Bioinformatics Framework for Wastewater-based Surveillance of Infectious Diseases

基于废水的传染病监测的生物信息学框架

基本信息

  • 批准号:
    10166255
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 7.47万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-07-01 至 2021-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Project Summary SARS-CoV-2 is now a global pandemic with 4.2M cases and 290K deaths worldwide (as of May 12, 2020). In the United States, there are over 1.3M cases and 81K deaths. Locally, Arizona has over 11K cases and 562 deaths. In response to this public health emergency, several studies have been published that describe patient characteristics in terms of signs, symptoms, and clinical endpoints. In addition, epidemiologists and infectious disease researchers have utilized next-generation sequencing technology to produce complete genomes of the virus for clinical and epidemiologic investigation. Genomic epidemiology has enabled scientists to understanding localized transmission while determining geographic sources of introductions from different states and countries. However, most of the sequencing for SARS-CoV-2 (as well as for other viruses) is performed outside of state or local health departments such as the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), universities, or private labs. It can then be difficult to link the pathogen, once sequenced, back to the data collected by the health department for case investigation. This can inhibit genomic epidemiology when there is no link between sequences of viral isolates and epidemiologic case data. There is limited research in how to link pathogen sequences to epidemiologic case data; especially for COVID-19. Thus, despite the abundance of clinical and epidemiologic data collected during this pandemic, more informatics research is needed to understand how to link viral genetic and epidemiological data and demonstrate the value of this for disease surveillance. The goal of this supplement is to link epidemiologic data from COVID-19 positive patients in Arizona with viral genetics from sequenced isolates to better understand the relationship between viral genetics and epidemiologic and clinical phenotypes. We will accomplish this by utilizing Arizona’s disease surveillance system and available sequences and metadata that are published in online nucleic acid databases. We will use different probabilistic matching strategies to link the two different sources (Aim 1) and then use Bayesian phylogenetics and phylogeography to study clustering of epidemiologic cases (Aim 2). Epidemiologists can use these findings to gain an understanding of how local viruses genetically cluster in relation to specific epidemiologic and clinical cases. While disease severity is dependent on individual immune response and environmental factors, linking viral genetics to its proper epidemiologic case could also support hypothesis generation for future reverse genetics and immunological studies in animal models.
项目摘要 SARS-CoV-2现在是全球大流行病,全球有420万例病例和29万例死亡(截至2020年5月12日)。 在美国,有超过130万例病例和81,000例死亡。在当地,亚利桑那州有超过11000例,562例 死亡为了应对这一突发公共卫生事件,已经发表了几项研究, 患者在体征、症状和临床终点方面的特征。此外,流行病学家和 传染病研究人员利用下一代测序技术, 用于临床和流行病学调查的病毒基因组。基因组流行病学使科学家 了解本地化的传播,同时确定从不同地区引入的地理来源 州和国家。然而,SARS-CoV-2(以及其他病毒)的大部分测序都是 在州或地方卫生部门(如疾病控制和预防中心)之外进行 (CDC)大学或私人实验室。然后,一旦测序,就很难将病原体与病原体联系起来。 卫生部门收集的用于病例调查的数据。这可以抑制基因组流行病学, 病毒分离株的序列与流行病学病例数据之间没有联系。 关于如何将病原体序列与流行病学病例数据联系起来的研究有限;特别是对于 2019冠状病毒病。因此,尽管在这次大流行期间收集了大量的临床和流行病学数据, 需要更多的信息学研究来了解如何将病毒遗传学和流行病学数据联系起来, 证明这对疾病监测的价值。 该补充的目标是将亚利桑那州COVID-19阳性患者的流行病学数据与 从测序的分离株中获得病毒遗传学,以更好地了解病毒遗传学与 流行病学和临床表型。我们将通过利用亚利桑那州的疾病监测来实现这一目标 系统和在线核酸数据库中公布的可用序列和元数据。我们将使用 不同的概率匹配策略来链接两个不同的源(目标1),然后使用贝叶斯 遗传学和地理学研究流行病学病例的聚集性(目的2)。流行病学家可以使用 这些发现有助于了解当地病毒如何在基因上与特定的 流行病学和临床病例。虽然疾病的严重程度取决于个体的免疫反应, 将病毒遗传学与其适当的流行病学病例联系起来的环境因素也可以支持这一假设 为将来在动物模型中进行反向遗传学和免疫学研究提供了新的一代。

项目成果

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