Разработка схемы молекулярного типирования Chlamydia trachomatis на основе анализа высоковариабельных локусов генома | КМАХ

Разработка схемы молекулярного типирования Chlamydia trachomatis на основе анализа высоковариабельных локусов генома

Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия. 2026; 28(2):148-169

​ Носов Н.Ю., Никонорова Е.Р., Соломка В.С., Плахова К.И.
10.36488/cmac.2026.2.148-169
Chlamydia trachomatis молекулярное типирование молекулярная эпидемиология биоинформатический анализ
Раздел
Болезни и возбудители
Тип
Оригинальная статья
Публикация
Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия. 2026; 28(2):148-169

Цель.

Разработка схемы молекулярного типирования Chlamydia trachomatis для проведения молекулярно-эпидемиологического мониторинга данного патогена на территории Российской Федерации.

Материалы и методы.

В данном исследовании был проанализирован набор консервативных и вспомогательных генов у 430 изолятов C. trachomatis различной географической и филогенетической принадлежности с целью выявления локусов, участвующих во внутривидовой кластеризации патогена. Данные полногеномного секвенирования изолятов в формате FASTA и FASTQ были получены из базы данных PubMLST. Для получения генетических профилей исследуемых изолятов C. trachomatis на основе отобранных локусов использовали алгоритм биоинформатической обработки данных, включающий этапы выравнивания последовательностей на референсные геномы, анализ единичных нуклеотидных замен в локусах, аннотацию и выявление ортологов и извлечение отобранных локусов в индивидуальный генетический профиль изолята. Визуализацию филогенетического анализа исследуемых изолятов C. trachomatis проводили с использованием аналитических пакетов на основе R и Python.

Результаты.

Был сформирован перечень из 188 генов, участвующих во внутривидовой кластеризации C. trachomatis, на основе которого была разработана новая схема молекулярного типирования данного патогена для молекулярно-эпидемиологического мониторинга. Проведенный биоинформатический анализ генетических профилей 430 изолятов с различной географической и филогенетической принадлежностью показал, что эффективность дифференциации изолятов C. trachomatis с использованием разработанной схемы типирования сопоставима с cgMLST, использующей намного большее количество локусов при анализе.

Выводы.

Разработанная схема молекулярного типирования позволяет эффективно проводить молекулярно-эпидемиологический анализ возбудителя хламидийной инфекции. Разработка набора реагентов для подготовки ДНК-библиотек с последующим NGS секвенированием позволит эффективно внедрить в практику мониторинга данную схему типирования и создать базу данных профилей отечественных изолятов C. trachomatis.

Никита Юрьевич Носов

ФГБУ «Государственный научный центр дерматовенерологии и косметологии» Минздрава России, Москва, Россия

Никонорова Е.Р.

ФГБУ «Государственный научный центр дерматовенерологии и косметологии» Минздрава России, Москва, Россия
ФГБНУ «Всероссийский НИИ лекарственных и ароматических растений», Москва, Россия

Соломка В.С.

ФГБУ «Государственный научный центр дерматовенерологии и косметологии» Минздрава России, Москва, Россия

Плахова К.И.

ФГБУ «Государственный научный центр дерматовенерологии и косметологии» Минздрава России, Москва, Россия

  • 1. Harris S., Clarke I., Seth-Smith H., Solomon A., Cutcliffe L.T., Marsh P., et al. Whole genome analysis of diverse Chlamydia trachomatis strains identifies phylogenetic relationships masked by current clinical typing. Nat Genet. 2012;44:413-S1. DOI: 10.1038/ng.2214
  • 2. Stephens R., Kalman S., Lammel C., Fan J., Marathe R., Aravind L., et al. Genome sequence of an obligate intracellular pathogen of humans: Chlamydia trachomatis. Science. 1998;282(5389):754-759. DOI: 10.1126/science.282.5389.754
  • 3. Hadfield J., Harris S., Seth-Smith H., Parmar S., Andersson P., Giffard P., et al. Comprehensive global genome dynamics of Chlamydia trachomatis show ancient diversification followed by contemporary mixing and recent lineage expansion. Genome Res. 2017;27:1220-1229. DOI: 10.1101/gr.212647.116
  • 4. Brunelle B., Sensabaugh G. The ompA gene in Chlamydia trachomatis differs in phylogeny and rate of evolution from other regions of the genome. Infect Immun. 2006;74(1):578-585. DOI: 10.1128/iai.74.1.578-585.2006
  • 5. Lesiak-Markowicz I., Schötta A., Stockinger H., Stanek G., Markowicz M. Chlamydia trachomatis serovars in urogenital and ocular samples collected 2014-2017 from Austrian patients. Sci Rep. 2019;9:54886. DOI: 10.1038/s41598-019-54886-5
  • 6. Seth-Smith H., Bénard A., Bruisten S., Versteeg B., Herrmann B., Kok J., et al. Ongoing evolution of Chlamydia trachomatis lymphogranuloma venereum: exploring the genomic diversity of circulating strains. Microb Genom. 2021;7:000599. DOI: 10.1099/mgen.0.000599
  • 7. De Vries H.D., Van Der Loeff M.S.F., Bruisten S. High-resolution typing of Chlamydia trachomatis: epidemiological and clinical uses. Curr Opin Infect Dis. 2015;28(1):61-71. DOI: 10.1097/qco.0000000000000129
  • 8. Pilo S., Valenci G.Z., Rubinstein M., Pichadze L., Scharf Y., Dveyrin Z., et al. High-resolution multilocus sequence typing for Chlamydia trachomatis: improved results for clinical samples with low amounts of C. trachomatis DNA. BMC Microbiol. 2021;21:28. DOI: 10.1186/s12866-020-02077-y
  • 9. Gomes J.P. Genomic stability of genotyping markers in Chlamydia trachomatis. Front Cell Infect Microbiol. 2012;2:77. DOI: 10.3389/fcimb.2012.00077
  • 10. Rawre J., Juyal D., Dhawan B. Molecular typing of Chlamydia trachomatis: an overview. Indian J Med Microbiol. 2017;35(1):17-26. DOI: 10.4103/ijmm.ijmm_16_341
  • 11. Patino L.H., Camargo M., Muñoz M., Ríos-Chaparro D., Patarroyo M., Ramírez J. Unveiling the multilocus sequence typing (MLST) schemes and core genome phylogenies for genotyping Chlamydia trachomatis. Front Microbiol. 2018;9:1854. DOI: 10.3389/fmicb.2018.01854
  • 12. Andrews S. FastQC: a quality control tool for high throughput sequence data. 2010. Available at: www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/. Accessed May 2026.
  • 13. Bolger A.M., Lohse M., Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 2014;30(15):2114-2120. DOI: 10.1093/bioinformatics/btu170
  • 14. Li H. Aligning sequence reads, clone sequences and assembly contigs with BWA-MEM. arXiv. 2013. DOI: 10.48550/ARXIV.1303.3997
  • 15. 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. DOI: 10.1093/gigascience/giab008
  • 16. Wang K., Li M., Hakonarson H. ANNOVAR: functional annotation of genetic variants from high-throughput sequencing data. Nucleic Acids Res. 2010;38(16):e164. DOI: 10.1093/nar/gkq603
  • 17. Schwengers O., Jelonek L., Dieckmann M.A., Beyvers S., Blom J., Goesmann A. Bakta: rapid and standardized annotation of bacterial genomes via alignment-free sequence identification. Microb Genom. 2021;7(11):000685. DOI: 10.1099/mgen.0.000685
  • 18. Klemm P., Stadler P.F., Lechner M. Proteinortho6: pseudo-reciprocal best alignment heuristic for graphbased detection of (co-)orthologs. Front Bioinform. 2023;3:1322477. DOI: 10.3389/fbinf.2023.1322477
  • 19. Lechner M., Findeiß S., Steiner L., Marz M., Stadler P.F., Prohaska S.J. Proteinortho: detection of (co-)orthologs in large-scale analysis. BMC Bioinformatics. 2011;12:124. DOI: 10.1186/1471-2105-12-124
  • 20. Katoh K. MAFFT: a novel method for rapid multiple sequence alignment based on fast Fourier transform. Nucleic Acids Res. 2002;30(14):3059-3066. DOI: 10.1093/nar/gkf436
  • 21. Minh B.Q., Schmidt H.A., Chernomor O., Schrempf D., Woodhams M.D., Von Haeseler A., et al. IQ-TREE 2: new models and efficient methods for phylogenetic inference in the genomic era. Mol Biol Evol. 2020;37(5):1530-1534. DOI: 10.1093/molbev/msaa015
  • 22. Van der Auwera G.A., O’Connor B.D. Genomics in the cloud: using Docker, GATK, and WDL in Terra. O’Reilly Media; 2020.
Просмотров
0 Аннотация
0 PDF
0 Цитирования
Поделились