利用归一化系统发育成本量化非对称协同进化动态

协同进化研究旨在通过利用系统发育距离量化相互作用分类群系统发育之间的拓扑一致性，以表征诸如病毒—宿主关系之类的关联。然而，系统发育距离无法捕捉由数据集之间采样差异、进化速率差异或表征差异所产生的非对称关系。此外，缺乏准确的归一化也使协同进化分析的解释与验证变得复杂。 为了解决这些局限性，我们采用非对称簇亲和度（Asymmetric Cluster Affinity）和簇支持（Cluster Support）代价作为一个通用框架，用于在多个生物学尺度上量化协同进化模式。我们通过重新分析一个经整理的数据集，对这些代价的精确性进行了基准测试；该数据集记录了19个病毒—宿主系统发育中的跨种传播频率。我们的结果证实了先前的发现，即所研究的所有病毒家族都能够跨越物种边界；然而，非对称代价提供了更为细粒度的表征，表明此类事件的发生频率在不同家族之间存在显著差异。 随后，我们应用非对称簇支持代价来量化蓝舌病毒基因组内部基因片段的偏好性配对。该分析揭示了外衣壳蛋白VP2与VP5之间紧密的系统发育关联，这很可能反映了由于它们在细胞进入与释放中的关键作用而承受的共同选择压力。相比之下，编码非结构蛋白的基因片段相对于其他片段表现出不一致的进化历史。 最后，我们表明非对称簇支持代价能够检测猪流感A病毒中的协同进化动态，并识别出指示重大病毒重配事件的新型基因配对。总体而言，我们的方法表明，归一化的非对称系统发育代价能够准确捕捉复杂的生物学关系，并为量化快速进化病原体中细尺度协同进化动态提供了一个稳健框架。

2

美国农业部农业研究局国家动物疾病中心病毒与朊病毒研究室，美国爱荷华州埃姆斯，IA 50010； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者 Alexey Markin 的 ORCID 记录

Tyler J Sherman

3

美国科罗拉多州立大学微生物学、免疫学与病理学系，美国科罗拉多州柯林斯堡，CO 80526； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者

Christie Mayo

3

美国科罗拉多州立大学微生物学、免疫学与病理学系，美国科罗拉多州柯林斯堡，CO 80526； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者

Tillie J Dunham

3

美国科罗拉多州立大学微生物学、免疫学与病理学系，美国科罗拉多州柯林斯堡，CO 80526； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者

Corey Brelsfoard

4

美国德克萨斯理工大学生物科学系，美国德克萨斯州拉伯克，TX 79409； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者

Lee W. Cohnstaedt

5

美国农业部农业研究局国家生物与农业防御设施外来节肢动物传播动物疾病研究室，美国堪萨斯州曼哈顿，KS 66505 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者

William C Wilson

5

美国农业部农业研究局国家生物与农业防御设施外来节肢动物传播动物疾病研究室，美国堪萨斯州曼哈顿，KS 66505 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者

Tavis K Anderson

2

美国农业部农业研究局国家动物疾病中心病毒与朊病毒研究室，美国爱荷华州埃姆斯，IA 50010； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者 Tavis K Anderson 的 ORCID 记录

Oliver Eulenstein

1

美国爱荷华州立大学计算机科学系，美国爱荷华州埃姆斯，IA 50010； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者

通讯作者： oeulenst{at}iastate.edu

摘要

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摘要

共进化研究旨在通过使用系统发育距离来量化相互作用类群系统发育之间的拓扑一致性，从而表征诸如病毒—宿主关系之类的关联。然而，系统发育距离无法捕捉由数据集之间抽样、进化速率或表征差异所产生的非对称关系。此外，缺乏准确的归一化也使共进化分析结果的解释与验证更加复杂。为解决这些局限性，我们采用非对称簇亲和度成本（Asymmetric Cluster Affinity）和非对称簇支持成本（Asymmetric Cluster Support）作为一种通用框架，用于在多个生物学尺度上量化共进化模式。我们通过重新分析一个经整理的数据集，对这些成本的精确性进行了基准评估；该数据集记录了 19 组病毒—宿主系统发育中跨物种传播的频率。我们的结果证实了先前的发现，即所研究的所有病毒家族都能够跨越物种边界；然而，非对称成本提供了更细粒度的表征，表明此类事件的发生频率在不同家族之间存在显著差异。随后，我们应用非对称簇支持成本来量化蓝舌病毒基因组内基因片段的偏好性配对。该分析揭示了外衣壳蛋白 VP2 与 VP5 之间密切的系统发育关联，这很可能反映了由于它们在细胞进入与逸出过程中的关键作用而受到的共同选择压力。相比之下，编码非结构蛋白的基因片段相对于其他片段表现出不一致的进化历史。最后，我们证明了非对称簇支持成本能够检测猪流感 A 病毒中的共进化动态，并识别出提示重大病毒重配事件的新型基因配对。总体而言，我们的方法表明，经归一化的非对称系统发育成本能够准确捕捉复杂的生物学关系，并为量化快速进化病原体中细尺度共进化动态提供了稳健框架。

利益冲突声明

已声明的资助信息

美国农业部（USDA）农业研究局 ，3022-32000-018-017-S ，5030-32000-231-103-A ，5030-32000-231-095-S ，5030-32000-231-000-D

美国卫生与公众服务部国家卫生研究院国家过敏与传染病研究所 ，75N93021C00015

美国农业部农业研究局 SCINet 项目与人工智能卓越中心 ，0201-88888-003-000D ，0201-88888-002-000D

版权

本预印本的。 本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 公开提供。

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发布于 2026 年 7 月 03 日。

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使用归一化系统发育成本量化非对称共进化动态

Sanket Wagle ， Alexey Markin ， Tyler J Sherman ， Christie Mayo ， Tillie J Dunham ， Corey Brelsfoard ， Lee W. Cohnstaedt ， William C Wilson ， Tavis K Anderson ， Oliver Eulenstein

bioRxiv 2026.06.29.734822； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.29.734822

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使用归一化系统发育成本量化非对称共进化动态

Sanket Wagle ， Alexey Markin ， Tyler J Sherman ， Christie Mayo ， Tillie J Dunham ， Corey Brelsfoard ， Lee W. Cohnstaedt ， William C Wilson ， Tavis K Anderson ， Oliver Eulenstein

bioRxiv 2026.06.29.734822； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.29.734822

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.29.734822v1?rss=1

🏷️ 协同进化 系统发育分析 非对称归一化 病毒-宿主互作 病毒重配 跨种传播