Preview

Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии

Расширенный поиск

Генетическая вариабельность SARS-CoV-2 в биологических образцах от пациентов г. Москвы

https://doi.org/10.36233/0372-9311-2020-97-6-1

Полный текст:

Аннотация

Сосуществование субпопуляций SARS-CoV-2 с различными вариантами генома внутри организма одного пациента — один из обсуждаемых в настоящее время феноменов. В данной работе мы провели высокопроизводительное секвенирование и сборку полных геномов вирусов из образцов, которые представляли собой мазки или аутопсийный материал от пациентов с диагнозом СOVID-19, предварительно подтвержденным методом полимеразной цепной реакции в реальном времени (Ct = 10,4–19,8). Подготовку образцов к секвенированию проводили с помощью протокола SCV-2000bp. Полученные данные проверяли на присутствие в образце более чем одного генетического варианта SARS-CoV-2. Варианты нуклеотидных замен, покрытие для каждого варианта, а также координаты вариабельной позиции в референсном геноме определяли с помощью инструментов программы «CLC Genomics Workbench». При поиске вариабельных нуклеотидных позиций исходили из предположения, что в образце имеются 2 генетических варианта (не более), для вероятности определяемого варианта использовали пороговое значение ≥ 90%. Также игнорировали варианты, которые были представлены менее чем 20% прочтений от общего покрытия. Полученные результаты показали, что в 5 образцах имеется вариабельность, т.е. содержится несколько генетических вариантов SARS-CoV-2. В 4 образцах оба найденных варианта геномов различались лишь в одной нуклеотидной позиции. В пятом образце были найдены более существенные различия: сразу 3 вариабельных позиции и одна делеция длиной в 3 нуклеотида. Наше исследование показывает возможность сосуществования различных генетических вариантов SARS-CoV-2 в организме пациента.

Введение

Пандемия COVID-19, вызванная коронавирусом SARS-CoV-2, началась в конце декабря 2019 г. в Ухане (КНР). В России пик первой волны пришелся на середину мая 2020 г., вторая волна начала подниматься в конце августа. К 11.11.2020 г. число ежедневно регистрируемых в России новых случаев COVID-19 достигло примерно 19,9 тыс. (более 1,8 млн подтвержденных случаев в стране)1. Уже в феврале 2020 г. опубликованы зарубежные данные высокопроизводительного секвенирования (next generation sequencing, NGS) геномов SARS-CoV-2, из которых следовало, что на филогенетическом дереве последовательности делятся на две основные клады (линии/типы/генотипы), которые были названы L и S. Они различаются однонуклеотидными полиморфизмами в ORF1ab и ORF8 [1]. К 10.11.2020 г. в базе данных GISAIDзарегистрированы геномы, относящиеся к 8 основным кладам: L, O, S, V, G, GR, GH, GV. Из них 6 клад были найдены среди российских изолятов уже в конце апреля 2020 г. [2], представители 7 клад (кроме GV) были зарегистрированы в GISAID в ноябре 2020 г. [3].

SARS-CoV-2 относится к РНК-вирусам, для которых характерна высокая частота мутаций. Следствием этого служит формирование квазивидов (субпопуляций) в организме одного хозяина. В настоящее время уже зафиксирован факт существования квазивидов для SARS-CoV-2 [4][5][6][7][8], в том числе есть исследования, проведенные на большой выборке данных. В работе [9] осуществлен биоинформатический анализ результатов «сырых» данных NGS почти 4 тыс. образцов, полученных ранее различными лабораториями и выложенных в открытую базу данных SRA3. Кроме того, те же авторы выполнили биоинформатический анализ данных NGS РНК, выделенной из мазков от пациентов из Швейцарии, и обнаружили сосуществование различных вариантов генома SARS-CoV-2 внутри организма пациента. U. Fahnøe и соавт. объясняют это естественным генетическим разнообразием из-за быстрой вирусной эволюции (допуская, что часть вариантов генома могут быть артефактами, образовавшимися в процессе подготовки библиотек и секвенирования). Действительно, NGS — признанный инструмент для оценки генетической вариабельности вирусных популяций [10][11], для подтверждения существования квазивидов вируса в организме пациента [12]. Однако отличить истинные однонуклеотидные варианты (SNV) от ошибок секвенирования, артефактов пробоподготовки — сложная задача, особенно если речь идет об обнаружении редко встречающихся субпопуляций.

Явление, при котором в организме пациента присутствуют одновременно два или более вариантов одного вируса, также называют двойной инфекцией или ко-инфекцией, если она происходит одновременно с первым заражением или спустя некоторое время [13]. Это явление довольно хорошо исследовано среди вирусов различных семейств и родов [13][14][15][16][17]. Возможность ко-инфекции для SARS-CoV-2 пока что остается под вопросом, хотя доводы в пользу этого предположения постепенно накапливаются. Некоторые авторы интерпретируют как двойную инфекцию наблюдаемую гетерогенность в результатах секвенирования геномов SARS-CoV-2. Например, такие выводы были сделаны в работе [18], описывающей результаты секвенирования фрагмента (длиной 795 п.н.) гена, кодирующего Spike-белок вируса, из образцов от 19 пациентов в Ираке с явными симптомами COVID-19. Секвенирование проводилось методом Сэнгера, двойные пики на хроматограммах были обнаружены во всех 19 образцах.

Наличие гетерогенности в результатах секвенирования авторы объясняют ко-инфекцией, а столь высокий процент (19/19) — особенностями национального подхода к соблюдению санитарных норм (возможность контаминации не рассматривалась). Помимо вышеупомянутого препринта, в конце сентября 2020 г. о случае двойной инфекции SARSCoV-2 у одного пациента сообщили авторы работы [19] со ссылкой на данные S. Ilmjärv и соавт. [20]. В нашей работе, опубликованной в виде препринта, также приводятся доказательства в пользу возможности двойной инфекции SARS-CoV-2: описан случай обнаружения геномов, относящихся к кладам GR и GH, у пациентки 90 лет, а также смены доминирующего штамма в процессе заболевания [21].

Мутации, возникающие в популяции вследствие естественной эволюции вируса, как и инфицирование другим штаммом, могут влиять на иммунный ответ организма хозяина, изменять клиническое течение заболевания. Высказывались предположения, что отдельные мутации SARS-CoV-2 или их комбинации могут влиять на скорость репликации вируса и передачи заболевания, приводить к проблемам при лечении из-за формирующихся мутаций устойчивости к противовирусным препаратам [22][23].

Цель этой работы — показать наличие квазивидов вируса, по крайней мере, в некоторых биологических образцах от пациентов из Москвы с подтвержденной инфекцией SARS-CoV-2 .

Материалы и методы

Для проведения исследования были использованы мазки (19 образцов) и аутопсийный материал (2 образца) в транспортной среде от пациентов с симптомами ОРВИ или подозрениями на COVID-19, которые предварительно поступили в подразделение молекулярных методов диагностики ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии и там же были идентифицированы как положительные на наличие SARS-CoV-2. Для идентификации использовали метод полимеразной цепной реакции в реальном времени, который проводили с помощью набора реагентов «AmpliSens® Cov-Bat-FL» («AmpliSens», Россия) в соответствии с инструкцией производителя. Все использованные в работе образцы содержали вирусную РНК в высокой концентрации (Ct = 10,4–19,8).

Реакцию обратной транскрипции проводили с использованием 10 мкл образцов РНК и набора «Reverta-L kit» («AmpliSens», Россия) согласно инструкции производителя. Полученную кДНК применяли в качестве матрицы для амплификации фрагментов генома. Фрагменты генома SARSCoV-2 амплифицировали с помощью разработанной нами праймерной панели SCV-200bp [23].

Образцы готовили к секвенированию согласно протоколу [24]. Для амплификации фрагментов генома использовали Q5 High-Fidelity ДНК-полимеразу («New England BioLabs»), 35 циклов амплификации. Для подготовки библиотек использовали ту же полимеразу, 8 циклов амплификации. NGS выполнено на платформе «Illumina HiSeq 1500» с использованием наборов реагентов «HiSeq PE Rapid Cluster Kit v2» и «HiSeq Rapid SBS Kit v2» (500 циклов) или на платформе «Illumina MiSeq» с набором «MiSeq Reagent Kit v2» (500 циклов).

Полученные прочтения были отфильтрованы по качеству с помощью «Trimmomatic» [25]; последовательности праймеров удалены с помощью cutadapt [26]; полученные прочтения картированы на референсную последовательность EPI_ISL_402124 с использованием bowtie2 [27]; с помощью SAMtools [28] удалены химерные прочтения и получены bam-файлы. Консенсусные последовательности получали с помощью BEDtools [29]. Для идентификации и расчета покрытия SNV был использован встроенный инструмент программы «CLC Genomics Workbench 8.5»4. В процессе анализа мы исходили из предположения, что в образце может находиться одновременно не более 2 вариантов геномов (использовали алгоритм fixed ploidy variant = 2). В качестве порогового значения детекции SNV использовали покрытие ≥ 20% (варианты замен с низким покрытием не учитывали).

Результаты

Консенсусные последовательности геномов исследованных образцов с указанием SNV в формате вырожденного нуклеотидного кода были депонированы в базу данных GISAID (номера доступа приведены в табл. 1), за исключением одного образца — d186dl477 (детали см. ниже).

Таблица 1. Описание гетерогенных позиций в проанализированных образцах
Table 1. Description of degenerate positions in analyzed samples

После фильтрации по качеству, тримминга праймеров полимеразной цепной реакции количество информации на каждый образец составило от 0,557 млн до 11,965 млн прочтений (медиана — 6 млн). Затем был проведен анализ SNV в вирусной популяции для каждого образца. Картирование прочтений на референсный геном hCoV-19/Wuhan/ WIV04/2019 (номер доступа в базе GISAID EPI_ ISL_402124) показало, что в некоторых образцах имеются вариабельные/вырожденные SNV-позиции. Доля минорных субпопуляций (оценивалась по покрытию минорного варианта SNV) варьировала от 24% до 46%. Наличие вариабельности не зависело ни от количества прочтений, ни от вирусной нагрузки в образце (см., например, образцы d186s56, Ct = 10,4 или d186s144, Ct = 11,2, в которых вариабельные позиции не найдены).

SNV в гене, кодирующем белок S (Spike Glycoprotein), были обнаружены в 4 образцах: d186s128, d186s137, d186dl290 и d186dl477. При этом в одном из образцов в том же гене spike glycoprotein был найден гетерогенный участок, представленный в одном из двух вариантов геномов делецией TTA/---. Кроме того, SNV были найдены на участке ORF1ab, кодирующем белок nsp3 (см. образец d186dl240), а также в генах N и ORF6 (кодируют одноименные белки, см. образец d186dl477).

Образец d186dl477 заслуживает особого внимания, поскольку в нем были найдены сразу 3 SNV, а также делеция в три нуклеотида. Один из SNV приводит к синонимичной замене в ORF6, другие — к мутациям в белке Spike (P9L и Y145del), а также в белке N (P326L). Все найденные мутации относятся к категории редко встречающихся или новых (табл. 2). Покрытие минорных вариантов мутаций варьировало в этом образце от 29,7% до 47%. Мы депонировали в базу данных GISAID две последовательности: последовательность [EPI_ISL_660435] включает в себя мажорные варианты мутаций, тогда как [EPI_ISL_660436] — минорные варианты.

Таблица 2. Характеристика мутаций, найденных в образце d186dl477
Table 2. Characterization of mutations found in sample d186dl477

Примечание. Выделены мутации, для которых частота встречаемости в мире ≤ 0,25.
Note. Mutations for which the frequency of occurrence in the world is ≤ 0.25 are in bold.

Обсуждение

В настоящей работе мы намеренно ограничились поиском только лишь высокопредставленных вариантов, поскольку основной целью было показать широкую распространенность гетерогенных популяций SARS-CoV-2. Мы проанализировали данные NGS геномов SARS-CoV-2 и оценили представленность вирусных субпопуляций, используя алгоритмы поиска вариабельности, реализованные в виде встроенных инструментов программы «CLC Genomics Workbench». Мы не определяли оптимальные критерии для идентификации SNV, ограничившись применением жестких критериев (не менее 20% от общего покрытия анализируемой позиции при достоверности определения 90% и более). Мы идентифицировали SNV в 5 образцах из 21. В 4 образцах квазивиды различались единичными SNV.

Для РНК-вирусов характерна высокая скорость мутаций, что часто приводит к формированию квазивидов в организме одного хозяина. Во многих работах в образцах от больных COVID-19 идентифицированы одновременно несколько вирусов с разными SNV в геномах [6][7][8][9][19]. Мы полагаем, что найденные в 4 образцах единичные SNV также можно объяснить естественной эволюцией вирусных геномов в организме хозяина.

Пятый образец (d186dl477) отличался от прочих гетерогенных образцов тем, что в нем были обнаружены сразу 3 SNP и 1 гетерогенный участок длиной в 3 нуклеотида. При этом значения относительного покрытия в этих позициях, хотя и различались, но не принципиально, что позволяет утверждать, что в этом образце имеется смесь штаммов. Мы полагаем, что для объяснения этого явления можно выдвинуть два предположения: беспрецедентно быстрая эволюция вируса в организме именно этого пациента либо инфекция разными штаммами SARS-CoV-2.

Недавно опубликованные работы показывают, что частота мутаций SARS-CoV-2 — примерно такая же, как и в геноме SARS-CoV (0,80–2,38 × 10–3 нуклеотидных замен на сайт в год) [19][30][31]. J. Kuipers и соавт. [9], статистически проанализировав большое количество «сырых» данных секвенирования из разных лабораторий, показали, что гетерогенность вирусной популяции в образце положительно коррелирует с увеличением возраста пациентов. Образец d186dl477 был получен от 84-летней пациентки. Если мы примем для теоретических расчетов скорость мутаций, равную максимально возможной (2,38 × 10–3 нуклеотидных замен на сайт в год), то при продолжительности развития заболевания 5 дней в геноме SARS-CoV-2 могло сформироваться до 10 мутаций.

В пользу предположения об эволюции также свидетельствует тот факт, что четыре из общих для обоих штаммов мутаций имеют низкую частоту встречаемости в мире — >0,01–0,24%. Образование SNV в результате последовательной эволюции должно было бы отразиться на частоте мутаций. Однако наблюдаемая разница в значениях покрытий минорного SNV невелика. В отсутствие клинических данных и информации о продолжительности
заболевания у пациента, от которого был получен образец d186dl477, мы не можем однозначно утверждать, что гетерогенность является следствием естественной эволюции вируса. Данных для обоснования альтернативной гипотезы (о ко-инфекции, возникшей вследствие заражения вторым штаммом SARS-CoV-2) также недостаточно.

Вслед за авторами работы [9] мы полагаем, что важно установить (в перспективе), связана ли гетерогенность популяций SARS-CoV-2 с прогрессированием заболевания, увеличивается ли вероятность обнаружения гетерогенных образцов вместе с возрастом пациента. Также необходимо определить критерии, позволяющие отличить случаи повторного заражения от гетерогенности, возникающей вследствие естественной эволюции вируса.

 

1. statista.com [Electronic resource]. URL: www.statista.com/statistics/1102303/coronavirus-new-cases-development-russia

2. gisaid.org [Electronic resource]. URL: www.gisaid.org

3. URL: www.ncbi.nlm.nih.gov/sra

4. CLC Genomics Workbench. [Electronic resource]. URL: www.qiagenbioinformatics.com/products/clc-genomics-workbench

Список литературы

1. Tang X., Wu C., Li X., Song Y., Yao X., Wu X., et al. On the origin and continuing evolution of SARS-CoV-2. Natl. Sci. Rev. 2020; 7(6): 1012–23. https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa036

2. Komissarov A.B., Safina K.R., Garushyants S.K., Fadeev A.V., Sergeeva M.V., Ivanova A.A., et al. Genomic epidemiology of the early stages of SARS-CoV-2 outbreak in Russia. medRxiv. Preprint. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.07.14.20150979

3. Sýkorová E., Fajkus J., Mezníková M., Lim K.Y., Neplechová K., Blattner F.R., et al. Minisatellite telomeres occur in the family Alliaceae but are lost in Allium. Am. J. Bot. 2006; 93(6): 814–23. https://doi.org/10.3732/ajb.93.6.814

4. Nyayanit D., Yadav P.D., Kharde R., Shete-Aich A. Quasispecies analysis of the SARS-CoV-2 from representative clinical samples: A preliminary analysis. Indian J. Med. Res. 2020; 152(1): 105. https://doi.org/10.4103/ijmr.ijmr_2251_20

5. Jary A., Leducq V., Malet I., Marot S., Klement-Frutos E., Teyssou E., et al. Evolution of viral quasispecies during SARSCoV-2 infection. Clin. Microbiol. Infect. 2020; 26(11): 1560. e1-1560.e4. https://doi.org/10.1016/j.cmi.2020.07.032

6. Chaudhry M.Z., Eschke K., Grashoff M., Abassi L., Kim Y., Brunotte L., et al. SARS-CoV-2 quasispecies mediate rapid virus evolution and adaptation. bioRxiv. Preprint. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.08.10.241414

7. Xu D., Zhang Z., Wang F.S. SARS-associated coronavirus quasispecies in individual patients. N. Engl. J. Med. 2004; 350(13): 1366–7. https://doi.org/10.1056/nejmc032421

8. Park D., Huh H.J., Kim Y.J., Son D.S., Jeon H.J., Im E.H., et al. Analysis of intrapatient heterogeneity uncovers the microevolution of Middle East respiratory syndrome coronavirus. Mol. Case Stud. 2016; 2(6): a001214. https://doi.org/10.1101/mcs.a001214

9. Kuipers J., Batavia A.A., Jablonski K.P., Bayer F., Borgsmüller N., Dondi A., et al. Within-patient genetic diversity of SARS-CoV-2. bioRxiv. Preprint. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.10.12.335919

10. McElroy K., Zagordi O., Bull R., Luciani F., Beerenwinkel N. Accurate single nucleotide variant detection in viral populations by combining probabilistic clustering with a statistical test of strand bias. BMC Genomics. 2013; 14(1): 501. https://doi.org/10.1186/1471-2164-14-501

11. Fahnøe U., Pedersen A.G., Dräger C., Orton R.J., Blome S., Höper D., et al. Creation of functional viruses from non-functional cDNA clones obtained from an RNA virus population by the use of ancestral reconstruction. PLoS One. 2015; 10(10): e0140912. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140912

12. Kireev D.E., Lopatukhin A.E., Murzakova A.V., Pimkina E.V., Speranskaya A.S., Neverov A.D., et al. Evaluating the accuracy and sensitivity of detecting minority HIV-1 populations by Illumina next-generation sequencing. J. Virol. Methods. 2018; 261: 40–5. https://doi.org/10.1016/j.jviromet.2018.08.001

13. Лаповок И.А., Лопатухин А.Э., Киреев Д.Е. Двойная ВИЧ-инфекция: эпидемиология, клиническая значимость и диагностика. Инфекционные болезни. 2019; 17(2): 81–7. [Lapovok I.A., Lopatukhin A.E., Kireev D.E. Dual HIV infection: epidemiology, clinical significance, and diagnosis. Infektsionnye bolezni. 2019; 17(2): 81–7. (in Russ.)] https://doi.org/10.20953/1729-9225-2019-2-81-87

14. Falchi A., Arena C., Andreoletti L., Jacques J., Leveque N., Blanchon T., et al. Dual infections by influenza A/H3N2 and B viruses and by influenza A/H3N2 and A/H1N1 viruses during winter 2007, Corsica Island, France. J. Clin. Virol. 2008; 41(2): 148–51. https://doi.org/10.1016/j.jcv.2007.11.003

15. Semple M.G., Cowell A., Dove W., Greensill J., McNamara P.S., Halfhide C., et al. Dual infection of infants by human metapneumovirus and human respiratory syncytial virus is strongly associated with severe bronchiolitis. J. Infect. Dis. 2005; 191(3): 382–6. https://doi.org/10.1086/426457

16. van der Kuyl A.C., Cornelissen M. Identifying HIV-1 dual infections. Retrovirology. 2007; 4: 67. https://doi.org/10.1186/1742-4690-4-67

17. Weinberg A., Bloch K.C., Li S., Tang Y.W., Palmer M., Tyler K.L. Dual infections of the central nervous system with Epstein‐Barr virus. J. Infect. Dis. 2005; 191(2): 234–7. https://doi.org/10.1086/426402

18. Hashim H.O., Mohammed M.K., Mousa M.J., Abdulameer H.H., Alhassnawi A.T., Hassan S.A., et al. Unexpected co-infection with different strains of SARS-CoV-2 in patients with COVID-19. Preprints.org. 2020. Preprint. https://doi.org/10.20944/preprints202009.0375.v1

19. Liu S., Shen J., Fang S., Li K., Liu J., Yang L., et al. Genetic spectrum and distinct evolution patterns of SARS-CoV-2. Front. Microbiol. 2020; 11: 593548. https://doi.org/10.3389/fmicb.2020.593548

20. Gudbjartsson D.F., Helgason A., Jonsson H., Magnusson O.T., Melsted P., Norddahl G.L., et al. Spread of SARS-CoV-2 in the Icelandic population. N. Engl. J. Med. 2020; 382(24): 2302–15. https://doi.org/10.1056/nejmoa2006100

21. Samoilov A., Kaptelova V.V., Bukharina A.Y., Shipulina O.Y., Korneenko E.V., Lukyanov A.V. et al. Change of dominant strain during dual SARS-CoV-2 infection: preprint. medRxiv. Preprint. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.11.29.20238402

22. Ilmjärv S., Abdul F., Acosta-Gutiérrez S., Estarellas C., Galdadas I., Casimir M., et al. Epidemiologically most successful SARS-CoV-2 variant: concurrent mutations in RNA-dependent RNA polymerase and spike protein. medRxiv. Preprint. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.08.23.20180281

23. Speranskaya A., Kaptelova V., Valdokhina A., Bulanenko V., Samoilov A., Korneenko E., et al. SCV-2000bp: a primer panel for SARS-CoV-2 full-genome sequencing. bioRxiv. Preprint. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.08.04.234880

24. Kaptelova V.V., Speranskaya A.S. Protocol for SCV-2000bp: a primer panel for SARS-CoV-2 full-genome sequencing v1. https://dx.doi.org/10.17504/protocols.io.bn77mhrn

25. 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

26. Martin M. Cutadapt removes adapter sequences from high-throughput sequencing reads. EMBnet.journal. 2011; 17(1): 10. https://doi.org/10.14806/ej.17.1.200

27. Langmead B., Salzberg S.L. Fast gapped-read alignment with Bowtie 2. Nat. Methods. 2012; 9(4): 357–9. https://doi.org/10.1038/nmeth.1923

28. Li H., Handsaker B., Wysoker A., Fennell T., Ruan J., Homer N., et al. The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics. 2009; 25(16): 2078–9. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp352

29. Quinlan A.R., Hall I.M. BEDTools: a flexible suite of utilities for comparing genomic features. Bioinformatics. 2010; 26(6): 841–2. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btq033

30. Romano M., Ruggiero A., Squeglia F., Maga G., Berisio R. A structural view of SARS-CoV-2 RNA replication machinery: RNA synthesis, proofreading and final capping. Cells. 2020; 9(5): 1267. https://doi.org/10.3390/cells9051267

31. Zhao Z., Li H., Wu X., Zhong Y., Zhang K., Zhang Y.P., et al. Moderate mutation rate in the SARS coronavirus genome and its implications. BMC Evol. Biol. 2004; 4: 21. https://doi.org/10.1186/1471-2148-4-21


Об авторах

А. С. Сперанская
ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия

Сперанская Анна Сергеевна — к.б.н., рук. научной группы геномики и постгеномных технологий

111123, Москва



В. В. Каптелова
ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия

Каптелова Валерия Владимировна — м.н.с. группы геномики и постгеномных технологий

111123, Москва



А. Е. Самойлов
ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия

Самойлов Андрей Евгеньевич — н.с. группы геномики и постгеномных технологий

111123, Москва



А. Ю. Бухарина
ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия

Бухарина Анна Юрьевна — лаборант-исследователь подразделения молекулярных методов диагностики

111123, Москва

 



О. Ю. Шипулина
ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия

Шипулина Ольга Юрьевна — к.м.н., рук. подразделения лабораторной медицины и продвижения лабораторных услуг отдела молекулярной диагностики и эпидемиологии

111123, Москва



Е. В. Корнеенко
ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия

Корнеенко Елена Васильевна — м.н.с. группы геномики и постгеномных технологий

111123, Москва



В. Г. Акимкин
ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Роспотребнадзора
Россия

Акимкин Василий Геннадьевич — д.м.н., проф., акад. РАН, директор

111123, Москва



Просмотров: 680


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0372-9311 (Print)
ISSN 2686-7613 (Online)