곤충 수분은 세계 농업 산업에 필수적이며 유럽 꿀벌( Apis mellifera )은 이에 크게 기여합니다.미국에서 꿀벌 수분은 연간 500억 달러 이상으로 평가되었습니다 .1 , 2 그러나 최근 몇 년 동안 전 세계적으로 군집 건강이 저하되어 식량 안보의 미래에 대한 우려가 커지고 있습니다.Bee Informed Partnership은 미국에서 상업적 운영에 대한 장기 감시 프로그램을 수립하고 미국 양봉가의 경험에 대한 연례 보고서를 작성합니다.이 보고서에는 이전에 2019년과 2022년 사이에 40.9~46.1%의 군집 손실이 포함되었습니다.3 , 4 꿀벌 유전학, 병원균 부하, 살충제 수준 등 여러 요인이 군집 손실에 영향을 미칠 수 있습니다 .5 , 6 , 7 , 8 .

13개의 바이러스 과가 A. mellifera 와 '연관'되어 있으며  여기에는 다양한 RNA 바이러스가 포함됩니다 .9 , 10. 미국 꿀벌 바이러스에 대한 이전 전국 조사는 주로 PCR 전용 연구에 의존했습니다.11 , 12 , 13 이는  비용 효율적이고 접근이 가능하지만 새로운 바이러스나 기존 변종의 변화를 식별하는 기능이 제한적입니다.RNA 바이러스는 돌연변이율이 극도로 높고 게놈 재조합/재분류, 선택 또는 오류가 발생하기 쉬운 RNA 의존 RNA 중합효소(RdRp)로 인한 점 돌연변이 축적으로 인해 새로운 변종이 나타납니다 .14 . RNA 진화의 결과로 바이러스의 유전형 분포가 바뀌면서 PCR 프라이머는 민감도를 잃을 수 있으며 이는 SARS-COV- 2 와 같은 인간 바이러스에서 보고되었습니다 . 2016년~2019년 동안 중국에서 2,000개가 넘는 바이롬에 대한 다년간의 메타-전사체 조사에서 꿀벌과 진드기에서 모두 23개의 새로운 바이러스가 확인되었습니다 . 16 이는 메타-바이롬 연구를 수행하는 많은 이점 중 하나를 보여줍니다. 상업용 꿀벌 산업이 계속해서 군집 건강 문제를 겪게 된다면 균주 수준의 발산에서 유전체 해상도가 미국 전역의 꿀벌 질병을 모니터링하고 추적하는 데 중요해지고 가장 최근에 사용 가능한 유전체를 활용한 새로운 PCR 프라이머 설계가 가능해질 것입니다. 17

기형날개바이러스(DWV,  Iflavirus aladeformis )는 미국에서 특히 우려되는 바이러스이며 꿀벌의 세계적인 병원체로 간주됩니다 .18 DWV는 Varroa 속에 속하는 외부기생성 진드기에 의해 매개되며  19 Varroa destructor는  미국에서 우세한 꿀벌 진드기입니다 20.  또한 V. destructor 의 존재는  알려지지 않은 메커니즘 19 , 21  을 통해 특정 DWV 마스터 변종(A형 및 B형)의 유행에 변화를 가져왔습니다 . 각 변종은 동일한 숙주 세포 내에서 공동 감염 및 복제가 가능하기 때문에 피코르나 유사 바이러스에서 새로운 변종 생성과 관련된 것으로 알려진 재조합 이벤트의 기회가 생깁니다 22 . B형은 A 형보다 미국에 훨씬 늦게 도입되었고 , 최근까지 A형은 미국에서 가장 흔한 변종이었고 잠재적으로 전 세계적으로도 그러했습니다 . 12 , 23 RdRp RT-PCR 앰플리콘 조사에서 보고된 바에 따르면요. 그런 다음 2016년과 2019년 사이에 B형이 증가하고 A형이 감소하는 것이 관찰되었습니다 . 17 , 24

이 연구에서 우리는 A. mellifera  와  V. destructor 모두에서 RNA 바이러스의 총 유전체 다양성을 조사   하고 미국 주요 허브에 걸쳐 상업적 양봉 운영에서 재조합 DWV 유전체를 식별하는 것을 목표로 했습니다. 우리의 연구 결과는 이전 연구를 뒷받침하며, DWV 유형 A 변이체가 유형 B로 계속 대체되고 있음을 확인하지만, 또한 어느 정도 재조합을 보이는 유전체가 매우 흔하다는 것을 시사합니다.

A. mellifera 및 V. destructor viromes

 미국 11개 주의 55개 양봉장에서  A. mellifera  ( n  =30)와 가능한 경우  V. destructor  ( n =1–10) 의 풀링된 샘플  (단일 콜로니를 나타냄)이 수집되었습니다(그림 1a ). Oxford Nanopore Technologies 시퀀싱을 위해 383개의  A. mellifera  와 173개의  V. destructor  바이롬으로 구성된 555개의 cDNA 라이브러리를 생성했습니다(보충 자료 표  1 ). 콜로니의 평균 진드기 밀도는 100마리의 꿀벌당 4.23마리로 낮았습니다(표준 편차(sd) 土 5.33, 보충 자료 표  1 ). 이로 인해  모든 콜로니에서 V. destructor 에 대한 접근이 제한되었습니다  . 우리는 7,180만 개의 시퀀싱 리드를 생성하였고, 각 바이롬은 평균 128,322개의 리드(sd = 88,930)를 생성하였으며, 평균 길이는 415bp(sd = 124bp)였습니다. De novo 어셈블리는 13,233개의 콘티그를 생성하였고,  A. mellifera  바이롬당 평균 22개의 콘티그(sd = 12.2),  V. destructor  바이롬당 평균 27개의 콘티그(sd = 13.4, 보충 자료 표  1 )를 생성하였습니다. 대부분의 리드는 숙주 전사본(82-88%)이었고, 바이러스 리드는 평균 0.237%를 차지했습니다(그림  1b ). 1747개의 빈으로 묶인 바이러스 콘티그 중 45개의 완전한 게놈과 1702개의 부분 게놈(236개의 고품질, 489개의 중간 품질, 789개의 저품질, 188개의 미할당)이 CheckV 25  (보충 자료 표  2 )로 평가되었습니다. 짧은 게놈 조각을 포함시키기 위해 게놈의 90%에서 95%의 서열 동일성을 사용하여 바이러스 게놈을 클러스터링하여 가장 긴 콘티그 26을 유지했습니다 . 이를 통해 997개의 바이러스 고유 클러스터가 생성되었습니다. 별도로 지정하지 않는 한 대부분의 다운스트림 분석에서는 중간 및 높은 완료 수준의 게놈만 고려되었습니다.