Bastroviruses (Astroviridae): genetic diversity and potential impact on human and animal health

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Bastroviruses were discovered in the Netherlands in 2016 in human stool samples and show partial genetic similarities to astroviruses and hepatitis E viruses. Their association with disease onset has not yet been established.

Materials and methods. Metagenomic sequencing of fecal samples of Nyctalus noctula bats collected in the Russian Federation in 2023 was performed. Two almost complete genomes of bastroviruses were assembled. The zoonotic potential of these viruses was assessed using machine learning methods, their recombination was studied, and phylogenetic trees were constructed.

Results. A nearly complete bastrovirus genome was de novo assembled in one of the samples, and it was used to assemble another genome in another sample. The zoonotic potential of the virus from one of these samples was estimated as high. The existence of recombination between structural and non-structural polyproteins was demonstrated.

Conclusion. Two bastrovirus genomes were assembled, phylogenetic and recombination analyses were performed, and the zoonotic potential was evaluated.

About the authors

German V. Roev

Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing; Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: roevherman@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2353-5222

Bioinformatician of Laboratory for Genomics Research of the Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing, Moscow, Russia

Russian Federation, 111123, Moscow; 115184, Dolgoprudny

Nadezhda I. Borisova

Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing

Email: borisova@cmd.su
ORCID iD: 0000-0002-9672-0648

Junior researcher of Laboratory for Genomics Research of the Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing, Moscow, Russia

Russian Federation, 111123, Moscow

Nadezhda V. Chistyakova

A.N. Severtsov Institute of Ecology and Evolution of the Russian Academy of Sciences

Email: lanche@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-6034-1408

Engineer of Laboratory of comparative etology and biocommunication of A.N. Severtsov Institute of Ecology and Evolution of the Russian Academy of Sciences, Russia, Moscow, Russia

Russian Federation, 119071, Moscow

Anastasia V. Vyhodtseva

Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing

Email: vihodceva@cmd.su
ORCID iD: 0009-0005-1911-9620

Technologist of Laboratory for Genomics Research of the Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing, Moscow, Russia

Russian Federation, 111123, Moscow

Vasiliy G. Akimkin

Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing

Email: vgakimkin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4228-9044

Doctor of Medicine, Professor, Director of Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing, Moscow, Russia

Russian Federation, 111123, Moscow

Kamil F. Khafizov

Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing

Author for correspondence.
Email: khafizov@cmd.su
ORCID iD: 0000-0001-5524-0296

PhD (Biol.), Head of Laboratory for Genomics Research of the Central Research Institute for Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing, Moscow, Russia

Russian Federation, 111123, Moscow

References

  1. Oude Munnink B.B., Cotten M., Canuti M., Deijs M., Jebbink M.F., van Hemert F.J., et al. A Novel astrovirus-like RNA virus detected in human stool. Virus Evol. 2016; 2(1): vew005. https://doi.org/10.1093/ve/vew005
  2. Dos Anjos K., Nagata T., Melo F.L. Complete genome sequence of a novel bastrovirus isolated from raw sewage. Genome Announc. 2017; 5(40): e01010–17. https://doi.org/10.1128/genomeA.01010-17
  3. Yinda C.K., Ghogomu S.M., Conceição-Neto N., Beller L., Deboutte W., Vanhulle E., et al. Cameroonian fruit bats harbor divergent viruses, including rotavirus H, bastroviruses, and picobirnaviruses using an alternative genetic code. Virus Evol. 2018; 4(1): vey008. https://doi.org/10.1093/ve/vey008
  4. Bauermann F.V., Hause B., Buysse A.R., Joshi L.R., Diel D.G. Identification and genetic characterization of a porcine hepe-astrovirus (bastrovirus) in the United States. Arch. Virol. 2019; 164(9): 2321–6. https://doi.org/10.1007/s00705-019-04313-x
  5. Mishra N., Fagbo S.F., Alagaili A.N., Nitido A., Williams S.H., Ng J., et al. A viral metagenomic survey identifies known and novel mammalian viruses in bats from Saudi Arabia. PLoS One. 2019; 14(4): e0214227. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0214227
  6. Nagai M., Okabayashi T., Akagami M., Matsuu A., Fujimoto Y., Hashem M.A., et al. Metagenomic identification, sequencing, and genome analysis of porcine hepe-astroviruses (bastroviruses) in porcine feces in Japan. Infect. Genet. Evol. 2021; 88: 104664. https://doi.org/10.1016/j.meegid.2020.104664
  7. Chen Z., Zhao H., Li Z., Huang M., Si N., Zhao H., et al. First discovery of phenuiviruses within diverse RNA viromes of Asiatic toad (Bufo gargarizans) by metagenomics sequencing. Viruses. 2023; 15(3): 750. https://doi.org/10.3390/v15030750
  8. Bolger A.M., Lohse M., Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 2014; 30(15): 2114–20. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu170
  9. Bushnell B., Rood J., Singer E. BBMerge – accurate paired shotgun read merging via overlap. PLoS One. 2017; 12(10): e0185056. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185056
  10. Menzel P., Ng K.L., Krogh A. Fast and sensitive taxonomic classification for metagenomics with Kaiju. Nat. Commun. 2016; 7: 11257. https://doi.org/10.1038/ncomms11257
  11. Li D., Liu C.M., Luo R., Sadakane K., Lam T.W. MEGAHIT: an ultra-fast single-node solution for large and complex metagenomics assembly via succinct de Bruijn graph. Bioinformatics. 2015; 31(10): 1674–6. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv033
  12. Buchfink B., Reuter K., Drost H.G. Sensitive protein alignments at tree-of-life scale using DIAMOND. Nat. Methods. 2021; 18(4): 366–8. https://doi.org/10.1038/s41592-021-01101-x
  13. Langmead B., Wilks C., Antonescu V., Charles R. Scaling read aligners to hundreds of threads on general-purpose processors. Bioinformatics. 2019; 35(3): 421–32. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty648
  14. Danecek P., Bonfield J.K., Liddle J., Marshall J., Ohan V., Pollard M.O., et al. Twelve years of SAMtools and BCFtools. Gigascience. 2021; 10(2): giab008. https://doi.org/10.1093/gigascience/giab008
  15. Wheeler D.L., Church D.M., Federhen S., Lash A.E., Madden T.L., Pontius J.U., et al. Database resources of the National Center for Biotechnology. Nucleic. Acids Res. 2003; 31(1): 28–33. https://doi.org/10.1093/nar/gkg033
  16. Altschul S.F., Gish W., Miller W., Myers E.W., Lipman D.J. Basic local alignment search tool. J. Mol. Biol. 1990; 215(3): 403–10. https://doi.org/10.1016/S0022-2836(05)80360-2
  17. Katoh K., Standley D.M. MAFFT multiple sequence alignment software version 7: improvements in performance and usability. Mol. Biol. Evol. 2013; 30(4): 772–80. https://doi.org/10.1093/molbev/mst010
  18. Nguyen L.T., Schmidt H.A., von Haeseler A., Minh B.Q. IQ-TREE: a fast and effective stochastic algorithm for estimating maximum-likelihood phylogenies. Mol. Biol. Evol. 2015; 32(1): 268–74. https://doi.org/10.1093/molbev/msu300
  19. Kalyaanamoorthy S., Minh B.Q., Wong T.K.F., von Haeseler A., Jermiin L.S. ModelFinder: fast model selection for accurate phylogenetic estimates. Nat. Methods. 2017; 14(6): 587–9. https://doi.org/10.1038/nmeth.4285
  20. Letunic I., Bork P. Interactive Tree Of Life (iTOL) v5: an online tool for phylogenetic tree display and annotation. Nucleic. Acids Res. 2021; 49(W1): W293–6. https://doi.org/10.1093/nar/gkab301
  21. Suyama M., Torrents D., Bork P. PAL2NAL: robust conversion of protein sequence alignments into the corresponding codon alignments. Nucleic Acids Res. 2006; 34(Web Server issue): W609–12. https://doi.org/10.1093/nar/gkl315
  22. Martin D.P., Murrell B., Golden M., Khoosal A., Muhire B. RDP4: Detection and analysis of recombination patterns in virus genomes. Virus Evol. 2015; 1(1): vev003. https://doi.org/10.1093/ve/vev003
  23. Mollentze N., Babayan S.A., Streicker D.G. Identifying and prioritizing potential human-infecting viruses from their genome sequences. PLoS Biol. 2021; 19(9): e3001390. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3001390
  24. Wolfaardt M., Kiulia N.M., Mwenda J.M., Taylor M.B. Evidence of a recombinant wild-type human astrovirus strain from a Kenyan child with gastroenteritis. J. Clin. Microbiol. 2011; 49(2): 728–31. https://doi.org/10.1128/JCM.01093-10
  25. Wohlgemuth N., Honce R., Schultz-Cherry S. Astrovirus evolution and emergence. Infect. Genet. Evol. 2019; 69: 30–7. https://doi.org/10.1016/j.meegid.2019.01.009
  26. Worobey M., Holmes E.C. Evolutionary aspects of recombination in RNA viruses. J. Gen. Virol. 1999; 80(Pt. 10): 2535–43. https://doi.org/10.1099/0022-1317-80-10-2535
  27. van Dijk E.L., Auger H., Jaszczyszyn Y., Thermes C. Ten years of next-generation sequencing technology. Trends Genet. 2014; 30(9): 418–26. https://doi.org/10.1016/j.tig.2014.07.001
  28. Kiselev D., Matsvay A., Abramov I., Dedkov V., Shipulin G., Khafizov K. Current trends in diagnostics of viral infections of unknown etiology. Viruses. 2020; 12(2): 211. https://doi.org/10.3390/v12020211
  29. Radford A.D., Chapman D., Dixon L., Chantrey J., Darby A.C., Hall N. Application of next-generation sequencing technologies in virology. J. Gen. Virol. 2012; 93(Pt. 9): 1853–68. https://doi.org/10.1099/vir.0.043182-0
  30. Bassi C., Guerriero P., Pierantoni M., Callegari E., Sabbioni S. Novel virus identification through metagenomics: a systematic review. Life (Basel). 2022; 12(12): 2048. https://doi.org/10.3390/life12122048
  31. Li W., Shi Z., Yu M., Ren W., Smith C., Epstein J.H., et al. Bats are natural reservoirs of SARS-like coronaviruses. Science. 2005; 310(5748): 676–9. https://doi.org/10.1126/science.1118391

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Phylogenetic tree of the non-structural polyprotein (NSP) of bastroviruses.

Download (305KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Phylogenetic tree of the structural polyprotein (SP) of bastroviruses.

Download (305KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Phylogenetic compatibility matrix constructed from the merged alignments of NSP and SP proteins.

Download (485KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Roev G.V., Borisova N.I., Chistyakova N.V., Vyhodtseva A.V., Akimkin V.G., Khafizov K.F.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».