《免费医学论文发表-2018–2022年中国湖北省流行的严重发热伴血小板减少综合征病毒的广泛遗传多样性》期刊简介
免费医学论文发表-2018–2022年中国湖北省流行的严重发热伴血小板减少综合征病毒的广泛遗传多样性
抽象
血小板减少综合征病毒 （SFTSV） 是一种引起发热性人类疾病的病原体，严重发热被确定为一种新出现的蜱传布尼亚病毒。SFTSV的临床疾病特征和病死率在不同地区和不同变异基因型之间可能有所不同。2018—2022年，我们调查招募了疫情高发区湖北省202例重热伴血小板减少综合征（SFTS）患者，对疾病特征、SFTSV多样性、病毒基因组变异与临床疾病的相关性进行了及时、系统的研究。我们的研究基于对6种病毒株的S，M和L基因组序列的分析，确定了至少88种在湖北省流行的SFTSV基因型。引人注目的是，SFTSV的主要基因型被发现多年来发生了变化，表明该地区病毒遗传多样性发生了动态变化。系统发育分析表明，湖北SFTSV菌株的遗传交换较为频繁，包括3株重配菌株和8株重组菌株。尽管样本量有限，但与其他四种基因型相比，SFTSV C1 基因型可能与更高的死亡率相关，并且这些患者的血清淀粉样蛋白 A （SAA） 水平（一种炎症生物标志物）显着升高。总体而言，我们的数据总结了湖北省SFTSV的疾病特征，突出了病毒遗传多样性的深刻变化，并表明需要深入监测和探索病毒突变与疾病严重程度之间的关系。
作者摘要
血小板减少综合征病毒 （SFTSV） 是一种新出现的蜱传布尼亚病毒，严重发热引起发热性人类疾病。研究表明，病毒不断变异，不同突变基因型的临床特征也不同。因此，有必要对这种疾病的流行特征进行常规监测，特别是在高发地区。本研究以湖北省202例重热伴血小板减少综合征（SFTS）患者为研究对象，于2018—2022年对病毒基因组变异与临床疾病的相关性进行了及时、系统的研究。本研究结果在湖北省发现了至少3种流行的SFTSV基因型，并揭示了该病毒的优势基因型随时间变化，表明湖北SFTSV毒株具有复杂的基因型多样性。涉及8个重组菌株和1个重组菌株的系统发育分析也揭示了频繁的遗传交换。尽管样本量有限，但与其他四种基因型相比，SFTSV C<> 基因型可能与更高的死亡率相关，炎症标志物血清淀粉样蛋白 A （SAA） 水平显著增加。本研究更新了湖北省SFTSV流行多样性的SFTS病害特征，为病毒突变与疾病严重程度的关系提供了重要见解。
数字
Fig 3Fig 4图1表1图2Fig 3Fig 4图1表1图2
引文： 任玉彤， 田海平， 徐建林， 刘明庆， 蔡可， 陈树林， 等. （2023） 2018–2022年中国湖北省流行的严重发热伴血小板减少综合征病毒的广泛遗传多样性。PLoS Negl Trop Dis 17（9）： e0011654. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654
编辑 器： Ananias A. Escalante，天普大学，美国
收到： 四月 16， 2023;接受： 11月 2023， 18;发表： 2023月 <>， <>
版权所有： ? 2023 任正非等这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。
数据可用性： SFTSV的所有基因组序列均可从GenBank获得（入藏号：OQ388786-OQ388869，OQ388741-OQ388785，OQ388871-OQ388954，OQ388955-OQ388999，OQ389000-OQ389080和OQ389081-OQ389125
资金： 本研究得到了国家自然科学基金（国家自然科学基金项目第U20A20396号和第81991220308号）和国家自然科学基金（第82000021号至L.-J.C.），国家重点研发计划（2018YFE0204500至Y.-R.L.），中国CAST青年精英科学家资助计划（YESS20200394至L.-J.）的支持。C），以及武汉大学中南医院转化医学与跨学科研究联合基金（No.ZNLH201905和否。ZNLH202203）。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。
竞争利益： 提交人声明不存在相互竞争的利益。
介绍
重热伴血小板减少综合征（SFTS）是一种新出现的蜱传出血热，最初出现于中国中部湖北省和河南省农村地区，临床表现包括发热、血小板减少、白细胞减少和区域淋巴结肿大，甚至在重症患者中观察到多器官衰竭[1]。自2010年以来，日本[2]和韩国[3]随后报告了SFTS病例，美国也报告了类似的病毒，如Heartland病毒感染病例[4,5]。蜱叮咬已被确定为SFTSV的主要传播途径，长角血蜱是传播该病毒的传播媒介[6]。此外，先前的研究发现，直接接触SFTS患者的血液或血性分泌物也会导致SFTSV感染，表明病毒存在人际传播的可能性[7]。由于流行率高，致死率高，缺乏特定的药物治疗和疫苗预防，该疾病仍然是对公众健康和安全的巨大威胁。
该病的病原体是SFTSV，这是一种新型苯甲病毒，最近被ICTV命名为达比班达病毒[8]。与其他静脉病毒一样，SFTSV的基因组由1个单链阴性RNA片段组成，包括L、M和S片段[2017]。截至10年，至少1种SFTSV基因型在东亚流行，包括定义为中国谱系的C5-C1基因型、定义为日本谱系的J3-J9基因型[10]。随着SFTSV序列的富集，SFTSV不同遗传谱系之间的交叉事件被发现，反映了候鸟向海外传播SFTSV的潜力[9]。基于SFTSV的片段性质，进化特征显示出重组和重配菌株的高取代率（S、M和L段分别为3.8%、0.7%和4.11%），导致病毒株在地理上广泛共流通[12,13]。与同一苯虫科的其他病毒成员（如裂谷热病毒）相比，SFTSV的特征更具可变性[<>]。因此，SFTSV的流行特征在世界范围内呈现频繁变异和跨区域传播。
SFTS的病死率显示出明显的位置分化，中国为5.3%-16.2%，日本为27%，韩国为23.3%[14]。2019年，Yun等人[15]分析了从韩国116例SFTS患者血清中分离的SFTSVs全长序列，发现基因型B表现出韩国最高的CFR，表明SFTSV致病性可能是基因型依赖性的。同样，800年河南省信阳市对2021多株SFTSV毒株的分析发现，河南SFTSV毒株中，16个特异性分支（IV）与CFR升高显著相关，表明病毒基因组变异对SFTS死亡率的影响[3]。这些结果表明，SFTSV菌株在不同区域的遗传进化可能与患者的临床结果有关。湖北省是SFTSV最流行的地区之一，最初所有SFTSV毒株最初都属于基因型C10[2]。然而，随后的研究发现，C3和C17基因型在湖北省共同流行[<>]。这些发现表明，在湖北省流通的SFTSV正在经历动态进化，遗传变异不断，并且多种基因型正在共同传播。因此，有必要持续监测湖北省SFTSV的流行病学变异，特别是识别和分析不同变异株的临床特征。
本研究收集了湖北省202—2018年2022例确诊SFTS患者的血清样本及相应流行病学信息。由于发病后血清采集时间的变化，在88例确诊的SFTS患者中检测到SFTSV RNA，并获得45个病毒全长基因组序列。本研究调查湖北省SFTS患者的临床特征，分析SFTSV的遗传进化特征。此外，还初步探讨了SFTSV遗传变异与SFTS患者疾病严重程度的关系。
材料和方法
道德声明
所有样本都是作为SFTS公共卫生诊断活动的一部分收集的，相对于研究开始时已经存在，并作为匿名样本进行检查。根据国内医学研究法规，研究方案经武汉大学中南医院医学伦理委员会（第2019125号）批准。
临床样本和参与者
本研究共纳入202例2018年2022月至18年<>月在武汉大学中南医院住院并临床诊断为SFTS的患者。如果患者被诊断为SFTS，即至少符合中国卫生部规定的诊断标准之一，则纳入本研究[<>]。在本研究中，在提供所有参与者或其监护人的书面知情同意的情况下，对患者的样本和信息进行了分析。经历不良临床进展或经济困难并停止治疗或已出院的患者在两周内通过电话或家访进行随访，以确定其最终结果（致命或生存）。在疾病进展期间收集所有血清样本和实验室变量（包括SAA）。
RNA 提取、PCR 、测序和系统发育分析
收集了这些SFTS患者的202份血清样本，并使用核酸分离纯化试剂盒（DAAN GENE，中国广州）提取病毒RNA。SFTSV RNA通过巢式RT-PCR检测，该RT-PCR由两轮PCR和两对基于L片段集的引物组成，用于鉴定核酸阳性样品（LF [5'-GTYCAGTGGTCYCTYTGGGT-3']，LF'[5'-GAARTT CTGGCCHATCTAYGTYATYATC-3']，LR [3'-GYTCTGCYHCCAHTGYCTYCC-5']和LR' [3'-CCAAT GTACCAGCTRTTYACCAT-5']）[19].SFTSV RNA检测的第一轮扩增使用PrimeScript一步法RT-PCR试剂盒（中国大连塔卡拉），涉及以下条件：初始步骤在30°C下50分钟进行逆转录，在3°C下95分钟变性，然后进行36个循环，在35°C下94秒，在35°C下54秒， 在 45°C 下 72 秒，在 5°C 下最终延伸步骤 72 分钟。 第二轮扩增使用2×Taq PCR MasterMix II（天根，中国北京）进行，初始步骤在3°C下94分钟变性，然后在36°C下进行35秒的94次扩增，在35°C下进行54秒，在90°C下进行72秒的5次扩增，在72°C下进行<>分钟的最终延伸步骤。
为了防止污染，在研究期间采取了各种措施，例如在实验前后使用75%酒精和核酸清除剂清洁操作地板和移液器，定期更换试剂，并在每个嵌套RT-PCR中设置多个阴性对照。此外，为了减轻RT-PCR期间基因组突变的可能性，产生了多个扩增子用于测序。为了初步了解SFTSV的遗传变异特征和进化关系，设计了特异性引物来扩增SFTSV的L，M和S片段的部分。本研究中使用的特异性引物是L1F，L1R，LN-1F和LN-1R;M1F、M1R、MN-1F 和 MN-1R;S1F、S1R、SN-1F 和 SN-1R，列在 S1 表中。为了进一步探索包括重配和重组在内的遗传变异特征，我们选择了45个样本，分别使用L，M和S片段的14,10和6对引物获得SFTSV的全长基因组序列（S1表）。这些样本的选择基于涵盖所有基因型和疾病严重程度的原则，所有选定的病例都有尽可能完整的病程信息。扩增后，使用DNAStar中的SeqMan程序组装获得的序列，以获得SFTSV的全长序列。本研究获得的所有SFTSV部分和完整序列均已存入GenBank，入藏号分别为：OQ388786-OQ388869，OQ388741-OQ388785（L段），OQ388871-OQ388954，OQ388955-OQ388999（M段）和OQ389000-OQ389080，OQ389081-OQ389125（S段）（S2表）。
基于GenBank提供的313个SFTSV L段序列、308个SFTSV M段序列和522个SFTSV S段序列重建系统发育树，以研究病毒遗传多样性和变异（S3表）。使用IQ-TREE进行模型选择，并使用基于一般时间可逆模型结合不变位点和伽马分布（GTR + I + G4）的最大似然法（ML）重建系统发育树，采用最近邻交换（NNI）启发式方法和从MEGA1000.7中实现的0个重复中计算的自举支持值[20]。
SFTSV的重组和重组分析
重组体的鉴定方法见前文[21,22]。为了寻找潜在的重组事件，使用重组检测程序v3.4（RDP101）包在对齐序列中执行了七种重组检测方法（RDP，GENECONV，Bootscan，Maxchi，Chimaera，Siscan和4Seq）[23]。为了确定潜在的重组事件，使用SimPplot软件进行了相似性图分析和引导扫描图分析。
相同的菌株显示出从L，M和S系统发育树确定的不一致的基因型被认为具有潜在的遗传重组事件[16]。将SFTSV的L、M和S片段序列的全长按顺序连接，并用RDP4封装进行分析。在段末端检测到的重组断点被定义为重组事件[24]。只有当可以通过四种或更多方法验证事件，p值<0.05，同时避免通过Bonferroni校正获得假阳性结果时，才考虑确认的重组事件。
统计分析
使用统计软件包SPSS 27.0（SPSS，IBM公司，美国纽约州阿蒙克）分析临床数据。连续变量被总结为平均值（SD）或中位数（IQR），分类变量被总结为频率和比例。比较死亡患者和存活患者的临床参数和临床表现，χ2检验、t检验、费雪精确检验、方差分析检验和非参数检验均有适当进行。
为了评估临床统计或临床表现与病死率之间的相关性，使用单变量logistic回归模型，并使用逻辑回归模型计算每个临床体征或症状和病例严重程度的调整比值比（OR），调整年龄、性别和从发病到入院的延迟。
结果
湖北省SFTS患者人口统计学和临床特征（2018–2022）
本研究共纳入202例2018年2022月至1年99月在武汉大学中南医院住院并临床诊断为SFTS的患者（图5A）。确诊的SFTS病例大多分布在1—35月（84.64%），流行于69—8月，与蜱虫流行高峰一致（图31B）。这些患者的年龄在50至0岁之间（016.1±1.<>），大多数病例分布在><>岁。此外，不同年龄组SFTS患者的死亡率差异显著（p = <>.<>）（图<>C），表明年龄可能是导致更严重疾病的因素。所有确诊的SFTS患者均居住在湖北省，其中大多数来自黄冈、随州和孝感，少数来自武汉、金门、钱江和宜昌（图<>D）。
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图1. 2018-2022年湖北省SFTS病例流行病学数据。
（一）2018年至2022年湖北省SFTS确诊病例。（二）确诊病例月分布情况。（C）按年龄组划分的非死亡病例与死亡病例与病死率（CFR）与数据点的比率。蓝色代表非致命病例，红色代表致命病例。（四）居住在湖北省的确诊SFTS患者（n=202）的空间安排。该地图是在 ArcGIS 10.2 软件（ESRI Inc.，雷德兰兹，加利福尼亚州，美国）中创建的，并使用 Adobe illustrator 版本 CC2018（Adobe，加利福尼亚州圣何塞，美国）进行了修改。基础图层 shapefile 的来源来自开放访问平台：国家通用地理空间信息服务平台 （www.tianditu.gov.cn）。黑点表示本研究中确诊的SFTS患者的居住区域。
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这202例SFTS患者最常见的临床表现是血小板减少症（99.4%）、发热（98.7%）、白细胞减少症（93.1%）、乏力（68.6%）和腹泻（61.0%）（按发生频率排序）（S4表）。主要临床表现分为非特异性、胃肠道、呼吸道、出血性和神经系统症状（S1图）。其中，神经系统症状显示出致命结局的高风险，例如嗜睡（校正OR 4.180,95%CI 1.691–10.332;p = 0.002），神经恍惚（校正OR 6.701,95%CI 2.679–16.762;p<0.001）和意识障碍（校正OR 11.879,95%CI 4.315–32.703;p<0.001）（表1）。为了确定SFTS致死结局的影响因素和重症的原因，我们使用逻辑回归模型评估了每个人口统计学、临床表现和实验室变量与SFTS致死结局之间的关联，该模型根据年龄、性别和从发病到入院的延迟进行调整。事实上，发现高病毒载量和20个实验室变量对致命的SFTS患者有显着影响。总而言之，我们的研究表征了湖北省202名SFTS患者的人口统计学和临床数据，具有足够的样本量和长期跨度（2018-2022,5年）。
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表 1. 人口统计学、临床变量和临床表现与SFTS患者致命结局的关联。
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湖北省传播的SFTSV遗传多样性变化
由于许多患者从当地医院转到中南医院，因此在病毒载量可能低于检测限的疾病晚期对一些患者进行了血清采集。因此，我们最终在实验室使用巢式RT-PCR从88例SFTS患者的血清中获得了SFTSV的L，M和S序列。基于本研究中检测到的88株SFTSV菌株的L，M和S部分序列以及GenBank中所有可用的SFTSV序列进行系统发育分析。结果表明，根据先前研究中描述的分类方法，总SFTSV可分为1种正常基因型（中国谱系中的C5-C1和日本谱系中的J3-J6），以及两种潜在的新型亚型（C4和J9）（图2）。研究表明，湖北省共有6种SFTSV基因型，包括C1-C4和J2-J3。
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图2. SFTSV菌株L，M和S片段部分序列的系统发育关系。
ML树基于L（700bp，A），M（500bp，B）和S（770bp，C）片段的部分序列比对构建。本研究中检测到的SFTSV菌株由粗体黑点表示。ML 树通过自举分析构建和测试，进行了 1000 次迭代，仅显示超过 70% 的自举值。粉色、紫色、红色、黄色、绿色、青色、蓝色、紫红色、灰色和棕色进化分支1个基因型分别被指定为基因型J2、J3、J4、J1、C2、C3、C4、C5、C6和C<>。（D）每个研究年度从SFTS患者获得的不同基因型的数量和比例。
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当使用S段作为分型基因时，湖北省最流行的基因型为C2（32.1%），其次是基因型C3（28.4%）和基因型J3（22.2%）。而基因型C1、J2和C3的比例分别为6.2%、6.2%和4.9%。值得注意的是，2011年在湖北省首次发现的SFTSV菌株都属于基因型C3[10]，但近四年（2019-2022年）的患病率低于基因型C2。同时，SFTSV的优势基因型多年来一直在变化，因为基因型J3在2019-2021年最为流行，但优势基因型在3年转变为基因型C2和基因型C2022（图2D）。这些结果揭示了湖北省流行的SFTSV复杂的基因型多样性。
此外，本研究检出的SFTSV主要分布在患病率高、基因型多样性复杂的大别山区（S2图），表明有必要加强对该地区SFTS暴发的监测，调查病毒株的变异和进化，有利于湖北省SFTS的防控。
SFTSV菌株的系统发育分析表明潜在的重组事件
为了进一步研究遗传变异的特征和深层进化关系，本研究获得了来自SFTS患者的45个SFTSV全长序列。根据湖北省45个SFTSV全基因组片段的系统发育分析，L、M和S树表现出相似的拓扑结构（图3A，详见S3图）。大多数SFTSV基于完整的序列聚类到L，M和S树中的相同基因型中。有趣的是，系统发育分析还表明，在我们的研究中鉴定的八种SFSTV染色在改变L，M和S系统发育树的进化位置时显示出潜在的重组事件，涉及S段中的3个，M段中的2022个和L段中的36个（图3B）。例如，菌株HBHG3-2020的M和S片段属于C02基因型，而其L片段与J2020基因型聚集。HBHG08-2021、HBHG02-2022、HBHG12-3和HBHG2-<>是主要的潜在重配菌株，其中<>株的L和M片段均与J<>基因型分组，而S片段属于J<>基因型。这些结果表明，湖北SFTSV菌株可能具有多形的进化重组模式。
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图3. 基于湖北SFTSV的L、M和S基因片段完整ORF序列的系统发育分析.
（A） 特别标记的分段移位事件包括S1（HBHG2020-02）、S2（HBHG2020-08）、S3（HBHG2021-02）、S4（HBHG2022-12）、S5（HBSZ2022-11）、S6（HBHG2022-36）、S7（HBSZ2022-54）和S8（HBHG2021-4）。条形表示纯基因型组，颜色为绿色 （C1）、青色 （C2）、蓝色 （C3）、紫红色 （C4）、灰色 （C5）、棕色 （C6）、粉红色 （J1）、紫色 （J2）、红色 （J3）、黄色 （J4）。ML树通过自举分析构建和测试，重复1000次，这些系统发育树是中点扎根的。比例尺（0.005）表示每个位点的核苷酸取代次数。“*”表示系统发育分支得到大于70%的自举值的支持。（B）在人血清中检测到的湖北SFTSV的基因型以及从患者获得的SFTSV基因组序列中重配事件的图形表示。根据系统发育分析确定的每个片段的遗传起源，将SFTSV分配到不同的基因型。从上到下的基因片段是L，M和S。
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重组和重组事件
最终利用RDP4软件分析了L、M和S的串联序列，共确认了2021株SFTSV重配菌株，包括HBHG4-2（C2/C3/C2022）、HBHG36-3（J3/C3/C2022）和HBSZ54-3（C2/C3/C3）。显然，本研究建立的SFTSV重组菌株的不同基因片段中均存在基因型C3，表明基因型C5参与重配事件的可能性最高。此外，我们通过分析湖北省不同地区或邻近省份（河南）的亲本菌株，发现了重配事件的发生（S<>表）。结果表明，湖北省或外省之间的SFTSV遗传交换丰富了其遗传多样性。
特别是，使用RDP4软件包在湖北SFTSV菌株中也检测到复合信号。基于S6表中列出的潜在断点划定的L、M和S段的不同区域，使用Simplot软件和不一致的系统发育分析证明了2022株SFTSV菌株具有重组事件。11个重组SFTSV菌株中有一半涉及M段，3株涉及S段，<>株涉及L段。值得注意的是，HBSZ<>-<>存在多个重组事件，具有潜在的重配事件，且在M系统发育树中除其他基因型C<>菌株外，均分布在独立的分支中。这些结果表明，重组可能会影响SFTSV基因型的变化，从而导致SFTSV中新基因型的产生。综上所述，湖北SFTSV毒株的遗传交换较为频繁，可能影响湖北省SFTSV流行特征的持续变异。
疾病严重程度与SFTSV遗传变异的相关性
为了进一步研究遗传变异特征对SFTSV致病性的影响，我们比较了不同基因型SFTSV感染患者的病死率（CFR）和体内病毒载量。与其他基因型相比，基因型C1的CFR达到最高水平（60%）（图4）。然而，不同基因型之间的CFR和病毒载量没有统计学差异，可能是由于已鉴定的SFTSV序列数量有限。此外，我们发现基因型C1在基于多变量logistic回归分析（S2表）调整年龄，性别和合并症后与更高的死亡风险（与基因型C7相比）相关。
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图4. 感染五种病毒基因型的患者的死亡率、病毒载量和实验室指数。
（A）红列代表死亡患者，蓝色列代表生存患者。数据点显示 CFR;误差线显示 95% 置信区间;（B）水平线和虚线表示平均值和IQR。这五种基因型之间病毒载量比较的统计学意义（p<0.05）使用方差分析检验。（三）中间线表示平均值;误差线显示标准偏差 （SD）。星号表示基因型 C0 感染的患者与方差分析检验确定的其他四种基因型之间实验室变量比较的统计学意义 （p<05.1）。“*”表示 0.01
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此外，我们评估了被认为与感染不同病毒基因型的SFTS患者的致命后果相关的临床表现和实验室变量（S8表）。明显观察到意识障碍（p = 0.005）、直接胆红素（p = 0.002）、碱性磷酸酶（p = 0.014）、γ-谷氨酰转肽酶（p = 0.037）和血清淀粉样蛋白A（p = 0.003）在这1种病毒基因型（C2，C3，C4，C3和J1）中表现出显着差异。此外，血清淀粉样蛋白A（SAA）水平（一种与死亡率相关的实验室变量）在感染基因型C4的SFTS患者中最高（图8C和S25表）。据报道，SAA介导内皮功能障碍和激活，刺激血小板聚集和脱颗粒导致止血衰竭，导致内源凝级联反应激活，这与大多数重度和致命性SFTS病例中弥散性血管内凝血（DIC）的晚期进展一致[1].这些发现共同表明，一种特定的病毒基因型（C<>）可能倾向于引起病毒诱导的过度炎症并导致更高的死亡率。
讨论
SFTSV持续感染人类，SFTS病死率高，引起公众广泛关注。本研究以湖北省SFTS患者临床特征及时间跨度长（2018-2022,5年）SFTSV遗传特征为研究对象。SFTS患者的定位来源特征是覆盖面广，湖北省的大部分流行地区都参与了我们的研究，尽管患者是在单个中心招募的。本研究能够代表性地反映SFTS的临床特征、流行区SFTSV流行病学特征的变化以及遗传变异特征。除此之外，我们初步分析了SFTS疾病严重程度与SFTSV遗传变异之间的相关性。
首先，我们发现，与没有这些症状的患者相比，出现多器官衰竭、呼吸困难、尿路出血、嗜睡、神经恍惚和意识障碍的湖北SFTS患者的死亡风险更高。这与Li等人的发现一致[18]，他们发现神经系统症状较多的患者发生致命结局的风险更高。同时，在我们的研究中，共有20个实验室指标与住院期间的致命后果显着相关。Zhao J等[26]还证明，住院期间有11项实验室指标持续偏离正常范围。然而，我们研究的局限性在于我们缺乏对临床数据的动态分析，这限制了对临床恶化关键点的进一步分析。综上所述，有必要加强对这些重要表现、指数和病毒载量异常波动的监测、警惕和意识，及时防止快速恶化。
SFTSV菌株最初分为8个分支（中国谱系和日本谱系），包括11个基因型，根据片段分析，表明SFTSV进化与地理分布有关[3]。在许多SFTSV菌株中发现了重组和重组事件。最初，发现湖北SFTSV菌株仅聚集在一个基因型（C10）中，并被认为与其他区域分离[2]。然而，随后的研究表明，湖北省SFTSV中C3和C17基因型同时患病[6]。本研究发现，基于S节的<>种SFTSV湖北省菌株共传，不同年份存在变异显性基因型，表明疫区遗传多样性增加。
与其他分段基因组病毒一样，据报道，从患者、蜱虫和动物中分离出的SFTSV中会发生重组事件[11,12,27]。在最近的一项研究中，观察到14株SFTSV菌株表现出潜在的重配事件，其中13个事件涉及L段，1个事件涉及M段[16]。在我们的研究中，共发现了8个潜在的重配体，其中3个是使用RDP4软件进一步鉴定的。首先发现来自同一地区（湖北）的SFTSV重配菌株涉及所有1个片段，其中1个来自L段重配，1个来自M段，2021个来自S段。这一结果表明，湖北SFTSV毒株之间的遗传交换增加，这可能是病毒流行和跨地区传播的结果。根据2年SFTSV的迁移分析，发现湖北省是病毒多种基因型迁移的关键区域，基因型C3、C4和C12的迁移路径较多[2]。而在这项研究中，重配体大多属于基因型C3，C3和J<>，表明迁移路径的多样性和变异性。此外，据推测，SFTSV菌株的跨区域传播迁徙可能与近期研究中鸟类的迁徙有关。
基因间重组在节段病毒的快速遗传进化中起着重要作用，在SFTSV的L、M和S片段中也发现了自然重组事件[28]。在这项研究中，我们从所有节段的患者中共发现了8个新的重组事件，其中一半集中在M节段。据报道，病毒免疫原性和中和或保护性表位被布尼亚病毒M片段编码的糖蛋白所包含[29]。我们观察到的大多数重组事件中M段的参与，表明抗原转移可能与M段内的重组有关。此外，我们发现湖北SFTSV菌株（HBSZ2022-11）中发生了多次重组事件，这表明系统发育树的进化位置变化表明它是一种潜在的重组，也分布在独立的分支中。这些结果表明，湖北省在SFTSV毒株的基因重组或重组中发挥了举足轻重的作用，表明重组可能影响SFTSV基因型的变化，从而导致SFTSV产生新的基因型，并进一步引起病毒株抗原位点的变化或抗原漂移。
基因序列同一性的比较表明，属于同一基因型的菌株具有相似的遗传变异特征。Wu等[12]发现基因型SFTSV毒株也存在基因型特异性氨基酸突变，提示不同基因型的进化可能会影响病毒的感染性、复制效率和致病性，应进一步研究分析。CFR 可被视为接受相同标准方案治疗的患者 SFTSV 毒力的指标。Yun等人[15]对116年韩国2019例SFTS患者血清分离的SFTSV全长序列进行了分析。他们发现，与其他基因型相比，基因型B（相当于日本谱系）的SFTSV菌株的病死率最高，并且根据雪貂感染研究，该病毒具有不同的致病潜力和特定的基因型。2022年，Dai等人[16]评估了河南省信阳市800多个SFTSV菌株的遗传变异特征与临床数据之间的相关性。他们发现，进化枝IV（属于基因型C3）表现出显着更高的CFR，为32.9%，并通过分子和免疫学研究发现一个特定的病毒进化枝与SFTS死亡率之间存在显着相关性。本研究以CFR最高的湖北SFTSV菌株（60%）属于基因型C1（对应进化枝V）。这些结果表明，由于患者的区域分布和个体差异，病毒基因型对病死率和严重程度的影响可能不同。然而，在每个病毒基因型中仅鉴定出有限数量的SFTSV序列，导致不同病毒基因型之间的CFR和病毒载量没有显着差异。因此，很难确定湖北SFTSV菌株不同基因型与死亡率之间是否存在相关性。
此外，我们发现感染基因型C1的SFTS患者表现出比其他四种病毒基因型显着更高的SAA水平，这表明基因型C1可能在患者中诱导更强的病毒诱导的高炎症反应。因此，建议通过在SFTS流行地区招募大量接受相同治疗的SFTS患者，进一步研究遗传变异特征对SFTSV致死性的影响。此外，在我们的研究和既往研究中，IL-6在死亡（重度）病例中的水平明显高于存活（轻度）病例，这表明细胞因子和趋化因子生成的不平衡可导致细胞因子介导的炎症反应，并可能进一步导致SFTS的致命病例[30]。而在本研究中，不同基因型的SFTSV的IL-6水平无显著差异，这与多种因素参与SFTS的不同临床结局有关。为了确定影响毒力的突变，反向遗传学分析应与细胞和动物水平的实验相结合。Choi等人[31]发现NS蛋白（P102A）中氨基酸位置102从脯氨酸到丙氨酸的突变可以抑制IL-10的产生，从而提高感染SFTSV的IFNAR?/?小鼠的存活率。除遗传变异特征外，宿主导致细胞因子风暴的基础疾病、年龄、临床表现和个体免疫水平也可能与SFTS的严重程度相关。进一步的研究应基于单细胞RNA测序（scRNA-seq）等方法，关注病毒-宿主相互作用和宿主自身因素是否导致不同的疾病结局，从而为SFTSV毒株的防控和疫苗药物的研究奠定基础。
本研究结果调查了湖北省2018—2022年SFTS患者的临床特征，并追踪了从这些患者血清中检测到的SFTSV毒株的流行和遗传变异特征。因此，我们进一步分析了近年来SFTSV毒株的流行演变特征和趋势，为湖北省SFTS防控和治疗策略的制定提供了重要的实验依据。同时，明确湖北省SFTSV遗传变异现状，初步分析不同病毒基因型的CFR、病毒载量和临床数据，为识别该区域高毒力SFTSV毒株提供依据。本研究也为今后研究SFTSV遗传变异特征与疾病严重程度的相关性奠定了基础。
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S1 表。 用于巢式RT-PCR测定的引物。
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S2 表。 在当前研究中确定的SFTSV序列具有分离株的名称和相应的入藏号。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s002
（英文）
S3 表。 从GenBank获得的L，M和S的SFTSV序列列出了分离株的名称，位置和入藏号。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s003
（英文）
S4 表。 通过使用逻辑回归模型通过调整性别和从发病到入院的延迟来评估的患者的所有人口统计学，临床变量和临床表现与死亡病例的关联。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s004
（英文）
S5 表。 使用 RDP 包通过七种方法确认 SFTSV 段重分类。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s005
（英文）
S6 表。 使用 RDP 包检测到的 SFTSV 重组事件。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s006
（英文）
S7 表。 与死亡率相关的变量的逻辑回归分析。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s007
（英文）
S8 表。 不同病毒基因型感染的SFTS患者住院期间的实验室指数和严重临床表现。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s008
（英文）
S9 表。 通过单因素方差分析试验比较基因型 C1 感染患者与其他四种病毒基因型中每个感染的患者之间的死亡率相关实验室变量。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s009
（英文）
S10 表。 首字母缩略词列表。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s010
（英文）
S1 图 CFR 和调整 OR 用于 SFTS 患者的临床表现死亡。
黑点是调整后的死亡OR，黑色误差线是95%置信区间。OR根据年龄，性别和从症状发作到入院的延迟进行调整。肉眼血尿的调整OR比其他症状具有更高的规模。虚线表示调整后的 OR 为 1。病死率 = 病死率。OR = 优势比。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s011
（英文）
S2 图 SFTS患者的位置信息和基因型。
该地图是在 ArcGIS 10.2 软件（ESRI Inc.，雷德兰兹，加利福尼亚州，美国）中创建的，并使用 Adobe illustrator 版本 CC2018（Adobe，加利福尼亚州圣何塞，美国）进行了修改。基础图层 shapefile 的来源来自开放访问平台：国家通用地理空间信息服务平台 （www.tianditu.gov.cn）。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s012
（英文）
S3 图 图3的最大似然（ML）树的完整版本。
基于湖北SFTSV的（A）L、（B）M和（C）S片段的完整ORF序列和所有可用参考序列的系统发育分析。基于木村 2 参数模型的最大似然 （ML） 树的完整版本是通过自举分析构建和测试的，具有 1,000 次复制。比例尺表示每个位点的核苷酸取代次数，系统发育分支得到大于70%自举值的支持。
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0011654.s013
（英文）
确认
我们感谢武汉大学基础医学院结构生物学医学研究中心提供的实验便利。
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