A Phylodynamic Workflow to Rapidly Gain Insights into the Dispersal History and Dynamics of SARS-CoV-2 Lineages.
A Phylodynamic Workflow to Rapidly Gain Insights into the Dispersal History and Dynamics of SARS-CoV-2 Lineages.
复制标题
DOI：
10.1093/molbev/msaa284
复制
发表时间：
2021-04-13
影响因子：
10.7
通讯作者：
Maes P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dellicour S;Durkin K;Hong SL;Vanmechelen B;Martí-Carreras J;Gill MS;Meex C;Bontems S;André E;Gilbert M;Walker C;Maio N;Faria NR;Hadfield J;Hayette MP;Bours V;Wawina-Bokalanga T;Artesi M;Baele G;Maes P
自COVID-19大流行开始以来，已生成并与科学界分享了前所未有数量的SARS-CoV-2基因组序列。无与伦比的可用遗传数据量为获得大流行期间病毒传播的实时见解提供了独特的机会，但如果用黄金标准的地理方法进行分析，也是一个令人生畏的计算障碍。为了解决这一实际限制，我们在这里描述并应用快速分析管道来分析SARS-CoV-2谱系的时空传播历史和动态。作为概念的证明，我们专注于比利时的流行病，其中有一个最高的空间密度的可用SARS-CoV-2基因组。我们的管道有可能迅速应用于其他国家或地区，在评估干预措施的影响或其逐步缓解方面补充流行病学分析方面具有关键优势。
Since the start of the COVID-19 pandemic, an unprecedented number of genomic sequences of SARS-CoV-2 have been generated and shared with the scientific community. The unparalleled volume of available genetic data presents a unique opportunity to gain real-time insights into the virus transmission during the pandemic, but also a daunting computational hurdle if analyzed with gold-standard phylogeographic approaches. To tackle this practical limitation, we here describe and apply a rapid analytical pipeline to analyze the spatiotemporal dispersal history and dynamics of SARS-CoV-2 lineages. As a proof of concept, we focus on the Belgian epidemic, which has had one of the highest spatial densities of available SARS-CoV-2 genomes. Our pipeline has the potential to be quickly applied to other countries or regions, with key benefits in complementing epidemiological analyses in assessing the impact of intervention measures or their progressive easement.
登录
查看更多内容
影响因子：
5.3
作者：
Sagulenko P;Puller V;Neher RA
通讯作者：
Neher RA
影响因子：
4.3
作者：
Lemey P;Rambaut A;Drummond AJ;Suchard MA
通讯作者：
Suchard MA
影响因子：
64.3
作者：
Holmes, Emily A.;O'Connor, Rory C.;Bullmore, Ed
通讯作者：
Bullmore, Ed
影响因子：
56.9
作者：
Candido, Darlan S.;Claro, Ingra M.;Faria, Nuno Rodrigues
通讯作者：
Faria, Nuno Rodrigues
DOI：
10.1073/pnas.1206598109
发表时间：
2012-09-11
影响因子：
11.1
作者：
Pybus, Oliver G.;Suchard, Marc A.;Delwart, Eric L.
通讯作者：
Delwart, Eric L.