Global estimates of the fitness advantage of SARS-CoV-2 variant Omicron.
Global estimates of the fitness advantage of SARS-CoV-2 variant Omicron.
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SARS-CoV-2的新变体在时间和空间上的相对适应性都表现出显着的异质性。在本文中，我们扩展的工具，用于估计新的SARS-CoV-2变异的选择强度的分层，混合效应，更新方程模型。这一提法使我们能够估计在全球一级的选择效果，同时纳入国家之间的可测量和不可测量的异质性。应用这个模型的传播Omicron在40个国家，我们发现的证据非常强大，但非常异质性的选择效果。为了检验这种异质性是否可以用免疫格局的差异来解释，我们考虑了疫苗接种率和近期人口水平感染的几个指标作为协变量，发现了中等强度的统计学显著影响。我们还发现，三角洲和Omicron在国家一级的选择优势之间存在显着的正相关关系，这表明其他地区特定的解释变量的健身差异确实存在。我们的方法是在Stan编程语言中实现的，可以在标准的消费级计算资源上运行，并且可以直接应用于未来的变体。
New variants of SARS-CoV-2 show remarkable heterogeneity in their relative fitness over both time and space. In this paper we extend the tools available for estimating the selection strength for new SARS-CoV-2 variants to a hierarchical, mixed-effects, renewal equation model. This formulation allows us to estimate selection effects at the global level while incorporating both measured and unmeasured heterogeneity among countries. Applying this model to the spread of Omicron in forty countries, we find evidence for very strong but very heterogeneous selection effects. To test whether this heterogeneity is explained by differences in the immune landscape, we considered several measures of vaccination rates and recent population-level infection as covariates, finding moderately strong, statistically significant effects. We also found a significant positive correlation between the selection advantage of Delta and Omicron at the country level, suggesting that other region-specific explanatory variables of fitness differences do exist. Our method is implemented in the Stan programming language, can be run on standard consumer-grade computing resources, and will be straightforward to apply to future variants.
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DOI：
10.1016/s1473-3099(22)00001-9
发表时间：
2022-05
期刊：
The Lancet. Infectious diseases
影响因子：
--
作者：
Hart WS;Miller E;Andrews NJ;Waight P;Maini PK;Funk S;Thompson RN
通讯作者：
Thompson RN
SARS-COV-2血统的估计可传播和影响B.1.1.7在英国。
DOI：
10.1126/science.abg3055
发表时间：
2021-04-09
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Davies NG;Abbott S;Barnard RC;Jarvis CI;Kucharski AJ;Munday JD;Pearson CAB;Russell TW;Tully DC;Washburne AD;Wenseleers T;Gimma A;Waites W;Wong KLM;van Zandvoort K;Silverman JD;CMMID COVID-19 Working Group;COVID-19 Genomics UK (COG-UK) Consortium;Diaz-Ordaz K;Keogh R;Eggo RM;Funk S;Jit M;Atkins KE;Edmunds WJ
通讯作者：
Edmunds WJ
影响因子：
17.1
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1126/science.abn4947
发表时间：
2022-05-06
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Pulliam JRC;van Schalkwyk C;Govender N;von Gottberg A;Cohen C;Groome MJ;Dushoff J;Mlisana K;Moultrie H
通讯作者：
Moultrie H
影响因子：
64.5
作者：
Korber, Bette;Fischer, Will M.;Montefiori, David C.
通讯作者：
Montefiori, David C.