ZOVER 2.0：基于病毒组学的跨物种及媒介传播病毒监测平台升级与资源扩展

《Nucleic Acids Research》：ZOVER 2.0: a virome-based platform for zoonotic and vector-borne viruses

　　本刊推荐：为应对新发人畜共患及媒介传播病毒对全球公共卫生的持续威胁，研究人员开展了以病毒组为核心的资源平台升级研究。通过整合来自72个项目、跨越12年的5883个宏基因组测序（mNGS）数据，并采用基于读段（reads-based）的无组装分析流程，ZOVER 2.0实现了对蝙蝠、啮齿类、蚊子和蜱等362种野生动物及媒介中110个病毒科的标准化注释和丰度定量。该平台显著扩展了已知病毒多样性，提供交互式可视化与比较分析模块，为病毒发现、传播风险评估及“一体健康”监测提供重要数据支撑。

　　

近年来，全球范围内频繁暴发的人畜共患疾病和媒介传播病毒疫情——如SARS冠状病毒、埃博拉病毒、寨卡病毒以及近年来的SARS-CoV-2——不断提醒我们，野生动物和节肢动物媒介中潜藏的病毒多样性是公共卫生安全的重大隐患。蝙蝠和啮齿类动物作为众多高致病性病毒的天然宿主，其携带的病原体具有明显的跨种传播潜力；而蚊、蜱等媒介则通过叮咬活动，将病毒从野生动物循环引入人类社区，加剧了疾病负担。尽管科研界已建立多个病毒基因组数据库（如WILDbase、VirusHost DB），但这些资源多依赖于已报道的病毒全基因组序列，存在明显的“关注偏倚”——即对已知病原体过度集中，而大量低丰度、新发现的病毒类群仍被系统性忽略。

在这一背景下，宏基因组下一代测序（mNGS）技术为全面揭示自然病毒组（virome）提供了前所未有的机会。它无需预设引物或探针，即可无偏倚地捕获样本中全部核酸序列信息。然而，传统mNGS数据分析多采用“先组装后注释”策略，该策略在病毒序列丰度较低或样本复杂度高时灵敏度显著下降，造成大量病毒信号丢失。为解决这一问题，中国医学科学院病原生物学研究所的研究团队开发了ZOVER 2.0平台（https://www.mgc.ac.cn/ZOVER/），在原有基因组中心版本（ZOVER 1.0）基础上，引入基于读段的无组装分析流程，对来自四大类关键宿主与媒介的宏基因组数据进行了系统重分析，构建了一个集成病毒组注释、生态学元数据和交互可视化功能的开放资源。

为保障数据质量与可比性，研究团队从NCBI SRA（Sequence Read Archive）中筛选了72项已发表研究对应的5883个mNGS数据集，涵盖200多类野生动物与媒介物种，样本来源包括咽拭子、肛拭子、血液及组织等。所有数据均经过统一预处理：使用FASTP v0.23.4进行质控与去冗余；利用Bowtie2 v2.5.1比对至非病毒RefSeq数据库以过滤宿主与其他非病毒序列；再通过DIAMOND blastx比对至NCBI NR数据库，并借助MEGAN6进行基于加权最低共同祖先算法的分类注释；最终以RPKM（Reads Per Kilobase per Million mapped reads）标准化病毒相对丰度。该流程在保持高灵敏度的同时，有效降低了假阳性，为后续比较分析奠定基础。

数据规模与病毒多样性扩展

ZOVER 2.0整合了约4400个病毒物种，覆盖110个病毒科、409个属，其中32个为已知人类相关病毒科。与ZOVER 1.0相比，新增30个哺乳动物相关病毒属，凸显无组装策略在发现低丰度病毒方面的优势。平台以双层检索架构支持用户按样本名称、宿主种类、地理位置、时间等多参数进行快速筛选，并内嵌基于ECharts的交互图表，实时展示病毒组成与分布。

交互式比较分析功能

平台提供四大类野生动物（蝙蝠143种、啮齿类125种、蚊子48种、蜱46种）的病毒组数据分模块展示。用户可通过点击动物图标进入相应分类视图，查看病毒在宿主体内的丰度分布（以RPKM值为基础）。此外，弦图可直观呈现25个人类相关病毒科在多个宿主/媒介间的共享关系；世界地图模块则汇总了34个国家层面的病毒分布数据，辅以堆叠条形图展示不同地区样本中人类相关病毒的组成差异。

时空动态与宿主—病毒关联

时间维度上，平台将72个项目按时间轴排列，点击任一项目节点即可查看该批次样本中病毒丰度的热图。用户可自定义丰度阈值，快速识别不同时间点或项目间的病毒组成变化。这些功能共同支持研究人员从多维度探索病毒生态学特征，如季节性波动、地理扩散路径以及潜在宿主转换事件。

ZOVER 2.0的推出标志着病毒组资源从“基因组中心”向“病毒组中心”的重要转变。该平台不仅显著扩展了已知病毒多样性图谱，还通过标准化分析流程和丰富的可视化工具，为病毒生态学、传播动力学及风险预测研究提供了高质量数据基础。尽管当前版本在数据覆盖上面临部分公开mNGS数据集元数据缺失或样本混合测序带来的溯源限制，团队仍计划通过未来技术升级——如引入读段级索引、无损压缩及云端分析管道——进一步提升数据共享与再分析效率。总体而言，ZOVER 2.0作为“一体健康（One Health）”理念下的重要基础设施，将持续整合多组学与生态学数据，为全球新发传染病的早期预警与防控决策提供科学支撑。