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Cell:中英科学家揭示中国广东省SARS-CoV-2的基因组流行病学

  1. COVID-19
  2. SARS-CoV-2
  3. 基因组流行病学
  4. 最近共同祖先
  5. 系统发育簇
  6. 贝叶斯估计

来源:本站原创 2020-04-22 13:03

2020年4月22日讯/生物谷BIOON/---中国于2019年12月30日首次报道了一种新的病毒相关疾病---COVID-19(2019年冠状病毒病)。COVID-19的病原体是新型人类冠状病毒SARS-CoV-2,截至2020年3月24日,全球已报告372757例确诊感染,16231例死亡。在中国,COVID-19疫情在2020年1月期间呈指数级增长,2
2020年4月22日讯/生物谷BIOON/---中国于2019年12月30日首次报道了一种新的病毒相关疾病---COVID-19(2019年冠状病毒病)。COVID-19的病原体是新型人类冠状病毒SARS-CoV-2,截至2020年3月24日,全球已报告372757例确诊感染,16231例死亡。在中国,COVID-19疫情在2020年1月期间呈指数级增长,2020年2月12日达到峰值,每天新确诊病例15153例。一个月后,中国报告的新增COVID-19病例下降到每天约20例,这表明疫情得到控制。然而,自2020年2月下旬以来,中国以外地区报告的病例数量呈指数级增长。截至2020年3月11日,即世界卫生组织(WHO)宣布COVID-19为新的大流行病的那一天,中国境外报告的病例已达37371例。

广东省和珠江三角洲都市圈拥有一些世界上面积最大和人口最稠密的城市地区。广东省是中国人口最多的省份(1.13亿人口),包括广州(1200万人口)、深圳(1000万人口)、东莞(800万人口)和佛山(700万人口)等大城市。该省与湖北省交通联系紧密,其中湖北省是中国最早报告COVID-19病例的地方。据估计,在2020年1月10日开始的春运期间,武广高铁日均发送旅客10~20万人次。截至2020年3月19日,广东省共发现1388例COVID-19确诊病例,是中国除湖北省以外最高的省份。

了解病毒进入新人群后的演变和传播模式,对于设计有效的疾病控制和预防策略至关重要。在一项新的研究中,来自中国广东省公共卫生研究院、广东省疾病预防控制中心、深圳市疾病预防控制中心、广东省第二人民医院、佛山市第一人民医院、英国牛津大学、爱丁堡大学和伯明翰大学的研究人员结合遗传学和流行病学数据,研究了广东省SARS-CoV-2的遗传多样性、进化和流行病学。通过系统发育分析,结合现有的流行病学信息,他们试图研究输入性病例与本地传播的时间和相对贡献、广东省内遗传学上截然不同的传播链的性质,以及广东省的应急响应如何体现在减少和消除这些传播链上。他们的研究结果可能为其他地区实施和解读SARS-CoV-2基因组监测提供有价值的信息。相关研究结果以论文手稿的形式在线发表在Cell期刊上,论文标题为“Genomic epidemiology of SARS-CoV-2 in Guangdong Province, China”。论文通讯作者为广东省公共卫生研究院的柯昌文(Changwen Ke)和牛津大学的Oliver G Pybus。
图片来自Cell, 2020, doi:10.1016/j.cell.2020.04.023。

这些研究人员对广东省SARS-CoV-2的基因组流行病学分析表明在1月初发现第一例COVID-19病例后,大部分感染是由其他地方的病毒输入造成的,而且本地传播链的规模和持续时间有限。这表明,在广东省实施的大规模监测和干预措施有效地阻断了人口密集的城市地区中的社区传播,从而最终控制了疫情和限制了向其他地区传播的可能性。然而,由于最近从其他国家输入到中国的COVID-19病例数量增加,SARS-CoV-2传播在广东仍有可能出现死灰复燃的风险,因此仍需对此提高警惕。

这些结果还表明,在大流行病早期阶段对系统发育结构的分析应细心解读。确定系统发育谱系的突变数量很少(通常是一个),这可能类似于逆转录、PCR扩增或测序过程中引入的错误引起的序列差异。分歧时间的贝叶斯估计值,比如COVID-19大流行的最近共同祖先时间(tMRCA),是基于突变的总体数量,并通过时间上的密集抽样来获得信息,因此预期更稳健。此外,COVID-19病例在不同地区之间的抽样率低且易变,这使得评估由来自单个地区的病例组成的系统发育簇(phylogenetic cluster)具有挑战性;尽管这样的系统发育簇确实可以代表局部传播,但是这项新研究的结果表明它们也可以包括来自基因组未被抽样的地点的多次输入。因此,与所有系统发育分析一样,SARS-CoV-2基因组必须在所有可用的流行病学信息的背景下进行解读。(生物谷 Bioon.com)

参考资料:

Jing Lu et al. Genomic epidemiology of SARS-CoV-2 in Guangdong Province, China. Cell, 2020, doi:10.1016/j.cell.2020.04.023.

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