challenges of culturing human norovirus in three-dimensional organoid intestinal cell culture models // PloS One. 2014. Vol. 8, № 6. P. e63485.

20. McIntyre P.G. How many drops of CSF is enough? // Postgrad. Med. J. 2007. Vol. 83, № 977. P.158-158.

21. Casals J., Palacios R. THE COMPLEMENT FIXATION TEST IN THE DIAGNOSIS OF VIRUS INFECTIONS OF THE CENTRAL NERVOUS SYSTEM // J. Exp. Med. 1941. Vol. 74, № 5. P. 409-426.

22. Ramalingam S. et al. Rapid particle agglutination test for human immunodeficiency virus: hospital-based evaluation // J. Clin. Microbiol. 2002. Vol. 40, № 4. P. 1553-1554.

23. Grandien M. et al. Latex agglutination test for adenovirus diagnosis in diarrheal disease // J. Med. Virol. 1987. Vol. 23, № 4. P. 311-316.

24. Storch G.A. Diagnostic Virology // Clin. Infect. Dis. / ed. Reller L.B., Weinstein M P. 2000. Vol. 31, № 3. P. 739-751.

25. Deguchi M. et al. Quantitation of hepatitis B surface antigen by an automated chemiluminescent microparticle immunoassay // J. Virol. Methods. 2004. Vol. 115, № 2. P. 217-222.

26. Berth M., Willaert S. Elimination of complement interference can improve the diagnostic performance of the VIDAS CMV IgG assay in acute cytomegalovirus infections // Diagn. Microbiol. Infect. Dis. 2016. Vol. 85, № 1. P. 30-35.

27. Mullis K.B., Faloona F.A. Specific synthesis of DNA in vitro via a polymerase-catalyzed chain reaction // Methods Enzymol. 1987. Vol. 155. P. 335-350.

28. Jackson J.B. The polymerase chain reaction in transfusion medicine // Transfusion (Paris). 1990. Vol. 30, № 1. P. 51-57.

29. Ntziora F. et al. Ultrasensitive amplification refractory mutation system real-time PCR (ARMS

RT-PCR) assay for detection of minority hepatitis B virus-resistant strains in the era of personalized medicine // J. Clin. Microbiol. 2013. Vol. 51, № 9. P. 2893-2900.

30. Becherer L. et al. Loop-mediated isothermal amplification (LAMP) - review and classification of methods for sequence-specific detection // Anal. Methods. 2020. Vol. 12, № 6. P. 717-746.

31. Notomi T. Loop-mediated isothermal amplification of DNA // Nucleic Acids Res. 2000. Vol. 28, № 12. P. 63e-663.

32. Khafizov K.F. et al. Rapid diagnostics of novel coronavirus infection by loop-mediated isothermal amplification // Probl. Virol. 2021. Vol. 66, № 1. P. 17-28.

33. Carter C. et al. Lyophilized visually readable loop-mediated isothermal reverse transcriptase nucleic acid amplification test for detection Ebola Zaire RNA // J. Virol. Methods. 2017. Vol. 244. P. 32-38.

34. Ziros P.G. et al. Development and Evaluation of a Loop-Mediated Isothermal Amplification Assay for the Detection of Adenovirus 40 and 41 // Food Environ. Virol. 2015. Vol. 7, № 3. P. 276-285.

35. Niihara H. et al. Rapid diagnosis of herpes zoster by loop-mediated isothermal amplification in a pregnant woman showing folliculitis-like eruption without vesicles // J. Dermatol. 2017. Vol. 44, № 7. P. e174-e175.

36. Wang X. et al. Rapid detection of active human cytomegalovirus infection in pregnancy using loop-mediated isothermal amplification // Mol. Med. Rep. 2015. Vol. 12, № 2. P. 2269-2274.

37. Zhao N. et al. [Loop-mediated isothermal amplification for visual detection of hepatitis B virus] // Zhonghua Gan Zang Bing Za Zhi Zhonghua Ganzangbing Zazhi Chin. J. Hepatol. 2016. Vol. 24, № 6. P. 406-411.

38. Lau Y.L. et al. A Sensitive Reverse Transcription Loop-Mediated Isothermal Amplification Assay for Direct Visual Detection of SARS-CoV-2 // Am. J. Trop. Med. Hyg. 2020. Vol. 103, № 6. P. 2350-2352.

39. Wong Y.-P. et al. Loop-mediated isothermal amplification (LAMP): a versatile technique for detection of micro-organisms // J. Appl. Microbiol. 2018. Vol. 124, № 3. P. 626-643.

40. Dhama K. et al. Loop-mediated Isothermal Amplification of DNA (LAMP): A New Diagnostic Tool Lights the World of Diagnosis of Animal and Human Pathogens: A Review // Pak. J. Biol. Sci. 2014. Vol. 17, № 2. P. 151-166.

41. Hsieh K. et al. Simultaneous elimination of carryover contamination and detection of DNA with uracil-DNA-glycosylase-supplemented loop-mediated isothermal amplification (UDG-LAMP) // Chem. Commun. 2014. Vol. 50, № 28. P. 3747.

42. Wastling S.L. et al. LAMP for Human African Trypanosomiasis: A Comparative Study of Detection Formats // PLoS Negl. Trop. Dis. / ed. Masiga D.K. 2010. Vol. 4, № 11. P. e865.

43. Sauer S., Kliem M. Mass spectrometry tools for the classification and identification of bacteria // Nat. Rev. Microbiol. 2010. Vol. 8, № 1. P. 74-82.

44. Emonet S. et al. Application and use of various mass spectrometry methods in clinical microbiology // Clin. Microbiol. Infect. 2010. Vol. 16, № 11. P. 1604-1613.

45. Prachayangprecha S. et al. Exploring the Potential of Next-Generation Sequencing in Detection of Respiratory Viruses // J. Clin. Microbiol. 2014. Vol. 52, № 10. P. 3722-3730.

46. Radford A.D. et al. Application of next-generation sequencing technologies in virology // J. Gen. Virol. 2012. Vol. 93, № Pt_9. P. 1853-1868.

47. Jerome H. et al. Metagenomic next-generation sequencing aids the diagnosis of viral infections in febrile returning travellers // J. Infect. 2019. Vol. 79, № 4. P. 383-388.

48. Dhiman N., Smith D.I., Poland G.A. Next-generation sequencing: a transformative tool for vaccinology // Expert Rev. Vaccines. 2009. Vol. 8, № 8. P. 963-967.

49. Luciani F., Bull R.A., Lloyd A.R. Next generation deep sequencing and vaccine design: today and tomorrow // Trends Biotechnol. 2012. Vol. 30, № 9. P. 443-452.

50. Riley L.W., Blanton R.E. Advances in Molecular Epidemiology of Infectious Diseases: Definitions, Approaches, and Scope of the Field * // Microbiol. Spectr. 2018. Vol. 6, № 6.

51. Sukhum K.V., Diorio-Toth L., Dantas G. Genomic and Metagenomic Approaches for Predictive Surveillance of Emerging Pathogens and Antibiotic Resistance // Clin. Pharmacol. Ther. 2019. Vol. 106, № 3. P. 512-524.

52. Palacios G. et al. A new arenavirus in a cluster of fatal transplant-associated diseases // N. Engl. J. Med. 2008. Vol. 358, № 10. P. 991-998.

53. Baillie G.J. et al. Evolutionary dynamics of local pandemic H1N1/2009 influenza virus lineages revealed by whole-genome analysis // J. Virol. 2012. Vol. 86, № 1. P. 11-18.

54. Isakov O. et al. Deep sequencing analysis of viral infection and evolution allows rapid and detailed characterization of viral mutant spectrum // Bioinforma. Oxf. Engl. 2015. Vol. 31, № 13. P. 2141-2150.

55. Sanger F., Nicklen S., Coulson A.R. DNA sequencing with chain-terminating inhibitors // Proc. Natl. Acad. Sci. 1977. Vol. 74, № 12. P. 5463-5467.

56. Maxam A.M., Gilbert W. A new method for sequencing DNA // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 1977. Vol. 74, № 2. P. 560-564.

57. Shendure J., Ji H. Next-generation DNA sequencing // Nat. Biotechnol. 2008. Vol. 26, № 10. P. 1135-1145.

58. Shin S. et al. Validation and optimization of the Ion Torrent S5 XL sequencer and Oncomine workflow for BRCA1 and BRCA2 genetic testing // Oncotarget. 2017. Vol. 8, № 21. P. 34858-34866.

59. Szpara M.L., Parsons L., Enquist L.W. Sequence Variability in Clinical and Laboratory Isolates of Herpes Simplex Virus 1 Reveals New Mutations // J. Virol. 2010. Vol. 84, № 10. P. 5303-5313.

60. Worthey E.A. et al. Making a definitive diagnosis: successful clinical application of whole exome sequencing in a child with intractable inflammatory bowel disease // Genet. Med. Off. J. Am. Coll. Med. Genet. 2011. Vol. 13, № 3. P. 255-262.

61. Li C.-X. et al. Unprecedented genomic diversity of RNA viruses in arthropods reveals the ancestry of negative-sense RNA viruses // eLife. 2015. Vol. 4. P. e05378.

62. Shi M. et al. Redefining the invertebrate RNA virosphere // Nature. 2016. Vol. 540, № 7634. P. 539-543.

63. Venter J.C. Environmental Genome Shotgun Sequencing of the Sargasso Sea // Science. 2004. Vol. 304, № 5667. P. 66-74.

64. Mulcahy-O'Grady H., Workentine M.L. The Challenge and Potential of Metagenomics in the Clinic // Front. Immunol. 2016. Vol. 7.

65. Graf E.H. et al. Unbiased Detection of Respiratory Viruses by Use of RNA Sequencing-Based Metagenomics: a Systematic Comparison to a Commercial PCR Panel // J. Clin. Microbiol. / ed. Caliendo A.M. 2016. Vol. 54, № 4. P. 1000-1007.

66. Fischer N. et al. Evaluation of Unbiased Next-Generation Sequencing of RNA (RNA-seq) as a Diagnostic Method in Influenza Virus-Positive Respiratory Samples // J. Clin. Microbiol. / ed. Tang Y-W. 2015. Vol. 53, № 7. P. 2238-2250.

67. Alquezar-Planas D.E. et al. Discovery of a divergent HPIV4 from respiratory secretions using second and third generation metagenomic sequencing // Sci. Rep. 2013. Vol. 3, № 1. P. 2468.

68. Gu W., Miller S., Chiu C.Y. Clinical Metagenomic Next-Generation Sequencing for Pathogen Detection // Annu. Rev. Pathol. Mech. Dis. 2019. Vol. 14, № 1. P. 319-338.

69. McLaren M.R., Willis A.D., Callahan B.J. Consistent and correctable bias in metagenomic sequencing experiments // eLife. 2019. Vol. 8. P. e46923.

70. Boers S.A., Jansen R., Hays J.P. Understanding and overcoming the pitfalls and biases of next-generation sequencing (NGS) methods for use in the routine clinical microbiological diagnostic laboratory // Eur. J. Clin. Microbiol. Infect. Dis. 2019. Vol. 38, № 6. P. 1059-1070.

71. Chen Y.-C. et al. Effects of GC Bias in Next-Generation-Sequencing Data on De Novo Genome Assembly // PLoS ONE / ed. Xu Y. 2013. Vol. 8, № 4. P. e62856.

72. Thomson E. et al. Comparison of Next-Generation Sequencing Technologies for Comprehensive Assessment of Full-Length Hepatitis C Viral Genomes // J. Clin. Microbiol. / ed. Loeffelholz M.J. 2016. Vol. 54, № 10. P. 2470-2484.

73. Mlakar J. et al. Zika Virus Associated with Microcephaly // N. Engl. J. Med. 2016. Vol. 374, №

10. P. 951-958.

74. Li T. et al. Metagenomic Next-Generation Sequencing of the 2014 Ebola Virus Disease Outbreak in the Democratic Republic of the Congo // J. Clin. Microbiol. / ed. Caliendo A.M. 2019. Vol. 57, № 9. P. e00827-19, /jcm/57/9/JCM.00827-19.atom.

75. Wu F. et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China // Nature. 2020. Vol. 579, № 7798. P. 265-269.

76. Palacios G. et al. A New Arenavirus in a Cluster of Fatal Transplant-Associated Diseases // N. Engl. J. Med. 2008. Vol. 358, № 10. P. 991-998.

77. Kustin T. et al. A method to identify respiratory virus infections in clinical samples using next-generation sequencing // Sci. Rep. 2019. Vol. 9, № 1. P. 2606.

78. Choi S.-H. et al. Viral Infection in Patients with Severe Pneumonia Requiring Intensive Care Unit Admission // Am. J. Respir. Crit. Care Med. 2012. Vol. 186, № 4. P. 325-332.

79. Karhu J. et al. Lower Respiratory Tract Virus Findings in Mechanically Ventilated Patients With Severe Community-Acquired Pneumonia // Clin. Infect. Dis. 2014. Vol. 59, № 1. P. 62-70.

80. Honkinen M. et al. Viruses and bacteria in sputum samples of children with community-acquired pneumonia // Clin. Microbiol. Infect. 2012. Vol. 18, № 3. P. 300-307.

81. Jain S. et al. Community-Acquired Pneumonia Requiring Hospitalization among U.S. Children // N. Engl. J. Med. 2015. Vol. 372, № 9. P. 835-845.

82. Thorburn F. et al. The use of next generation sequencing in the diagnosis and typing of respiratory infections // J. Clin. Virol. 2015. Vol. 69. P. 96-100.

83. Datta S. Next-generation sequencing in clinical virology: Discovery of new viruses // World J. Virol. 2015. Vol. 4, № 3. P. 265.

84. Hillmann B. et al. Evaluating the Information Content of Shallow Shotgun Metagenomics // mSystems / ed. Rawls J.F. 2018. Vol. 3, № 6. P. e00069-18, /msystems/3/6/msys.00069-18.atom.

85. Wood D.E., Salzberg S.L. Kraken: ultrafast metagenomic sequence classification using exact alignments // Genome Biol. 2014. Vol. 15, № 3. P. R46.

86. Menzel P., Ng K.L., Krogh A. Fast and sensitive taxonomic classification for metagenomics with Kaiju // Nat. Commun. 2016. Vol. 7, № 1. P. 11257.

87. Wang Q., Jia P., Zhao Z. VirusFinder: Software for Efficient and Accurate Detection of Viruses and Their Integration Sites in Host Genomes through Next Generation Sequencing Data // PLoS ONE / ed. Zhu D. 2013. Vol. 8, № 5. P. e64465.

88. Ye S.H. et al. Benchmarking Metagenomics Tools for Taxonomic Classification // Cell. 2019. Vol. 178, № 4. P. 779-794.

89. Breitwieser F.P., Lu J., Salzberg S.L. A review of methods and databases for metagenomic

classification and assembly // Brief. Bioinform. 2017.

90. Nooij S. et al. Overview of Virus Metagenomic Classification Methods and Their Biological Applications // Front. Microbiol. 2018. Vol. 9. P. 749.

91. Oulas A. et al. Metagenomics: Tools and Insights for Analyzing Next-Generation Sequencing Data Derived from Biodiversity Studies // Bioinforma. Biol. Insights. 2015. Vol. 9. P. BBI.S12462.

92. Prakash T., Taylor T.D. Functional assignment of metagenomic data: challenges and applications // Brief. Bioinform. 2012. Vol. 13, № 6. P. 711-727.

93. Hijano D.R. et al. Clinical correlation of influenza and respiratory syncytial virus load measured by digital PCR // PLOS ONE / ed. Chan K.H. 2019. Vol. 14, № 9. P. e0220908.

94. Allen U.D. et al. The genetic diversity of Epstein-Barr virus in the setting of transplantation relative to non-transplant settings: A feasibility study // Pediatr. Transplant. 2016. Vol. 20, № 1. P. 124129.

95. Matranga C.B. et al. Enhanced methods for unbiased deep sequencing of Lassa and Ebola RNA viruses from clinical and biological samples // Genome Biol. 2014. Vol. 15, № 11. P. 519.

96. Calvet G. et al. Detection and sequencing of Zika virus from amniotic fluid of fetuses with microcephaly in Brazil: a case study // Lancet Infect. Dis. 2016. Vol. 16, № 6. P. 653-660.

97. Khan A.S. et al. A Multicenter Study To Evaluate the Performance of High-Throughput Sequencing for Virus Detection // mSphere / ed. McMahon K. 2017. Vol. 2, № 5. P. e00307-17, /msph/2/5/e00307-17.atom.

98. Oechslin C.P. et al. Limited Correlation of Shotgun Metagenomics Following Host Depletion and Routine Diagnostics for Viruses and Bacteria in Low Concentrated Surrogate and Clinical Samples // Front. Cell. Infect. Microbiol. 2018. Vol. 8. P. 375.

99. Shi M. et al. The evolutionary history of vertebrate RNA viruses // Nature. 2018. Vol. 556, № 7700. P.197-202.

100. Zhang Y.-Z., Shi M., Holmes E.C. Using Metagenomics to Characterize an Expanding Virosphere // Cell. 2018. Vol. 172, № 6. P. 1168-1172.

101. Cara N. Wilder et al. Optimizing microbiome research applications with cutting-edge standards // Nature.

102. Kulkarni P., Frommolt P. Challenges in the Setup of Large-scale Next-Generation Sequencing Analysis Workflows // Comput. Struct. Biotechnol. J. 2017. Vol. 15. P. 471-477.

103. Oude Munnink B.B. et al. Autologous Antibody Capture to Enrich Immunogenic Viruses for Viral Discovery // PLoS ONE / ed. Thiel V. 2013. Vol. 8, № 11. P. e78454.

104. Rabinowicz P.D. Constructing Gene-Enriched Plant Genomic Libraries Using Methylation Filtration Technology // Plant Functional Genomics. New Jersey: Humana Press, 2003. Vol. 236. P. 21-

105. Kohl C. et al. Protocol for Metagenomic Virus Detection in Clinical Specimens1 // Emerg. Infect. Dis. 2015. Vol. 21, № 1.

106. Marotz C.A. et al. Improving saliva shotgun metagenomics by chemical host DNA depletion // Microbiome. 2018. Vol. 6, № 1. P. 42.

107. Sabina J., Leamon J.H. Bias in Whole Genome Amplification: Causes and Considerations // Whole Genome Amplification / ed. Kroneis T. New York, NY: Springer New York, 2015. Vol. 1347. P. 15-41.

108. Jensen R.H. et al. Target-Dependent Enrichment of Virions Determines the Reduction of High-Throughput Sequencing in Virus Discovery // PLOS ONE / ed. He J. 2015. Vol. 10, № 4. P. e0122636.

109. Denesvre C. et al. Chicken skin virome analyzed by high-throughput sequencing shows a composition highly different from human skin // Virus Genes. 2015. Vol. 51, № 2. P. 209-216.

110. Gu W. et al. Depletion of Abundant Sequences by Hybridization (DASH): using Cas9 to remove unwanted high-abundance species in sequencing libraries and molecular counting applications // Genome Biol. 2016. Vol. 17, № 1. P. 41.

111. Briese T. et al. Virome Capture Sequencing Enables Sensitive Viral Diagnosis and Comprehensive Virome Analysis // mBio. 2015. Vol. 6, № 5. P. e01491-01415.

112. Vasilyev E.V. et al. Torque Teno Virus (TTV) distribution in healthy Russian population // Virol. J. 2009. Vol. 6, № 1. P. 134.

113. Depledge D.P. et al. Deep Sequencing of Viral Genomes Provides Insight into the Evolution and Pathogenesis of Varicella Zoster Virus and Its Vaccine in Humans // Mol. Biol. Evol. 2014. Vol. 31, № 2. P. 397-409.

114. Tsangaras K. et al. Hybridization Capture Using Short PCR Products Enriches Small Genomes by Capturing Flanking Sequences (CapFlank) // PLoS ONE / ed. El-Maarri O. 2014. Vol. 9, № 10. P. e109101.

115. Wylie T.N. et al. Enhanced virome sequencing using targeted sequence capture // Genome Res. 2015. Vol. 25, № 12. P. 1910-1920.

116. Tweedy J. et al. Complete Genome Sequence of the Human Herpesvirus 6A Strain AJ from Africa Resembles Strain GS from North America // Genome Announc. 2015. Vol. 3, № 1. P. e01498-14, /ga/3/1/e01498-14.atom.

117. Ebert K. et al. Mode of Virus Rescue Determines the Acquisition of VHS Mutations in VP22-Negative Herpes Simplex Virus 1 // J. Virol. 2013. Vol. 87, № 18. P. 10389-10393.

118. Palser A.L. et al. Genome Diversity of Epstein-Barr Virus from Multiple Tumor Types and Normal Infection // J. Virol. / ed. Longnecker R.M. 2015. Vol. 89, № 10. P. 5222-5237.

119. Depledge D.P. et al. Specific Capture and Whole-Genome Sequencing of Viruses from Clinical Samples // PLoS ONE / ed. Jhaveri R. 2011. Vol. 6, № 11. P. e27805.

120. Donaldson C.D. et al. Genome Sequence of Human Herpesvirus 7 Strain UCL-1 // Genome Announc. 2013. Vol. 1, № 5. P. e00830-13, 1/5/e00830-13.

121. Mamanova L. et al. Target-enrichment strategies for next-generation sequencing // Nat. Methods. 2010. Vol. 7, № 2. P. 111-118.

122. Wylie K.M. et al. Detection of Viruses in Clinical Samples by Use of Metagenomic Sequencing and Targeted Sequence Capture // J. Clin. Microbiol. / ed. Tang Y.-W. 2018. Vol. 56, № 12. P. e01123-18, /jcm/56/12/e01123-18.atom.

123. Viral Hemorrhagic Fever Consortium et al. Capturing sequence diversity in metagenomes with comprehensive and scalable probe design // Nat. Biotechnol. 2019. Vol. 37, № 2. P. 160-168.

124. Cottam E.M. et al. Full Sequencing of Viral Genomes: Practical Strategies Used for the Amplification and Characterization of Foot-and-Mouth Disease Virus // Molecular Epidemiology of Microorganisms / ed. Caugant D A. Totowa, NJ: Humana Press, 2009. Vol. 551. P. 217-230.

125. Gardy J.L. et al. Whole-Genome Sequencing of Measles Virus Genotypes H1 and D8 During Outbreaks of Infection Following the 2010 Olympic Winter Games Reveals Viral Transmission Routes // J. Infect. Dis. 2015. Vol. 212, № 10. P. 1574-1578.

126. Singh R.K. et al. Advances in Diagnosis, Surveillance, and Monitoring of Zika Virus: An Update // Front. Microbiol. 2018. Vol. 8. P. 2677.

127. Cotten M. et al. Deep Sequencing of Norovirus Genomes Defines Evolutionary Patterns in an Urban Tropical Setting // J. Virol. 2014. Vol. 88, № 19. P. 11056-11069.

128. Kundu S. et al. Next-Generation Whole Genome Sequencing Identifies the Direction of Norovirus Transmission in Linked Patients // Clin. Infect. Dis. 2013. Vol. 57, № 3. P. 407-414.

129. Kireev D.E. et al. Evaluating the accuracy and sensitivity of detecting minority HIV-1 populations by Illumina next-generation sequencing // J. Virol. Methods. 2018. Vol. 261. P. 40-45.

130. Watson S.J. et al. Molecular Epidemiology and Evolution of Influenza Viruses Circulating within European Swine between 2009 and 2013 // J. Virol. / ed. García-Sastre A. 2015. Vol. 89, № 19. P. 99209931.

131. Parameswaran P. et al. Genome-Wide Patterns of Intrahuman Dengue Virus Diversity Reveal Associations with Viral Phylogenetic Clade and Interhost Diversity // J. Virol. 2012. Vol. 86, № 16. P. 8546-8558.

132. Newman R.M. et al. Whole Genome Pyrosequencing of Rare Hepatitis C Virus Genotypes Enhances Subtype Classification and Identification of Naturally Occurring Drug Resistance Variants // J. Infect. Dis. 2013. Vol. 208, № 1. P. 17-31.

133. Miia J.-V. et al. Evolutionary trends of European bat lyssavirus type 2 including genetic characterization of Finnish strains of human and bat origin 24 years apart // Arch. Virol. 2015. Vol. 160, № 6. P. 1489-1498.

134. Reyes G.R., Kim J.P. Sequence-independent, single-primer amplification (SISPA) of complex DNA populations // Mol. Cell. Probes. 1991. Vol. 5, № 6. P. 473-481.

135. Chrzastek K. et al. Use of Sequence-Independent, Single-Primer-Amplification (SISPA) for rapid detection, identification, and characterization of avian RNA viruses // Virology. 2017. Vol. 509. P.159-166.

136. Safonova M.V. et al. Sequencing and genetic characterization of two strains Paramushir virus obtained from the Tyuleniy Island in the Okhotsk Sea (2015) // Ticks Tick-Borne Dis. 2019. Vol. 10, № 2. P. 269-279.

137. Parvathy V.A. et al. Detection of plant-based adulterants in turmeric powder using DNA barcoding // Pharm. Biol. 2015. Vol. 53, № 12. P. 1774-1779.

138. Berry T.E. et al. DNA metabarcoding for diet analysis and biodiversity: A case study using the endangered Australian sea lion (Neophoca cinerea) // Ecol. Evol. 2017. Vol. 7, № 14. P. 5435-5453.

139. Jaenicke S. et al. Comparative and Joint Analysis of Two Metagenomic Datasets from a Biogas Fermenter Obtained by 454-Pyrosequencing // PLoS ONE / ed. Aziz R.K. 2011. Vol. 6, № 1. P. e14519.

140. Günther S., Lenz O. Lassa virus // Crit. Rev. Clin. Lab. Sci. 2004. Vol. 41, № 4. P. 339-390.

141. Schlaberg R. et al. Validation of Metagenomic Next-Generation Sequencing Tests for Universal Pathogen Detection // Arch. Pathol. Lab. Med. 2017. Vol. 141, № 6. P. 776-786.

142. VanDevanter D.R. et al. Detection and analysis of diverse herpesviral species by consensus primer PCR // J. Clin. Microbiol. 1996. Vol. 34, № 7. P. 1666-1671.

143. Drosten C. et al. Identification of a novel coronavirus in patients with severe acute respiratory syndrome // N. Engl. J. Med. 2003. Vol. 348, № 20. P. 1967-1976.

144. Anthony S.J. et al. A strategy to estimate unknown viral diversity in mammals // mBio. 2013. Vol. 4, № 5. P. e00598-00513.

145. Pfeffer M. et al. Genus-specific detection of alphaviruses by a semi-nested reverse transcription-polymerase chain reaction // Am. J. Trop. Med. Hyg. 1997. Vol. 57, № 6. P. 709-718.

146. Zheng L. et al. Novel genus-specific broad range primers for the detection of furoviruses, hordeiviruses and rymoviruses and their application in field surveys in South-East Australia // J. Virol. Methods. 2015. Vol. 214. P. 1-9.

147. Dedkov V.G. et al. Retrospective diagnosis of two rabies cases in humans by high throughput sequencing // J. Clin. Virol. Off. Publ. Pan Am. Soc. Clin. Virol. 2016. Vol. 78. P. 74-81.

148. Byington C.L. et al. Community Surveillance of Respiratory Viruses Among Families in the

Utah Better Identification of Germs-Longitudinal Viral Epidemiology (BIG-LoVE) Study // Clin. Infect. Dis. 2015. Vol. 61, № 8. P. 1217-1224.

149. Monto A.S. Studies of the Community and Family: Acute Respiratory Illness and Infection // Epidemiol. Rev. 1994. Vol. 16, № 2. P. 351-373.

150. Willner D. et al. Case studies of the spatial heterogeneity of DNA viruses in the cystic fibrosis lung // Am. J. Respir. Cell Mol. Biol. 2012. Vol. 46, № 2. P. 127-131.

151. Makela M.J. et al. Viruses and bacteria in the etiology of the common cold // J. Clin. Microbiol. 1998. Vol. 36, № 2. P. 539-542.

152. Royston L., Tapparel C. Rhinoviruses and Respiratory Enteroviruses: Not as Simple as ABC // Viruses. 2016. Vol. 8, № 1. P. 16.

153. Fendrick A.M. et al. The economic burden of non-influenza-related viral respiratory tract infection in the United States // Arch. Intern. Med. 2003. Vol. 163, № 4. P. 487-494.

154. Tapparel C. et al. Picornavirus and enterovirus diversity with associated human diseases // Infect. Genet. Evol. J. Mol. Epidemiol. Evol. Genet. Infect. Dis. 2013. Vol. 14. P. 282-293.

155. Romero J.R., Newland J.G. Viral meningitis and encephalitis: traditional and emerging viral agents // Semin. Pediatr. Infect. Dis. 2003. Vol. 14, № 2. P. 72-82.

156. Harvala H. et al. Epidemiology and Clinical Associations of Human Parechovirus Respiratory Infections // J. Clin. Microbiol. 2008. Vol. 46, № 10. P. 3446-3453.

157. Stanway G., Hyypia T. Parechoviruses // J. Virol. 1999. Vol. 73, № 7. P. 5249-5254.

158. Wigand R., Sabin A.B. Properties of ECHO types 22, 23 and 24 viruses // Arch. Gesamte Virusforsch. 1961. Vol. 11. P. 224-247.

159. Ito M. et al. Isolation and identification of a novel human parechovirus // J. Gen. Virol. 2004. Vol. 85, № Pt 2. P. 391-398.

160. Benschop K.S.M. et al. Fourth human parechovirus serotype // Emerg. Infect. Dis. 2006. Vol. 12, № 10. P. 1572-1575.

161. Baumgarte S. et al. Prevalence, types, and RNA concentrations of human parechoviruses, including a sixth parechovirus type, in stool samples from patients with acute enteritis // J. Clin. Microbiol. 2008. Vol. 46, № 1. P. 242-248.

162. Al-Sunaidi M. et al. Analysis of a new human parechovirus allows the definition of parechovirus types and the identification of RNA structural domains // J. Virol. 2007. Vol. 81, № 2. P. 1013-1021.

163. Tauriainen S. et al. Human parechovirus 1 infections in young children--no association with type 1 diabetes // J. Med. Virol. 2007. Vol. 79, № 4. P. 457-462.

164. Ehrnst A., Eriksson M. Epidemiological features of type 22 echovirus infection // Scand. J. Infect. Dis. 1993. Vol. 25, № 3. P. 275-281.

165. Birenbaum E. et al. Echovirus type 22 outbreak associated with gastro-intestinal disease in a neonatal intensive care unit // Am. J. Perinatol. 1997. Vol. 14, № 8. P. 469-473.

166. Koskiniemi M., Paetau R., Linnavuori K. Severe encephalitis associated with disseminated echovirus 22 infection // Scand. J. Infect. Dis. 1989. Vol. 21, № 4. P. 463-466.

167. Watanabe K. et al. Isolation and characterization of novel human parechovirus from clinical samples // Emerg. Infect. Dis. 2007. Vol. 13, № 6. P. 889-895.

168. Benschop K.S.M. et al. Human parechovirus infections in Dutch children and the association between serotype and disease severity // Clin. Infect. Dis. Off. Publ. Infect. Dis. Soc. Am. 2006. Vol. 42, № 2. P. 204-210.

169. Abed Y., Boivin G. Molecular characterization of a Canadian human parechovirus (HPeV)-3 isolate and its relationship to other HPeVs // J. Med. Virol. 2005. Vol. 77, № 4. P. 566-570.

170. Krause C.I. The ABCs of RSV // Nurse Pract. 2018. Vol. 43, № 9. P. 20-26.

171. Nyiro J.U. et al. Surveillance of respiratory viruses in the outpatient setting in rural coastal Kenya: baseline epidemiological observations // Wellcome Open Res. 2018. Vol. 3. P. 89.

172. Omer S.B. et al. Assessment and Validation of Syndromic Case Definitions for Respiratory Syncytial Virus Testing in a Low Resource Population // Pediatr. Infect. Dis. J. 2019. Vol. 38, № 3. P. e57-e59.

173. Cooney M.K., Fox J.P., Hall C.E. The Seattle Virus Watch. VI. Observations of infections with and illness due to parainfluenza, mumps and respiratory syncytial viruses and Mycoplasma pneumoniae // Am. J. Epidemiol. 1975. Vol. 101, № 6. P. 532-551.

174. Weinberg G.A. et al. Parainfluenza virus infection of young children: estimates of the population-based burden of hospitalization // J. Pediatr. 2009. Vol. 154, № 5. P. 694-699.

175. Reed G. et al. Epidemiology and clinical impact of parainfluenza virus infections in otherwise healthy infants and young children < 5 years old // J. Infect. Dis. 1997. Vol. 175, № 4. P. 807-813.

176. Welliver R.C. et al. Parainfluenza virus bronchiolitis. Epidemiology and pathogenesis // Am. J. Dis. Child. 1960. 1986. Vol. 140, № 1. P. 34-40.

177. Katz M. Clinical Spectrum of Measles // Measles Virus / ed. ter Meulen V., Billeter M.A. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1995. Vol. 191. P. 1-12.

178. Clements C.J., Cutts F.T. The epidemiology of measles: thirty years of vaccination // Curr. Top. Microbiol. Immunol. 1995. Vol. 191. P. 13-33.

179. Williams J.V. Human Metapneumovirus: An Important Cause of Respiratory Disease in Children and Adults // Curr. Infect. Dis. Rep. 2005. Vol. 7, № 3. P. 204-210.

180. van den Hoogen B.G. et al. A newly discovered human pneumovirus isolated from young children with respiratory tract disease // Nat. Med. 2001. Vol. 7, № 6. P. 719-724.

181. Wang Y. et al. Comparison of severe pneumonia caused by Human metapneumovirus and respiratory syncytial virus in hospitalized children // Indian J. Pathol. Microbiol. 2014. Vol. 57, № 3. P. 413-417.

182. Williams J.V. et al. Population-based incidence of human metapneumovirus infection among hospitalized children // J. Infect. Dis. 2010. Vol. 201, № 12. P. 1890-1898.

183. Mackay I.M. et al. Genetic diversity of human metapneumovirus over 4 consecutive years in Australia // J. Infect. Dis. 2006. Vol. 193, № 12. P. 1630-1633.

184. Gaunt E.R. et al. Molecular epidemiology and evolution of human respiratory syncytial virus and human metapneumovirus // PloS One. 2011. Vol. 6, № 3. P. e17427.

185. Xiao N. et al. Prevalence of human metapneumovirus in children with acute lower respiratory infection in Changsha, China // J. Med. Virol. 2013. Vol. 85, № 3. P. 546-553.

186. Banerjee S. et al. Detection and genetic diversity of human metapneumovirus in hospitalized children with acute respiratory infections in India // J. Med. Virol. 2011. Vol. 83, № 10. P. 1799-1810.

187. Vicente D. et al. Differences in Clinical Severity between Genotype A and Genotype B Human Metapneumovirus Infection in Children // Clin. Infect. Dis. 2006. Vol. 42, № 12. P. e111-e113.

188. van den Hoogen B.G. et al. Antigenic and genetic variability of human metapneumoviruses // Emerg. Infect. Dis. 2004. Vol. 10, № 4. P. 658-666.

189. Li J. et al. Evolutionary dynamics analysis of human metapneumovirus subtype A2: genetic evidence for its dominant epidemic // PloS One. 2012. Vol. 7, № 3. P. e34544.

190. Krammer F. et al. Influenza // Nat. Rev. Dis. Primer. 2018. Vol. 4, № 1. P. 3.

191. Matsuzaki Y. et al. Clinical features of influenza C virus infection in children // J. Infect. Dis. 2006. Vol. 193, № 9. P. 1229-1235.

192. Su S. et al. Novel Influenza D virus: Epidemiology, pathology, evolution and biological characteristics // Virulence. 2017. Vol. 8, № 8. P. 1580-1591.

193. Arbeitskreis Blut, Untergruppe «Bewertung Blutassoziierter Krankheitserreger». Influenza Virus // Transfus. Med. Hemotherapy Off. Organ Dtsch. Ges. Transfusionsmedizin Immunhamatologie. 2009. Vol. 36, № 1. P. 32-39.

194. Nakatsu S. et al. Influenza C and D Viruses Package Eight Organized Ribonucleoprotein Complexes // J. Virol. 2018. Vol. 92, № 6.

195. Sugita Y. et al. Ultracentrifugation deforms unfixed influenza A virions // J. Gen. Virol. 2011. Vol. 92, № Pt 11. P. 2485-2493.

196. Lamb R.A., Choppin P.W. The gene structure and replication of influenza virus // Annu. Rev. Biochem. 1983. Vol. 52. P. 467-506.

197. Bouvier N.M., Palese P. The biology of influenza viruses // Vaccine. 2008. Vol. 26 Suppl 4. P.

D49-53.

198. Ghedin E. et al. Large-scale sequencing of human influenza reveals the dynamic nature of viral genome evolution // Nature. 2005. Vol. 437, № 7062. P. 1162-1166.

199. Nair H. et al. Global burden of respiratory infections due to seasonal influenza in young children: a systematic review and meta-analysis // The Lancet. 2011. Vol. 378, № 9807. P. 1917-1930.

200. Somes M.P. et al. Estimating the annual attack rate of seasonal influenza among unvaccinated individuals: A systematic review and meta-analysis // Vaccine. 2018. Vol. 36, № 23. P. 3199-3207.

201. Longo D. Chapter 187: Influenza". Harrison's principles of internal medicine (18th ed.). New York: McGraw-Hill. 2012.

202. Kilbourne E.D. Influenza pandemics of the 20th century // Emerg. Infect. Dis. 2006. Vol. 12, № 1. P. 9-14.

203. Morens D.M. et al. The 1918 influenza pandemic: lessons for 2009 and the future // Crit. Care Med. 2010. Vol. 38, № 4 Suppl. P. e10-20.

204. Fehr A.R., Perlman S. Coronaviruses: an overview of their replication and pathogenesis // Methods Mol. Biol. Clifton NJ. 2015. Vol. 1282. P. 1-23.

205. Gerna G. et al. Genetic variability of human coronavirus OC43-, 229E-, and NL63-like strains and their association with lower respiratory tract infections of hospitalized infants and immunocompromised patients // J. Med. Virol. 2006. Vol. 78, № 7. P. 938-949.

206. Woo P.C.Y. et al. Coronavirus genomics and bioinformatics analysis // Viruses. 2010. Vol. 2, № 8. P. 1804-1820.

207. Berry M., Gamieldien J., Fielding B.C. Identification of new respiratory viruses in the new millennium // Viruses. 2015. Vol. 7, № 3. P. 996-1019.

208. van der Hoek L. et al. Identification of a new human coronavirus // Nat. Med. 2004. Vol. 10, № 4. P. 368-373.

209. Pyrc K., Berkhout B., van der Hoek L. The novel human coronaviruses NL63 and HKU1 // J. Virol. 2007. Vol. 81, № 7. P. 3051-3057.

210. Tsang K.W. et al. A cluster of cases of severe acute respiratory syndrome in Hong Kong // N. Engl. J. Med. 2003. Vol. 348, № 20. P. 1977-1985.

211. Mackay I.M., Arden K.E. MERS coronavirus: diagnostics, epidemiology and transmission // Virol. J. 2015. Vol. 12. P. 222.

212. Davison A.J., Benko M., Harrach B. Genetic content and evolution of adenoviruses // J. Gen. Virol. 2003. Vol. 84, № Pt 11. P. 2895-2908.

213. Ison M.G. Adenovirus infections in transplant recipients // Clin. Infect. Dis. Off. Publ. Infect. Dis. Soc. Am. 2006. Vol. 43, № 3. P. 331-339.

214. Lee J., Choi E.H., Lee H.J. Clinical severity of respiratory adenoviral infection by serotypes in Korean children over 17 consecutive years (1991-2007) // J. Clin. Virol. Off. Publ. Pan Am. Soc. Clin. Virol. 2010. Vol. 49, № 2. P. 115-120.

215. Kandel R. et al. Outbreak of adenovirus type 4 infection in a long-term care facility for the elderly // Infect. Control Hosp. Epidemiol. 2010. Vol. 31, № 7. P. 755-757.

216. Moura P.O. et al. Molecular epidemiology of human adenovirus isolated from children hospitalized with acute respiratory infection in Sao Paulo, Brazil // J. Med. Virol. 2007. Vol. 79, № 2. P. 174-181.

217. Heim A. et al. Rapid and quantitative detection of human adenovirus DNA by real-time PCR // J. Med. Virol. 2003. Vol. 70, № 2. P. 228-239.

218. Cotmore S.F. et al. ICTV Virus Taxonomy Profile: Parvoviridae // J. Gen. Virol. 2019. Vol. 100, № 3. P. 367-368.

219. Gurda B.L. et al. Human bocavirus capsid structure: insights into the structural repertoire of the parvoviridae // J. Virol. 2010. Vol. 84, № 12. P. 5880-5889.

220. Allander T. et al. Cloning of a human parvovirus by molecular screening of respiratory tract samples // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2005. Vol. 102, № 36. P. 12891-12896.

221. Choi E.H. et al. The association of newly identified respiratory viruses with lower respiratory tract infections in Korean children, 2000-2005 // Clin. Infect. Dis. Off. Publ. Infect. Dis. Soc. Am. 2006. Vol. 43, № 5. P. 585-592.

222. Allander T. et al. Human bocavirus and acute wheezing in children // Clin. Infect. Dis. Off. Publ. Infect. Dis. Soc. Am. 2007. Vol. 44, № 7. P. 904-910.

223. Soderlund-Venermo M. et al. Clinical assessment and improved diagnosis of bocavirus-induced wheezing in children, Finland // Emerg. Infect. Dis. 2009. Vol. 15, № 9. P. 1423-1430.

224. Schildgen O. et al. Human bocavirus: passenger or pathogen in acute respiratory tract infections? // Clin. Microbiol. Rev. 2008. Vol. 21, № 2. P. 291-304, table of contents.

225. Mettenleiter. "Molecular Biology of Animal Herpesviruses". Animal Viruses: Molecular Biology. Caister Academic Press, 2008.

226. Friedrichs I. et al. Detection of herpesvirus EBV DNA in the lower respiratory tract of ICU patients: a marker of infection of the lower respiratory tract? // Med. Microbiol. Immunol. (Berl.). 2013. Vol. 202, № 6. P. 431-436.

227. Smith C.A. et al. Detection of herpes viruses in respiratory secretions of patients undergoing artificial ventilation // J. Med. Virol. 2010. Vol. 82, № 8. P. 1406-1409.

228. Costa C. et al. Clinical impact of HSV-1 detection in the lower respiratory tract from hospitalized adult patients // Clin. Microbiol. Infect. Off. Publ. Eur. Soc. Clin. Microbiol. Infect. Dis. 2012. Vol. 18,

№ 8. P. E305-307.

229. Prellner T. et al. Herpes simplex virus--the most frequently isolated pathogen in the lungs of patients with severe respiratory distress // Scand. J. Infect. Dis. 1992. Vol. 24, № 3. P. 283-292.

230. Tuxen D.V. et al. Herpes simplex virus from the lower respiratory tract in adult respiratory distress syndrome // Am. Rev. Respir. Dis. 1982. Vol. 126, № 3. P. 416-419.

231. Focosi D. et al. Torquetenovirus viremia kinetics after autologous stem cell transplantation are predictable and may serve as a surrogate marker of functional immune reconstitution // J. Clin. Virol. Off. Publ. Pan Am. Soc. Clin. Virol. 2010. Vol. 47, № 2. P. 189-192.

232. De Vlaminck I. et al. Temporal response of the human virome to immunosuppression and antiviral therapy // Cell. 2013. Vol. 155, № 5. P. 1178-1187.

233. de Villiers E.-M., zur Hausen H. TT viruses--the still elusive human pathogens. Preface // Curr. Top. Microbiol. Immunol. 2009. Vol. 331. P. v-vi.

234. Hino S., Miyata H. Torque teno virus (TTV): current status // Rev. Med. Virol. 2007. Vol. 17, № 1. P. 45-57.

235. Wootton S.C. et al. Viral infection in acute exacerbation of idiopathic pulmonary fibrosis // Am. J. Respir. Crit. Care Med. 2011. Vol. 183, № 12. P. 1698-1702.

236. Maggi F. et al. TT virus in the nasal secretions of children with acute respiratory diseases: relations to viremia and disease severity // J. Virol. 2003. Vol. 77, № 4. P. 2418-2425.

237. Maggi F. et al. TT virus loads and lymphocyte subpopulations in children with acute respiratory diseases // J. Virol. 2003. Vol. 77, № 16. P. 9081-9083.

238. Thom K., Petrik J. Progression towards AIDS leads to increased Torque teno virus and Torque teno minivirus titers in tissues of HIV infected individuals // J. Med. Virol. 2007. Vol. 79, № 1. P. 1-7.

239. Madsen C.D. et al. TTV viral load as a marker for immune reconstitution after initiation of HAART in HIV-infected patients // HIV Clin. Trials. 2002. Vol. 3, № 4. P. 287-295.

240. Jiang M. et al. The role of polyomaviruses in human disease // Virology. 2009. Vol. 384, № 2. P.266-273.

241. Gaynor A.M. et al. Identification of a novel polyomavirus from patients with acute respiratory tract infections // PLoS Pathog. 2007. Vol. 3, № 5. P. e64.

242. Abedi Kiasari B. et al. Age-related pattern of KI and WU polyomavirus infection // J. Clin. Virol. Off. Publ. Pan Am. Soc. Clin. Virol. 2008. Vol. 43, № 1. P. 123-125.

243. Allander T. et al. Identification of a third human polyomavirus // J. Virol. 2007. Vol. 81, № 8. P. 4130-4136.

244. Yuan X. et al. Prevalence of human KI and WU polyomaviruses in children with acute respiratory tract infection in China // J. Clin. Microbiol. 2008. Vol. 46, № 10. P. 3522-3525.

245. Bialasiewicz S. et al. A newly reported human polyomavirus, KI virus, is present in the respiratory tract of Australian children // J. Clin. Virol. Off. Publ. Pan Am. Soc. Clin. Virol. 2007. Vol. 40, № 1. P. 15-18.

246. Chrzastek K. et al. Characterization of H9N2 avian influenza viruses from the Middle East demonstrates heterogeneity at amino acid position 226 in the hemagglutinin and potential for transmission to mammals // Virology. 2018. Vol. 518. P. 195-201.

247. WHO. Influenza (Avian and other zoonotic). 2018.

248. Zecchin B. et al. The central role of Italy in the spatial spread of USUTU virus in Europe // Virus Evol. 2021. Vol. 7, № 1. P. veab048.

249. Vilibic-Cavlek T. et al. Emerging Trends in the West Nile Virus Epidemiology in Croatia in the 'One Health' Context, 2011-2020 // Trop. Med. Infect. Dis. 2021. Vol. 6, № 3. P. 140.

250. Bodewes I.L.A., Versnel M.A. Interferon activation in primary Sjogren's syndrome: recent insights and future perspective as novel treatment target // Expert Rev. Clin. Immunol. 2018. Vol. 14, № 10. P. 817-829.

251. Lima D.A. et al. The intestinal virome of malabsorption syndrome-affected and unaffected broilers through shotgun metagenomics // Virus Res. 2019. Vol. 261. P. 9-20.

252. Lima D.A. et al. Faecal virome of healthy chickens reveals a large diversity of the eukaryote viral community, including novel circular ssDNA viruses // J. Gen. Virol. 2017. Vol. 98, № 4. P. 690-703.

253. Devaney R. et al. A metagenomic comparison of endemic viruses from broiler chickens with runting-stunting syndrome and from normal birds // Avian Pathol. 2016. Vol. 45, № 6. P. 616-629.

254. Wille M. et al. Virus-virus interactions and host ecology are associated with RNA virome structure in wild birds // Mol. Ecol. 2018. Vol. 27, № 24. P. 5263-5278.

255. Zhao L. et al. Metagenomic Analysis of the Jinding Duck Fecal Virome // Curr. Microbiol. 2018. Vol. 75, № 6. P. 658-665.

256. Wang Y. et al. The fecal virome of red-crowned cranes // Arch. Virol. 2019. Vol. 164, № 1. P. 3-16.

257. Galperin M.Y., Fernandez-Suarez X.M., Rigden D.J. The 24th annual Nucleic Acids Research database issue: a look back and upcoming changes // Nucleic Acids Res. 2017. Vol. 45, № D1. P. D1-D11.

258. Pickett B.E. et al. ViPR: an open bioinformatics database and analysis resource for virology research // Nucleic Acids Res. 2012. Vol. 40, № Database issue. P. D593-598.

259. Li W., Godzik A. Cd-hit: a fast program for clustering and comparing large sets of protein or nucleotide sequences // Bioinforma. Oxf. Engl. 2006. Vol. 22, № 13. P. 1658-1659.

260. Larkin M.A. et al. Clustal W and Clustal X version 2.0 // Bioinforma. Oxf. Engl. 2007. Vol. 23,

№ 21. P. 2947-2948.

261. Untergasser A. et al. Primer3--new capabilities and interfaces // Nucleic Acids Res. 2012. Vol. 40, № 15. P. e115.

262. McGinnis S., Madden T.L. BLAST: at the core of a powerful and diverse set of sequence analysis tools // Nucleic Acids Res. 2004. Vol. 32, № Web Server issue. P. W20-25.

263. Chenna R. et al. Multiple sequence alignment with the Clustal series of programs // Nucleic Acids Res. 2003. Vol. 31, № 13. P. 3497-3500.

264. Johnson M. et al. NCBI BLAST: a better web interface // Nucleic Acids Res. 2008. Vol. 36, № Web Server. P. W5-W9.

265. Hysom D.A. et al. Skip the alignment: degenerate, multiplex primer and probe design using K-mer matching instead of alignments // PloS One. 2012. Vol. 7, № 4. P. e34560.

266. Pruitt K.D., Tatusova T., Maglott D.R. NCBI Reference Sequence (RefSeq): a curated nonredundant sequence database of genomes, transcripts and proteins // Nucleic Acids Res. 2005. Vol. 33, № Database issue. P. D501-504.

267. Handschur M. et al. Preanalytic removal of human DNA eliminates false signals in general 16S rDNA PCR monitoring of bacterial pathogens in blood // Comp. Immunol. Microbiol. Infect. Dis. 2009. Vol. 32, № 3. P. 207-219.

268. McArdle A.J., Kaforou M. Sensitivity of shotgun metagenomics to host DNA: abundance estimates depend on bioinformatic tools and contamination is the main issue // Access Microbiol. 2020. Vol. 2, № 4.

269. Thoendel M. et al. Comparison of microbial DNA enrichment tools for metagenomic whole genome sequencing // J. Microbiol. Methods. 2016. Vol. 127. P. 141-145.

270. Jacobs S.E. et al. Human Rhinoviruses // Clin. Microbiol. Rev. 2013. Vol. 26, № 1. P. 135-162.

271. Satia I. et al. Prevalence and contribution of respiratory viruses in the community to rates of emergency department visits and hospitalizations with respiratory tract infections, chronic obstructive pulmonary disease and asthma // PLOS ONE / ed. Kou Y.R. 2020. Vol. 15, № 2. P. e0228544.

272. Miller D.S., Kotlarski I., Jilbert A.R. DNA vaccines expressing the duck hepatitis B virus surface proteins lead to reduced numbers of infected hepatocytes and protect ducks against the development of chronic infection in a virus dose-dependent manner // Virology. 2006. Vol. 351, № 1. P. 159-169.

273. Mason W., Marion P. HEPADNAVIRUSES (HEPADNAVIRIDAE): HEPATITIS B VIRUSES | Avian Hepatitis B Virus // Encyclopedia of Virology. Elsevier, 1999. P. 650-656.

274. Liu M. et al. Goose haemorrhagic hepatitis caused by a new subtype duck hepatitis type 1 virus // Vet. Microbiol. 2011. Vol. 152, № 3-4. P. 280-283.

275. Makenov M.T. et al. Ngari virus (Orthobunyavirus, Peribunyaviridae) in ixodid ticks collected

from cattle in Guinea // Acta Trop. 2021. Vol. 214. P. 105790.