《iMetaOmics》：The evolutionary landscape and serotypic dynamics of avian infectious bronchitis virus from spike protein
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本综述整合20年流行病学监测与624株IBV全基因组数据，首次系统揭示刺突蛋白N-糖基化位点（如Asn51/Asn77）通过调控受体（Neu5Acα2-3Galβ1-3GlcNAc）结合界面影响病毒传播与致病性的分子机制。研究构建的机器学习模型可直接从刺突蛋白序列预测血清型（准确率91%），为冠状病毒疫苗设计及疫情预警提供了“基因组-结构-表型”一体化分析框架。
1 引言
COVID-19大流行凸显了理解冠状病毒进化机制的紧迫性。禽传染性支气管炎病毒（IBV）作为首个发现的冠状病毒，因其在禽类中的高流行率及刺突蛋白（S蛋白）的快速进化，成为研究冠状病毒长期演化的理想模型。S蛋白的N-糖基化修饰可通过形成“糖盾”介导免疫逃逸，但其在IBV中的进化动态与血清型关联尚未系统解析。
2 结果
2.1 中国禽病毒流行态势（2003–2023）
对六大禽病原体的监测显示，IBV阳性率（38.5%）和致死率（11.0%）均居首位，尤其在2009年达到峰值（阳性率~50%）。新测序的136株IBV基因组为后续分析提供了关键数据。
2.2 IBV系统发育与进化特征
全球624株IBV全基因组系统发育显示弱地理聚类，中国和北美毒株位于进化树基部。S基因分歧度最高（全基因组相似性0.871–0.910），非洲和亚洲毒株进化速率（1.33×10?3substitutions/site/year）显著高于欧美。重组热点集中于S基因和ORF1a区域。
2.3 刺突蛋白糖基化单倍型动态
S蛋白N端结构域（NTD）10个糖基化位点中，第51和77位点变异定义了三大优势单倍型（H9/H12/H18），占毒株总数的86%。H12（Asn51/Asn77）为祖先型，H9（Asn51/Ser77）与较低阳性率但较高致死率相关，H18（Lys51/Ser77）则可能通过替代结合界面增强受体亲和性。
2.4 糖基化调控受体结合的结构基础
AlphaFold3结构模拟与分子对接表明，H12毒株（如M41）通过Asn51/Asn77形成经典受体结合口袋，而H18毒株利用Lys51/Asn75/Ser77界面实现更高结合亲和力（结合能-3.78 kcal/mol）。S2亚单位近弗林酶切位点（第542/686位）的糖基化修饰可能影响蛋白酶可及性。
2.5 IBV全球传播路径重建
贝叶斯地理进化分析揭示，北美-欧洲-东亚构成核心传播三角。2011–2017年为快速扩散期，H18单倍型的出现可能与传播力增强相关。中国境内病毒自江苏起源后，山东成为二次扩散枢纽。
2.6 血清型预测机器学习模型
基于S蛋白T/B细胞表位特征构建的XGBoost模型，对QX、Mass等5种主要血清型的预测准确率达91%，验证了序列特征与血清型的强关联性。
3 讨论
本研究通过多组学整合揭示了糖基化单倍型作为IBV进化标记的潜力。H9与H18单倍型在传播-毒力间的权衡提示了适应性进化路径。机器学习模型突破了血清分型的技术瓶颈，为主动监测提供了工具。研究框架可拓展至其他人畜共患冠状病毒的演化预测。
4 结论
刺突蛋白糖基化模式是IBV进化与传播的关键驱动因子，其与受体结合及临床表型的关联为疫苗靶点优化和疫情预警提供了新范式。
5 方法
研究涵盖全国性病原监测、Illumina全基因组测序、最大似然法系统发育重建、NetNGlyc糖基化位点预测、AlphaFold3结构模拟、AutoDock分子对接及XGBoost机器学习建模等关键技术。
