이종간 전염

Cross-species transmission

이종간전염(CST)은 이종간전염, 호스트점프, 또는 스필오버라고도 불리며, 다른 종에 속하는 호스트 간에 바이러스 등의 감염성 병원체가 전염되는 것을 말합니다.일단 새로운 숙주 종의 개체로 유입되면, 이 병원체는 새로운 숙주에게 질병을 일으킬 수 있고/또는 같은 종의 다른 개체에게 감염될 수 있는 능력을 획득하여 새로운 숙주 집단을 [1]통해 확산될 수 있다.이 현상은 바이러스학에서 가장 흔하게 연구되지만 이종 간 전염은 박테리아 병원체나 다른 종류의 [2]미생물과 함께 발생할 수도 있다.

새로운 숙주로의 병원체 이동에 관여하는 단계에는 병원체와 숙주 사이의 접촉, 증폭과 발병을 초래할 수 있는 초기 개별 숙주의 성공적인 감염, 그리고 원래 숙주 또는 새로운 숙주 사이에서 병원체가 효율적으로 확산될 수 있도록 하는 병원체의 적응이 포함됩니다.새로운 [3]숙주의 개체군 내 개체들.이 개념은 특히 바이러스에 의해 야기되는 인간의 새로운 전염병을 이해하고 통제하는데 중요하다.인간의 대부분의 바이러스성 질병은 역사적으로 다양한 동물 종으로부터 인간에게 전염되어 온 동물성 질병이다. 예를 들면 사스, 에볼라, 돼지 독감, 광견병, 그리고 조류 [4]인플루엔자를 포함한다.

이종 간 전염을 촉진하는 정확한 메커니즘은 병원체에 따라 다르며, 일반적인 질병의 경우에도 잘 알려져 있지 않습니다.변이율이 높은 바이러스는 새로운 숙주에 빠르게 적응할 수 있으며, 이로 인해 숙주 고유의 면역 방어력을 극복하여 지속적인 전염을 가능하게 하는 것으로 여겨진다.숙주가동현상은 이전에 동물성(zoonotic)[5]이었던 변종이 새로운 숙주 종들 사이에서만 순환하기 시작할 때 발생한다.

병원체 이동은 서로 밀접하게 접촉하는 종들 사이에서 발생할 가능성이 가장 높다.그것은 또한 중간 종에 의해 촉진될 경우 덜 빈번한 접촉을 가진 종들 사이에서 간접적으로 발생할 수 있다. 예를 들어, 저장 종은 바이러스를 벡터 종으로 옮기고,[6][7] 다시 사람에게 바이러스를 옮길 수 있다.숙주 종들 간의 계통학적 관련성의 정도는 또한 숙주의 면역학적 방어의 유사성 때문에 병원체가 그들 사이에 전염될 가능성에 영향을 미칩니다; 예를 들어, 대부분의 인간 동물성 전염은 다른 종의 포유류로부터 옵니다.반면에, 식물 바이러스와 같은, 더 먼 친척 종들의 병원균은, 인간을 전혀 감염시킬 수 없을지도 모른다.전염률에 영향을 미치는 다른 요인으로는 지리적 근접성과 종 내 [3]행동 등이 있다.기후 변화와 토지 이용 확대로 인해 바이러스 확산 위험이 크게 [8]증가할 것으로 예상된다.

보급률 및 제어

이종 간 전염은 인간과 다른 [citation needed]종에서 질병 발생의 가장 중요한 원인이다.또한 미생물에 기인하는 야생동물 동물성 질병은 인간의 가장 흔한 질병으로, 야생동물과 가축 사이의 CST는 가축의 생산성을 떨어뜨리고 수출 제한을 [2]가함으로써 농업에 상당한 경제적 영향을 미친다.따라서 CST는 공중 보건, 농업 및 야생동물 관리에 대한 주요 관심사가 됩니다.

오란의 부본성 페스트에 대한 연구의 저자들은 이 질병이 "주로 설치류에 영향을 미치는 세균성 Zoonosis"라고 강조한다.그것은 예르시니아 페스티스에 의해 발생하며 벼룩에 의해 동물에서 동물로 전염된다.인간은 보통 감염된 쥐벼룩에 물려 감염됩니다."보건당국이 시행한 위생관리 조치는 화학성분으로 "페메트린을 사용한 내부 및 주변 살포가 실시되었다.델타메트린은 선로와 환자 거주지 주변 반경 10km에 위치한 설치류 굴 주변에 뿌려졌다.쥐를 마구잡이로 죽이는 것은 [9]금지됐다.

최근 사람에게서 발생한 바이러스 병원체의 많은 비율은 다양한 동물 종에서 유래한 것으로 여겨진다.이것은 조류 독감, 에볼라, 원숭이 수두,[10] 그리고 한타 바이러스와 같은 몇몇 최근의 유행병들에 의해 나타난다.일부 질병은 [11]사람에게서 근절된 후 동물 숙주를 통해 잠재적으로 인간에게 다시 전염될 수 있다는 증거가 있다.모르빌리바이러스는 종장벽을 [11]쉽게 넘을 수 있기 때문에 이러한 현상이 발생할 위험이 있다.CST는 생산 산업에도 큰 영향을 미칠 수 있습니다.Genotype VI-Avian paramyxvirus 혈청형 1(GVI-PMV1)은 갈매기목(닭)에서 비둘기목(Columbiformes)으로의 이종간 전염을 통해 발생한 바이러스로, 가금류 [12]업계에서 유행하고 있다.

많은 다른 종들 사이의 광견병 바이러스 변종의 CST는 야생동물 관리의 주요 관심사이다.이러한 변종들을 비저축성 동물에 도입하는 것은 인간 노출의 위험을 증가시키고 광견병 [13]통제를 향한 현재의 발전을 위협한다.

많은 병원균들은 숙주 특화를 가지고 있는 것으로 생각되는데, 이것은 숙주 [5]종에서 다른 변종들의 유지를 설명해준다.병원균은 숙주의 특이성을 극복해야만 새로운 숙주로 교배할 수 있다.일부 연구는 숙주의 전문화가 과장될 수 있으며, 병원균은 이전에 [5]생각했던 것보다 CST를 나타낼 가능성이 높다고 주장해 왔다.원래 호스트는 일반적으로 병원체에 감염되었을 때 사망률이 낮으며, 새로운 호스트에서[14] 사망률이 훨씬 높은 경향이 있습니다.

인간 이외의 영장류와 인간 사이의

상세 정보:인간에서 가상으로 전송

비인간 영장류(NHP)와 인간의 밀접한 관계 때문에, NHP와 인간 사이의 질병 전염은 비교적 일반적이며 공중 보건의 주요 관심사가 될 수 있다.HIV와 인간 아데노바이러스와 같은 질병은 NHP의 [15][16]상호작용과 관련이 있다.

사람과 NHP의 접촉이 빈번한 장소에서는 질병 전염을 방지하기 위해 예방 조치를 취하는 경우가 많다.SFV(Simian Foomy Virus)는 이종간 전염률이 높은 엔조틱 레트로바이러스이며 감염된 NHP에 [17]물린 사람에게 영향을 미치는 것으로 알려져 있다.그것은 원숭이 사원의 방문객들이 템플 마카크로부터 SFV에 감염될 수 있는 인도네시아와 같은 곳에서 건강상의 문제를 야기했다.[18]TMAdV(티티원숭이 아데노바이러스)는 다른 아데노바이러스와 57% 미만의 쌍별 뉴클레오티드 정체성을 공유하는 매우 분산된 바이러스로 원숭이의 치사율(83%)이 높고 인간 [14]숙주를 통해 확산될 수 있는 NHP 바이러스이다.

종간 전파 예측 및 방지

예측과 모니터링은 CST와 그 영향에 대한 연구에 중요하다.그러나, 이종간 전염 사건의 발생원과 운명을 결정하는 요소들은 대부분의 인간 [4]병원체들에게 여전히 불분명하다.이로 인해 CST 분석에 다른 통계 모델을 사용하게 되었다.이러한 모델에는 위험 분석 모델,[19] 단일 속도 측정 팁([16]SRDT) 모델 및 계통 발생학적 [4]확산 모델이 포함됩니다.CST 사건에 관련된 병원체의 게놈 연구는 병원체의 기원과 운명을 [4]결정하는데 매우 유용하다.이는 병원균의 유전적 다양성과 돌연변이율이 여러 호스트 간에 전염될 수 있는지 여부를 결정하는 데 중요한 요소이기 때문입니다.이것은 전염종의 게놈이 부분적으로 또는 완전히 [14]배열되는 것을 중요하게 만든다.게놈 구조가 변경되면 호스트 범위가 좁은 병원체가 더 넓은 호스트 [5]범위를 이용할 수 있게 될 수 있습니다.다른 종들, 지리적 범위, 그리고 다른 상호 작용 장벽들 사이의 유전적 거리 또한 이종 간 [4]전염에 영향을 미칠 것이다.

CST의 위험 평가 분석에 대한 한 가지 접근방식은 질병 전염의 "과정"을 부분으로 분해하는 위험 분석 모델을 개발하는 것이다.이종 간 질병 전염을 초래할 수 있는 과정과 상호작용은 명백히 가상의 감염 체인으로 설명된다.실험실 및 현장 실험의 데이터는 각 성분의 확률, 예상되는 자연 변동 및 [18]오차 한계를 추정하는 데 사용됩니다.

다양한 유형의 CST 연구는 요구를 충족하기 위해 다른 분석 경로를 필요로 할 것이다.다른 포유동물에게 전파될 수 있는 박쥐 내 바이러스 식별에 관한 연구에서는 게놈 샘플의 배열 분석 → 원시 판독치의 "정리" → 숙주 판독치와 진핵생물 오염물질의 제거 → 나머지 판독치의 de novo 조립 → 바이러스 콘티그에 대한 주석 → 특정 바이러스의 분자 검출 → 계통학 분석 등의 워크플로우를 이용했다.→ 데이터 [20]해석.

CST를 검출해, 그 비율을 유병률 데이터에 근거해 추정하는 것은 [2]어려운 일입니다.이러한 어려움으로 인해 계산 방법은 CST 이벤트와 그와 관련된 병원체를 분석하기 위해 사용된다.분자 기술의 폭발적 발전은 병원체 유전학의 계통학적 분석을 [2]역학적 매개변수를 추론하는 데 사용할 수 있는 새로운 가능성을 열었다.이를 통해 이러한 사건의 발생원 및 대처 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.CST 예방 방법은 현재 생물학적 데이터와 계산적 데이터를 모두 사용하고 있습니다.그 예로는 세포분석과 계통학적 비교를 모두 사용하여 TRIM5 유전자의 산물인 TRIM5α가 자연에서 [21]종간 전염과 레트로바이러스의 출현을 억제하는 역할을 하는 것을 들 수 있다.

분석.

계통발생학

유전자 데이터의 비교는 이종간 전염 연구에 매우 중요하다.계통발생학적 분석은 CST와 관련된 병원균과 그들이 감염시키는 숙주 종 모두의 유전적 변이를 비교하는데 사용된다.종합하면, 병원체가 새로운 숙주로 교차하는 것을 가능하게 한 것(즉, 병원체의 돌연변이, 호스트 감수성의 변화)과 이것을 장래에 어떻게 예방할 수 있는지를 추론할 수 있다.병원체가 새로운 종에 처음 진입하기 위해 사용하는 메커니즘이 잘 특징지어지고 일정 수준의 위험 통제와 예방을 얻을 수 있다.이와 관련하여 병원균 및 관련 질병에 대한 이해가 부족하여 예방 조치를 취하기가[19] 어렵습니다.

또한 대체 호스트는 잠재적으로 [22]병원체의 진화와 확산에 중요한 역할을 할 수 있습니다.병원체가 종을 넘으면 숙주의 장벽을 뚫을 [19]수 있는 새로운 특성을 획득하는 경우가 많습니다.다른 병원체 변종들은 숙주 [22]종에 매우 다른 영향을 미칠 수 있다.따라서 다른 숙주 종에서 발생하는 동일한 병원균을 비교하는 것이 CST 분석에 유익할 수 있다.계통발생학적 분석은 다른 종의 개체군을 통해 병원균의 역사를 추적하는데 사용될 수 있다.비록 병원체가 새롭고 매우 다양하더라도, 계통학적 비교는 매우 [14]통찰력 있을 수 있다.병원체 전파에 의한 전염병의 이력을 조사하기 위한 유용한 전략은 분자 시계 분석, 전염병의 시간 척도를 추정하기 위한 결합 이론, 그리고 [16]병원체의 인구학적 이력을 추론하기 위한 결합 이론을 결합한다.계통 발생을 구성할 때 컴퓨터 데이터베이스와 도구를 사용하는 경우가 많습니다.BLAST와 같은 프로그램은 병원체 배열에 주석을 달기 위해 사용되는 반면 GenBank와 같은 데이터베이스는 병원체 게놈 구조에 기반한 기능에 대한 정보를 제공합니다.트리는 MPR 또는 베이지안 추론과 같은 계산 방법을 사용하여 구성되며,[23] 연구의 필요에 따라 모델이 생성됩니다.예를 들어 SRDT(Single Rate Date Tip) 모델을 사용하면 시스템 생성 [16]트리에서 시간 척도를 추정할 수 있습니다.CST 예측 모델은 모델을 구성할 때 고려해야 할 파라미터에 따라 달라집니다.

가장 인색한 재구성(MPR)

인색함은 증거에 맞는 가장 간단한 과학적 설명을 선택하는 원리이다.계통수 구축에 있어서 가장 좋은 가설은 가장 적은 진화적 변화를 필요로 하는 가설이다.계통수에서 조상의 특징 상태를 재구성하기 위해 절약법을 사용하는 것은 생태학적, 진화적 [24]가설을 시험하는 방법이다.이 방법은 CST 연구에서 [2]숙주와 관련하여 병원체 사이에 존재하는 특성 변화의 수를 추정하기 위해 사용될 수 있습니다.따라서 MPR은 CST 병원체를 원점까지 추적하는 데 유용합니다.MPR은 또한 숙주 종 집단의 특성을 비교하는 데 사용될 수 있습니다.집단 내 특성 및 행동은 그들이 CST에 더 민감하게 만들 수 있다.예를 들어, 지역적으로 이주하는 종은 개체군 [25]네트워크를 통해 바이러스를 확산시키는데 중요하다.

절약 재구성의 성공에도 불구하고, 연구에 따르면 절약 재구성은 종종 민감하고 때로는 복잡한 [24]모델에서 편향되기 쉽습니다.이로 인해 많은 변수를 고려해야 하는 CST 모델에 문제가 발생할 수 있습니다.절약 [24]재구성의 대안으로 최대우도와 같은 대체 방법이 개발되었다.

유전자 마커 사용

유전자 변이를 측정하는 두 가지 방법인 가변수 탠덤 반복(VNTRs)과 단일 뉴클레오티드 다형(SNPs)은 세균 [2]전달 연구에 매우 유익했다.VNTR은 낮은 비용과 높은 돌연변이율로 인해 최근 발생에서 유전적 차이를 검출하는 데 특히 유용하며 SNP는 VNTR보다 궤적당 돌연변이율이 낮지만 분리주 간에 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 유전적 관계를 제공한다.두 방법 모두 유전자 분석을 위한 계통 발생을 구성하기 위해 사용되지만, SNP는 계통 발생 [2]수축에 대한 연구에 더 적합합니다.단, 이러한 방법으로는 CST 에버트를 정확하게 시뮬레이션하기 어려울 수 있습니다.VNTR 마커를 사용하여 작성된 계통 발생에 기초한 CST 추정치는 광범위한 파라미터에 걸친 CST 이벤트 검출에 편향될 수 있다.CST 레이트의 추정치가 낮고 SNP의 수가 적은 경우 SNP는 CST의 추정치에 대해 편중되어 변동성이 적은 경향이 있습니다.일반적으로 이러한 방법을 사용한 CST 비율 추정치는 도입된 [2]균주 간에 더 많은 돌연변이, 더 많은 마커 및 높은 유전적 차이가 있는 시스템에서 가장 신뢰할 수 있습니다.CST는 매우 복잡하며 모델은 현상을 정확하게 표현하기 위해 많은 매개변수를 고려해야 한다.현실을 지나치게 단순화하는 모델은 편향된 데이터를 초래할 수 있습니다.도입 후 축적된 돌연변이 수, 확률성, 도입된 균주의 유전적 차이, 표본 추출 노력과 같은 다중 매개변수는 특히 표본 추출이 제한되거나 돌연변이율이 낮거나 최근에 병원체가 [2]도입된 경우에도 CST의 편향되지 않은 추정을 어렵게 할 수 있다.CST 비율에 영향을 미치는 요인에 대한 자세한 정보는 이러한 사건을 연구하기 위한 보다 적절한 모델의 축소에 필요하다.

CST 비율을 추정하기 위해 유전자 표지를 사용하는 과정은 편견을 줄이기 위해 몇 가지 중요한 요소를 고려해야 한다.하나는 분석에서 구축된 계통수가 [2]트리를 생성하는 기본 역학 과정을 포착해야 한다는 것이다.이 모델들은 유전체 구조의 일반적인 차이뿐만 아니라 병원체의 유전적 다양성이 한 종의 질병에 어떻게 영향을 미치는지 설명할 필요가 있다.둘째,[2] 분석의 강도는 병원체가 시스템에 도입된 이후 축적된 돌연변이의 양에 따라 달라집니다.이는 많은 모델에서 돌연변이 수를 CST 빈도의 지표로 사용하기 때문입니다.따라서 (실험실 실험이나 게놈 비교 분석을 통해) 도입 후 또는 마커 대체율을 추정하는 데 주력하고 있다.이는 MPR 방법을 사용할 때뿐만 아니라 돌연변이율을 [2]추정해야 하는 우도 접근법에도 중요합니다.셋째, CST는 잠재적 숙주의 질병 유병률에도 영향을 미치므로, 두 역학 시계열 데이터를 모두 유전자 데이터와 결합하는 것이 CST 연구에[2] 대한 훌륭한 접근법이 될 수 있다.

베이지안 분석

베이지안 프레임워크는 최대우도 기반 분석의 한 형태이며 이종 간 전염 연구에서 매우 효과적일 수 있다.특성 진화 방법의 베이지안 추론은 RNA [2]바이러스의 CST 연구를 위해 현재 개발되고 있는 특성 확산 모델과 같은 모델과 함께 계통수 불확실성과 더 복잡한 시나리오를 설명할 수 있다.베이지안 통계 접근방식은 CST 기점을 추적하기 위한 다른 분석보다 장점을 제시한다.계산 기술을 사용하면 직접 관찰할 수 없는 미지의 계통 발생과 일반적으로 [26]잘 이해되지 않는 미지의 이행 프로세스를 통합할 수 있습니다.

베이지안 프레임워크는 또한 다양한 종류의 정보를 모으는 데 매우 적합합니다.BEAST 소프트웨어는 교정된 계통발생과 계보에 중점을 두고 있으며, 완전한 확률론적 모델로 결합할 수 있는 대체 모델, 인구통계학적 및 여유로운 클럭 모델을 포함한 많은 보완적 진화 모델을 제공함으로써 이를 설명한다.이 모델들은 공간 재구성을 추가함으로써 유전자 [26]데이터로부터 생물 지리학적 역사 재구성의 가능성을 만들어낸다.이것은 이종간 전송의 발생원을 판별하는 데 도움이 될 수 있습니다.베이지안 통계 방법의 높은 효과성은 진화 [27]연구에서 그것들을 중요하게 만들었다.이산 확산 모델에 따른 베이지안 조상 숙주 재구성은 CST와 관련된 병원체의 기원과 효과를 추론하는 데 사용될 수 있다.베이지안을 사용한 인간 아데노바이러스에 대한 한 연구는 바이러스 종에 대한 고릴라와 침팬지 기원을 지지하여 예방 [15]노력을 도왔다.아마도 두 종의 동위원소 개체군 간에 직접 접촉하는 경우는 드물지만, CST 사건은 그들 사이에서 발생할 수 있다.이 연구는 또한 인간에게 두 개의 독립적인 HAdV-B 전염 사건이 발생했으며 인간에게 유통되는 HAdV-B가 동물성 기원이며 아마도 우리 종족의 [15]수명 대부분 동안 지구 건강에 영향을 미쳤을 것이라는 것을 알아냈다.

계통발생학적 확산모델은 계통지리학적 분석에 자주 사용되며 숙주 점핑에 대한 추론이 점차 [4]관심을 끌고 있다.베이지안 추론 접근방식은 여러 잠재적 확산 예측 변수에 대한 모델 평균을 가능하게 하며, 계통 발생 [4]이력에 대한 한계를 극복하면서 각 예측 변수의 지지와 기여도를 추정한다.바이러스 CST 연구의 경우, 베이지안 통계 프레임워크의 유연성은 CST 스필오버와 숙주 [4]이동의 여러 생태학적 및 진화적 영향의 기여도를 동시에 테스트하고 정량화하는 동시에 서로 다른 숙주 종 간의 바이러스 전달 재구성을 가능하게 한다.박쥐의 광견병에 대한 한 연구는 지리적 범위가 겹치는 것은 CST에 대한 약간의 예측 변수이지만 숙주 [4]이동에 대해서는 그렇지 않다는 것을 보여주었다.이것은 모델의 베이지안 추론을 CST 분석에 어떻게 사용할 수 있는지를 보여줍니다.

「 」를 참조해 주세요.


레퍼런스

  1. ^ Childs, JE; Mackenzie, JE; Richt, JE (2007), Wildlife and Emerging Zoonotic Diseases: The Biology, Circumstances and Consequences of Cross-Species Transmission, Current Topics in Microbiology and Immunology, vol. 315, Springer-Verlag Berlin Heidelberg: Springer Science+Business Media, pp. 129–134, doi:10.1007/978-3-540-70962-6, ISBN 978-3-540-70961-9
  2. ^ a b c d e f g h i j k l m n Benavides, JA; Cross, PC; Luikart, G; Creel, S (2014), "Limitations to estimating bacterial cross-species transmission using genetic and genomic markers: Inferences from simulation modeling", Evolutionary Applications, 7 (7): 774–787, doi:10.1111/eva.12173, PMC 4227858, PMID 25469159
  3. ^ a b Parrish, CR; Holmes, EC; Morens, DM; Park, EC; et al. (2008), "Cross-Species Virus Transmission and the Emergence of New Epidemic Diseases", Microbiol. Mol. Biol. Rev., 72 (3): 457–470, doi:10.1128/MMBR.00004-08, PMC 2546865, PMID 18772285
  4. ^ a b c d e f g h i Faria, NR; Suchard, MA; Rambaut, A; Streicker, DG; et al. (2013), "Simultaneously reconstructing viral cross-species transmission history and identifying the underlying constraints", Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci, 368 (1614): 20120196, doi:10.1098/rstb.2012.0196, PMC 3678322, PMID 23382420
  5. ^ a b c d Haven, J; Park, AW (2013), "Superinfection reconciles host–parasite association and cross-species transmission", Theoretical Population Biology, 90: 129–134, doi:10.1016/j.tpb.2013.09.015, PMC 7126234, PMID 24161558
  6. ^ Wang LF, Anderson DE (2019). "Viruses in bats and potential spillover to animals and humans". Current Opinion in Virology. 34: 79–89. doi:10.1016/j.coviro.2018.12.007. PMC 7102861. PMID 30665189.
  7. ^ Fagre AC, Kading RC (2019). "Can Bats Serve as Reservoirs for Arboviruses?". Viruses. 11 (3): 215. doi:10.3390/v11030215. PMC 6466281. PMID 30832426.
  8. ^ Carlson, Colin J.; Albery, Gregory F.; Merow, Cory; Trisos, Christopher H.; Zipfel, Casey M.; Eskew, Evan A.; Olival, Kevin J.; Ross, Noam; Bansal, Shweta (28 April 2022). "Climate change increases cross-species viral transmission risk". Nature. 607 (7919): 555–562. doi:10.1038/s41586-022-04788-w. ISSN 1476-4687. PMID 35483403. S2CID 248430532. Retrieved 6 May 2022.
  9. ^ Bertherat, Eric; Bekhoucha, Souad; Chougrani, Saada; Razik, Fathia; Duchemin, Jean B.; Houti, Leila; Deharib, Larbi; Fayolle, Corinne; Makrerougrass, Banaouda; Dali-Yahia, Radia; Bellal, Ramdan; Belhabri, Leila; Chaieb, Amina; Tikhomirov, Evgueni; Carniel, Elisabeth (2007). "Plague Reappearance in Algeria after 50 Years, 2003". Emerging Infectious Diseases. 13 (10): 1459–1462. doi:10.3201/eid1310.070284. PMC 2851531. PMID 18257987.
  10. ^ Gessain, A; Rua, R; Betsem, E; Turpin, J (2013), "HTLV-3/4 and simian foamy retroviruses in humans: Discovery, epidemiology, cross-species transmission and molecular virology", Virology, 435 (1): 187–199, doi:10.1016/j.virol.2012.09.035, PMC 7111966, PMID 23217627
  11. ^ a b Crosby, L (2013), "Morbillivirus cross-species infection:is there a risk for humans?", Future Virology, 7 (1): 1103–1113, doi:10.2217/fvl.12.103, ProQuest 1179633590
  12. ^ Chong, YL; Lam, TT; Kim, O; Lu, H; et al. (2013), "Successful establishment and global dispersal of genotype VI avian paramyxovirus serotype 1 after cross species transmission", Infection, Genetics and Evolution, 17: 260–268, doi:10.1016/j.meegid.2013.04.025, PMC 7106292, PMID 23628639
  13. ^ Wallace, RM; Gilbert, A; Slate, D; Chipman, R (2014), "Right Place, Wrong Species: A 20-Year Review of Rabies Virus Cross Species Transmission among Terrestrial Mammals in the United States", PLOS ONE, 9 (10): e107539, Bibcode:2014PLoSO...9j7539W, doi:10.1371/journal.pone.0107539, PMC 4189788, PMID 25295750
  14. ^ a b c d Chen, EC; Yagi, S; Kelly, KR; Mendoza, SP; et al. (2011), "Cross-Species Transmission of a Novel Adenovirus Associated with a Fulminant Pneumonia Outbreak in a New World Monkey Colony", PLOS Pathogens, 7 (7): e1002155, doi:10.1371/journal.ppat.1002155, PMC 3136464, PMID 21779173
  15. ^ a b c Hoppe, E; Pauly, M; Gillespie, TR; Akoua-Koffi, C; et al. (2015), "Multiple Cross-Species Transmission Events of Human Adenoviruses (HAdV) during Hominine Evolution", Molecular Biology and Evolution, 32 (8): 2072–2084, doi:10.1093/molbev/msv090, PMC 4833075, PMID 25862141
  16. ^ a b c d Lemey, P; Pybus, OG; Wang, B; Saksena, NK; et al. (2003), "Tracing the origin and history of the HIV-2 epidemic.", Proceedings of the National Academy of Sciences, 100 (11): 6588–6592, Bibcode:2003PNAS..100.6588L, doi:10.1073/pnas.0936469100, PMC 164491, PMID 12743376
  17. ^ Mouinga-Ondémé, A; Caron, M; Nkoghé, D; Telfer l, P; et al. (2012), "Cross-Species Transmission of Simian Foamy Virus to Humans in Rural Gabon, Central Africa", Journal of Virology, 86 (2): 1255–1260, doi:10.1128/jvi.06016-11, PMC 3255803, PMID 22072747
  18. ^ a b Engel, G; Hungerford, LL; Jones-Engel, L; Travis, D; et al. (2006), "Risk assessment: A model for predicting cross-species transmission of simian foamy virus from macaques (M. fascicularis) to humans at a monkey temple in bali, indonesia", American Journal of Primatology, 68 (9): 934–948, doi:10.1002/ajp.20299, PMID 16900504, S2CID 11821014
  19. ^ a b c Parrish, CR; Holmes, EC; Morens, DM; Park, EC; et al. (2008), "Cross-Species Virus Transmission and the Emergence of New Epidemic Diseases", Microbiology and Molecular Biology Reviews, 72 (3): 457–470, doi:10.1128/MMBR.00004-08, PMC 2546865, PMID 18772285
  20. ^ Dacheux, L; Cervantes-Gonzalez, M; Guigon, G; Thiberge, JM; et al. (2014), "A Preliminary Study of Viral Metagenomics of French Bat Species in Contact with Humans: Identification of New Mammalian Viruses", PLOS ONE, 9 (1): 845–53, Bibcode:2014PLoSO...987194D, doi:10.1371/journal.pone.0087194, PMC 3906132, PMID 24489870
  21. ^ Kirmaier, A; Wu, F; Newman, RM; Hall, LR; et al. (2013), "TRIM5 Suppresses Cross-Species Transmission of a Primate Immunodeficiency Virus and Selects for Emergence of Resistant Variants in the New Species", PLOS Biology, 8 (8): e1000462, doi:10.1371/journal.pbio.1000462, PMC 2927514, PMID 20808775
  22. ^ a b Allison, AB; Harbison, CE; Pagan, I; Stucker, KM; et al. (2012), "Role of Multiple Hosts in the Cross-Species Transmission and Emergence of a Pandemic Parvovirus", Journal of Virology, 86 (2): 865–872, doi:10.1128/jvi.06187-11, PMC 3255849, PMID 22072763
  23. ^ Allison, AB; Kohler, DJ; Fox, KA; Brown, JD (2015), "Network analysis of host–virus communities in bats and rodents reveals determinants of cross-species transmission", Ecology Letters, 18 (11): 1153–1162, doi:10.1111/ele.12491, PMC 5014217, PMID 26299267
  24. ^ a b c Cunningham, CW; Omland, KE; Oakley, TH (1998), "Reconstructing ancestral character states: A critical reappraisal", Trends in Ecology & Evolution, 13 (9): 361–366, doi:10.1016/s0169-5347(98)01382-2, PMID 21238344, S2CID 6779286
  25. ^ Luis, AD; O'Shea, TJ; Hayman, DTS; Wood, JLN (2015), "Network analysis of host–virus communities in bats and rodents reveals determinants of cross-species transmission" (PDF), Ecology Letters, 18 (11): 1153–1162, doi:10.1111/ele.12491, PMC 5014217, PMID 26299267
  26. ^ a b Lemey, P; Rambaut, A; Drummoond, AJ; Suchard, MA; et al. (2009), "Bayesian Phylogeography Finds Its Roots", PLOS Comput Biol, 5 (9): e1000520, Bibcode:2009PLSCB...5E0520L, doi:10.1371/journal.pcbi.1000520, PMC 2740835, PMID 19779555
  27. ^ Ronquist, F (2004), "Bayesian inference of character evolution" (PDF), Trends in Ecology & Evolution, 19 (9): 475–481, doi:10.1016/j.tree.2004.07.002, PMID 16701310

외부 링크