Unrecognized introductions of SARS-CoV-2 into the US state of Georgia shaped the early epidemic.
Unrecognized introductions of SARS-CoV-2 into the US state of Georgia shaped the early epidemic.
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DOI：
10.1093/ve/veac011
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
5.3
通讯作者：
Piantadosi A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Babiker A;Martin MA;Marvil C;Bellman S;Petit Iii RA;Bradley HL;Stittleburg VD;Ingersoll J;Kraft CS;Li Y;Zhang J;Paden CR;Read TD;Waggoner JJ;Koelle K;Piantadosi A
2020年初，随着对严重急性呼吸道综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）的诊断和监测反应的加强，人们的注意力主要集中在回国的国际旅客身上。在这里，我们通过分析格鲁吉亚州到2020年3月的详细临床，分子和病毒基因组数据，建立了现有的研究，描述了SARS-CoV-2在美国传播的早期模式。我们发现的证据，多个早期引进到格鲁吉亚，尽管相对稀疏的采样。大多数采样序列可能源于该州首次检测到感染前三周从亚洲引进的单个或少量。我们对国内旅行者的序列分析表明，到2020年3月底，密切相关的病毒在美国多个州广泛传播。我们的研究结果表明，在大流行的早期，专门关注在返回的国际旅行者中识别SARS-CoV-2可能导致数周内无法识别当地传播的感染，并指出迫切需要对未来的大流行实施快速，广泛的目标监测工作。
In early 2020, as diagnostic and surveillance responses for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) ramped up, attention focused primarily on returning international travelers. Here, we build on existing studies characterizing early patterns of SARS-CoV-2 spread within the USA by analyzing detailed clinical, molecular, and viral genomic data from the state of Georgia through March 2020. We find evidence for multiple early introductions into Georgia, despite relatively sparse sampling. Most sampled sequences likely stemmed from a single or small number of introductions from Asia three weeks prior to the state’s first detected infection. Our analysis of sequences from domestic travelers demonstrates widespread circulation of closely related viruses in multiple US states by the end of March 2020. Our findings indicate that the exclusive focus on identifying SARS-CoV-2 in returning international travelers early in the pandemic may have led to a failure to recognize locally circulating infections for several weeks and point toward a critical need for implementing rapid, broadly targeted surveillance efforts for future pandemics.
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影响因子：
64.5
作者：
Fauver, Joseph R.;Petrone, Mary E.;Grubaugh, Nathan D.
通讯作者：
Grubaugh, Nathan D.
影响因子：
64.8
作者：
Harris CR;Millman KJ;van der Walt SJ;Gommers R;Virtanen P;Cournapeau D;Wieser E;Taylor J;Berg S;Smith NJ;Kern R;Picus M;Hoyer S;van Kerkwijk MH;Brett M;Haldane A;Del Río JF;Wiebe M;Peterson P;Gérard-Marchant P;Sheppard K;Reddy T;Weckesser W;Abbasi H;Gohlke C;Oliphant TE
通讯作者：
Oliphant TE
Biopython：用于计算分子生物学和生物信息学的免费 Python 工具。
DOI：
10.1093/bioinformatics/btp163
发表时间：
2009-06-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Cock PJ;Antao T;Chang JT;Chapman BA;Cox CJ;Dalke A;Friedberg I;Hamelryck T;Kauff F;Wilczynski B;de Hoon MJ
通讯作者：
de Hoon MJ
影响因子：
56.9
作者：
Gonzalez-Reiche, Ana S.;Hernandez, Matthew M.;van Bakel, Harm
通讯作者：
van Bakel, Harm
影响因子：
1.2
作者：
Cingolani, Pablo;Platts, Adrian;Ruden, Douglas M.
通讯作者：
Ruden, Douglas M.