Measurably evolving pathogens in the genomic era.
Measurably evolving pathogens in the genomic era.
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DOI：
10.1016/j.tree.2015.03.009
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发表时间：
2015-06
影响因子：
16.8
通讯作者：
Didelot X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Biek R;Pybus OG;Lloyd-Smith JO;Didelot X
当前的测序技术为研究微生物种群创造了前所未有的机遇。对于位点突变率相对较低的病原体，如DNA病毒和细菌，全基因组测序能够揭示在不同时间采集的种群样本之间新的遗传变异的积累。“可测量进化的种群”这一概念及相关分析方法为快速进化的RNA病毒提供了有力的见解，但它们在其他病原体中的应用仍处于起步阶段。在此我们认为，一旦在全基因组范围内评估进化，先前在进化缓慢和快速的病原体之间的区别就会变得模糊，并且我们强调了为了从基因组数据推断病原体种群动态需要克服的重要分析挑战。
Current sequencing technologies have created unprecedented opportunities for studying microbial populations. For pathogens with comparatively low per-site mutation rates, such as DNA viruses and bacteria, whole-genome sequencing can reveal the accumulation of novel genetic variation between population samples taken at different times. The concept of “measurably evolving populations” and related analytical approaches have provided powerful insights for fast-evolving RNA viruses, but their application to other pathogens is still in its infancy. Here we argue that previous distinctions between slow- and fast-evolving pathogens become blurred once evolution is assessed at a genome-wide scale and we highlight important analytical challenges to be overcome in order to infer pathogen population dynamics from genomic data.
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影响因子：
6.7
作者：
Biek, Roman;O'Hare, Anthony;Kao, Rowland R.
通讯作者：
Kao, Rowland R.
影响因子：
64.8
作者：
Bos KI;Harkins KM;Herbig A;Coscolla M;Weber N;Comas I;Forrest SA;Bryant JM;Harris SR;Schuenemann VJ;Campbell TJ;Majander K;Wilbur AK;Guichon RA;Wolfe Steadman DL;Cook DC;Niemann S;Behr MA;Zumarraga M;Bastida R;Huson D;Nieselt K;Young D;Parkhill J;Buikstra JE;Gagneux S;Stone AC;Krause J
通讯作者：
Krause J
DOI：
10.1098/rspb.2014.0732
发表时间：
2014-07-07
影响因子：
4.7
作者：
Duchene, Sebastian;Holmes, Edward C.;Ho, Simon Y. W.
通讯作者：
Ho, Simon Y. W.
影响因子：
3.3
作者：
Didelot, Xavier;Falush, Daniel
通讯作者：
Falush, Daniel
影响因子：
9.8
作者：
Drummond AJ;Ho SY;Phillips MJ;Rambaut A
通讯作者：
Rambaut A