Studie (předtisk): Virová infekce a přenos ve velkém, dobře vysledovatelném ohnisku způsobeném variantou SARS-CoV-2 Delta

Upozornění: Tento předtisk (angl. preprint) je zvažován v časopise Nature Portfolio Journal. Předtisk je předběžná verze rukopisu, který nedokončil peer review v časopise. Research Square neprovádí vzájemné hodnocení před zveřejněním předtisků. Ve studii se navíc uvádí v prohlášení existence konkurenčního zájmu.

Zdroj: Research Square, https://www.researchsquare.com/article/rs-738164/v1

Autoři: Jing Lu, Baisheng Li, Aiping Deng, Kuibiao Li, Yao Hu, Zhencui Li, Qianlin Xiong, Zhe Liu, Qianfang Guo, Lirong Zou, Huan Zhang, Meng Zhang, Fangzhu Ouyang, Juan Su, Wenzhe Su, Jing Xu, Huifang Lin, Jing Sun, Jinju Peng, Huimin Jiang, Ping-Ping Zhou, Huanying Zheng, Jianpeng Xiao, Tao Liu, Rongfei Che, Hanri Zeng, Zhonghua Zheng, Yushi Huang, Jianxiang Yu, Lina Yi, Jie Wu, Jingdiao Chen, Haojie Zhong, Xiaoling Deng, Min Kang, Oliver Pybus, Matthew Hall, Katrina Lythgoe, Yan Li, Jun Yuan, Jianfeng He

Přiložené obrázky

A

Abstrakt

Hlásíme první lokální přenos varianty SARS-CoV-2 Delta v pevninské Číně. Všech 167 infekcí lze vysledovat zpět do prvního indexového případu. Denní sekvenční testování PCR subjektů v karanténě ukázalo, že virová nálož Delta infekcí, když se poprvé staly PCR+, byla v průměru ~ 1000krát větší ve srovnání s infekcemi linie A/B během počáteční epidemické vlny v Číně na začátku roku 2020, což naznačuje potenciálně rychlejší replikace viru a větší infekčnost Delty během rané infekce. Provedli jsme vysoce kvalitní sekvenování na vzorcích od 126 jedinců. Spolehlivé epidemiologické údaje znamenaly, že u 111 přenosových událostí byly známy případy dárců a příjemců. Odhadovaná velikost úzkého místa přenosu byla 1-3 viriony, přičemž většina menších intra-hostitelských jednonukleotidových variant (iSNV) selhala v přenosu k příjemcům. Byla však také pozorována přenosová heterogenita SARS-CoV-2. Přenos menších iSNV vedl k nejméně 4 z 30 substitucí identifikovaných v ohnisku, což zdůraznilo přínos variant uvnitř hostitele k virové diverzitě na úrovni populace během rychlého šíření. Činnosti kontroly nemocí, jako je četnost populačních testů, karanténa během předsymptomické infekce a úroveň sledování genomového viru, by měly být upraveny tak, aby zohledňovaly celosvětovou prevalenci varianty Delta.

Klíčová slova: SARS-CoV-2, COVID-19, varianta Delta, přenos viru, virová infekce

Úvod

Během globálního šíření COVID-19 se objevily genetické varianty viru SARS-CoV-2. Některé varianty mají zvýšenou přenositelnost nebo by mohly vykazovat zvýšený sklon k úniku z imunity hostitele, a proto představují zvýšené riziko pro globální veřejné zdraví ^1–3. Rozvíjející se genetická linie, B.1.617, získala celosvětovou pozornost a byla dominantní v největším ohnisku COVID-19 v Indii od března 2021. Jedna potomková linie, B.1.617.2, která nese špičkové proteinové mutace L452R, T478K a P681R, představuje ~ 28% sekvenovaných případů v Indii a rychle nahradil jiné linie, aby se stal dominantní ve více regionech a zemích (https://outbreak.info/)4. Lineage B.1.617.2 byla označena jako varianta znepokojení (VOC) a dostala název Delta (https://www.who.int/activities/tracking-SARS-CoV-2-variants). Údaje o virologickém profilu VOC Delta jsou naléhavě zapotřebí.
21. května 2021 byla identifikována první lokální infekce varianty Delta v Guangzhou, Guangdong, Čína. Od počátku epidemie v Číně v lednu 2020⁵ byla zavedena řada komplexních intervencí k omezení přenosu, včetně screeningu populace, aktivního sledování kontaktů a centralizované karantény/izolace. Na rozdíl od omezené úrovně dalšího přenosu pozorované v Guangdongu počátkem roku 2020⁵ však byly při vypuknutí varianty Delta v regionu v roce 2021 pozorovány postupné generace přenosu viru. Zde jsme zkoumali epidemiologická a genetická data z dobře vysledovatelného ohniska v Guangdongu, abychom charakterizovali virologické a přenosové profily varianty Delta. Diskutujeme o tom, jak může být nutné upravit intervenční strategie, aby se vyrovnaly s virologickými vlastnostmi této nově se objevující varianty.

Výsledky

Během vypuknutí choroby bylo identifikováno celkem 167 místních infekcí, počínaje prvním indexovým případem identifikovaným 21. května 2021 a konče posledním případem hlášeným 18. června 2021 (obrázek 1a). Všechny případy lze epidemiologicky nebo geneticky vysledovat zpět do prvního indexového případu (obrázek 1b). Jedním pozoruhodným epidemiologickým rysem varianty Delta je kratší sériový interval ve srovnání s infekcí časnými kmeny podobnými Wuhan nebo jinými variantami VOC6–8. Kritické parametry před nástupem onemocnění však zůstávají málo známé, včetně případů, kdy mohou být viry poprvé detekovány u subjektu po expozici, a jak jsou infekční infikovaní jedinci.
 

Zkoumali jsme data od subjektů v karanténě v tomto ohnisku a porovnali je s údaji z epidemie na začátku roku 2020 způsobené kmeny A/B genetická clade (nomenklatura Pango⁹). Subjekty v centrální karanténě byly blízkými kontakty potvrzených případů. Jakmile byla identifikována nová infekce, jeho blízké kontakty byly okamžitě vysledovány, centrálně izolovány a podrobeny každodennímu testování PCR. Soubor dat od subjektů v karanténě nám umožnil určit časový interval u infikovaných subjektů mezi expozicí a okamžikem, kdy byly virové zátěže poprvé detekovatelné pomocí PCR. Přesný expoziční čas pro přenosy v rámci rodiny bylo obtížné určit, proto jsme z naší analýzy časových intervalů odstranili páry přenosu v rámci rodiny. Naše výsledky odhalily, že časový interval od expozice prvnímu testu PCR+ v populaci v karanténě byl 6,00 dní (IQR 5,00-8,00) během epidemie 2020 (n = 29; vrchol 5,61 dne) a 4,00 dne (IQR 3,00-5,00) v delta epidemii 2021 (n = 34; vrchol za 3,71 dne; obrázek 1c).
Dále jsme vyhodnotili měření virové zátěže v době, kdy byl SARS-CoV-2 poprvé detekován pomocí PCR u každého subjektu. Relativní virová zátěž případů infikovaných variantou Delta (n = 62, Ct = 24,00 pro gen ORF1ab, IQR 19,00 ~ 29,00) byla 1260krát vyšší než u infekcí 2020 viry clade 19A/19B (n = 63, Ct = 34,31 pro gen ORF1ab, IQR 31,00 ~ 36,00) v den, kdy byly viry poprvé detekovány (obrázek 1d). Předpokládali jsme vyšší rychlost růstu uvnitř hostitele varianty Delta, což vedlo k vyšší pozorované virové zátěži, jakmile virové nukleotidy překročily práh detekce PCR (obrázek 1e). Podobně jako výsledky uvedené Romanem a kol., Zjistili jsme, že vzorky s Ct> 30 (<6x10⁵ kopií/ml virů) neposkytly in vitro infekční izolát. U infekcí variant Delta 80,65% vzorků obsahovalo> 6x10⁵ kopií/ml v orofaryngeálních tamponech, když byly viry poprvé detekovány, ve srovnání s 19,05% vzorků z infekcí kladu 19A/19B. Tato data naznačují, že varianta Delta by mohla být infekčnější v časném stádiu infekce (obrázek 1e).
Jedinci procházejí latentním obdobím po infekci, během kterého jsou virové titry příliš nízké na to, aby byly detekovány. Jak množení virů v hostiteli pokračuje, virová nálož nakonec dosáhne detekovatelných úrovní a jedinec se stane infekčním. Vědět, kdy může infikovaná osoba přenášet, je zásadní pro navrhování intervenčních strategií, které přerušují přenosové řetězce. Infekčnost je však obtížné měřit z klinických zkoušek, protože k> 50% přenosu dochází během před-symptomatické fáze¹⁰. Naše vyšetřování subjektů v karanténě naznačuje, že u varianty Delta bylo časové okno od expozice detekci viru ~ 3,7 dne a infekce představovaly vyšší riziko přenosu, když byl virus poprvé detekován ve srovnání s dřívějšími cirkulujícími virovými liniemi. V důsledku toho provinční vláda požadovala, aby lidé opouštějící město Guangzhou z letišť, vlakových a kyvadlových autobusových stanic prokázali důkaz o negativním testu na COVID-19 do 72 hodin 6. června, což bylo 7. června zkráceno na 48 hodin. srovnatelné časové okno implementované v epidemii 2020 bylo sedm dní.
Úzké místo přenosu a souvislost mezi menšími přenosy iSNV a diverzitou virové populace
Nefarmaceutické intervence v Guangdongu se zaměřují hlavně na epidemiologické vyšetřování, sledování kontaktů a hromadné testování. Od 26. května 2021 do 8. června 2021 bylo provedeno přibližně 30 milionů testů PCR. Intenzivní testování a screening vysoce rizikových populací činí kryptické přenosy nepravděpodobnými. Téměř všechny infekce, které jsme identifikovali, mohly být spojeny epidemiologicky, buď prostřednictvím důkazů přímého kontaktu, nebo nepřímo (pobyt ve stejné oblasti nebo návštěva stejné oblasti) (obrázek 1b). Kromě toho by všechny sekvence mohly být geneticky vysledovány zpět do indexového případu. To nám poskytlo jedinečnou příležitost charakterizovat dynamiku přenosu virů v jemnějším měřítku, zejména do jaké míry je genetická rozmanitost viru přenášena mezi hostiteli. To nám poskytlo jedinečnou příležitost charakterizovat dynamiku přenosu virů v jemnějším měřítku, zejména do jaké míry je genetická rozmanitost viru přenášena mezi hostiteli. U všech identifikovaných infekcí bylo provedeno hloubkové sekvenování celého genomu a bylo získáno 126 vysoce kvalitních virových genomů (pokrytí> 95%), které obsahovaly 75% identifikovaných infekcí v ohnisku (obrázek 1a).

Fylogenetická analýza byla provedena kombinací genomů viru, které jsme získali z ohniska Delta, s genomy z 346 importovaných případů; ty představují cestovatele do Guangdongu v období od března 2020 do června 2021, kteří přijeli ze 66 různých zdrojových zemí. Zahrnuli jsme také soubor referenčních sekvencí, obsahující 50 genomů náhodně vybraných z každého z 13 definovaných kladů NextStrain (https://nextstrain.org/) a oznámených VOC (Alpha, Beta, Gamma, Delta). Distribuce virové linie importovaných případů byla přibližně reprezentativní pro genetické linie SARS-CoV-2, které v té době kolovaly v globálním měřítku. Tyto dovozy představují výzvu pro kontrolu a prevenci nemocí v čínském Guangdongu (obrázek 2a).
Virové fylogeneze vypuknutí Guangzhou byly odvozeny pomocí sestavené konsensuální sekvence každého vzorku, která byla generována výběrem majoritního frekvenčního nukleotidu (> 50%) v každé poloze. Všechny sekvence vypuknutí Guangzhou byly rozděleny do jednoho klastru (obrázek 2a). Ve srovnání s indexovým případem (5137) ohniska bylo během 26 dnů dlouhého vypuknutí identifikováno 30 substitucí mezi 125 případy (obrázek 2b). Nej geneticky odlišnější sekvence ohniska obsahovala čtyři nukleotidové rozdíly ze vzorku indexového případu. Abychom pochopili, jak tyto varianty vznikaly, rostly a nakonec se fixovaly během epidemie (a obecněji během pandemie SARS-CoV-2), odhadli jsme diverzitu viru uvnitř hostitele pro každý vzorek mapováním polymorfních míst proti konsensuálnímu genomu indexového případu (XG5137_GZ_2021/5/21), čímž se vygeneruje seznam intra-hostitelských jednonukleotidových variant (iSNV). Menší iSNV byly vyvolány nastavením 3% jako prahové hodnoty frekvence menších alel, aby se vyloučily potenciální chyby PCR a sekvenování 11–13. U 126 vysoce kvalitních sekvencí obsahovala většina vzorků 3 iSNV (medián), což je v souladu s jinými hlášenými hladinami (doplňkový obrázek) ^11,12.
Vypočítali jsme velikost zúžení přenosu mezi epidemiologicky potvrzenými přenosovými páry. Sledování kontaktů a epidemiologické vyšetřování nám umožnilo přiřadit 111 párů přenosu dárce a příjemce s vysokou mírou spolehlivosti. Z nich měl dárce jeden nebo více iSNV nad variantním prahem volání 3% v 74 přenosových párech (tabulka S1), což umožňuje odhad velikosti zúžení přenosu, Nb, pomocí beta-binomické metody 14. Maximální odhad pravděpodobnosti pro Nb byl jeden pro 65 z těchto 74 přenosových párů a dva nebo tři pro zbývajících 9 přenosových párů (obrázek 2C). Nejistota v odhadu Nb byla u některých párů přenosu velká, s 95% intervalem spolehlivosti v rozmezí od 1 do ~ 500 nebo více, což naznačuje, že u některých párů nebyla data sekvenování dostatečně informativní. Naše data naznačují, že úzké hrdlo přenosu SARS-CoV-2 je obecně velmi úzké, což je v souladu s předchozími studiemi přenosu domácností ^11,15. Velikost zúžení přenosu ovlivňuje míru, v jaké diverzita uvnitř hostitele přispívá k rozmanitosti virů v populačním měřítku. Přísné překážky přenosu SARS-CoV-2 naznačují, že substituce, které jsme pozorovali při vypuknutí Guangdongu (a obecněji pandemii SARS-CoV-2), do značné míry vyplývaly z de-novo mutací objevujících se u jedinců.
Přestože je úzké místo přenosu SARS-CoV-2 obecně úzké, nemusí být konstantní a může být ovlivněno virovými i hostitelskými faktory. Abychom prozkoumali příspěvek přenosu menšího iSNV k diverzitě na úrovni populace, identifikovali jsme sekvence s menšími iSNV a sekvence, ve kterých byl odvozený stav nukleotidů fixován. Sekvence pozoruhodně vykazovaly menší intra-hostitelské jednonukleotidové varianty (iSNV) v 10 ze 30 variantních míst (pozice, které se lišily od sekvence prvního indexového případu) (obrázek 2b). Přímá (přenosová dvojice 61, 1, 2, 3) a nepřímá (od případu 6190 do 6486) epidemiologická spojení byla pozorována mezi hostiteli s menšími iSNV a jejich potenciálními příjemci s fixovanými těmito iSNV (obrázek 2C). V tomto ohnisku tedy bylo možné vysledovat alespoň tři fixní substituce v přímém přenosu menších iSNV a jedna substituce byla z podezřelého přenosového řetězce. Je také pozoruhodné, že přenosové páry s 5137 jako dárcem měly relativně vyšší odhadovaný Nb, což naznačuje heterogenitu v přenosu iSNV (obrázek 2c). Rozdíly ve velikosti zúžení jsou pravděpodobně způsobeny odlišnou cestou přenosu nebo expozičními dávkami, jak bylo pozorováno u chřipky¹⁶. Případ 5137 vykazoval vysokou virovou zátěž (hodnota Ct 17,6, přibližně 2x109 kopií/ml v orofaryngeálních tamponech) 2 dny po jejich přímém kontaktu s případy 5645 a 5571. Vysoká virová zátěž, přímé kontakty a relativně vysoká frekvence iSNV (4% pro T21673C a 47% pro C27086T) mohly umožnit úspěšný přenos iSNV příjemcům (obrázek 2C ). Celkově vzato, naše pozorování naznačují, že úzké místo přenosu SARS-CoV-2 je obecně přísné, přičemž většina dárců iSNV se nenachází v příjemcích. Přenos menších iSNV s jejich fixací v hostitelském hostiteli však vyústil v alespoň některé substituce, které se nahromadily během ohniska.

V této studii jsme charakterizovali velký přenosový řetězec, který pochází z první lokální infekce varianty SARS-CoV-2 Delta v pevninské Číně. Našli jsme důkazy pro potenciálně vyšší míru replikace viru varianty Delta, protože virové zátěže u infekcí Delta jsou ~ 1000krát vyšší než u infekcí klady 19A/19B (angl. clade 19A/19B, p.p.) v den prvního testu PCR+. To naznačuje, že infekčnost varianty Delta v rané fázi infekce bude pravděpodobně vyšší. V důsledku toho by měla být frekvence populačního screeningu optimalizována¹⁷. Pokud jsou infekce Delta skutečně infekčnější během před-symptomatické fáze, pak je včasná karanténa (před klinickým nástupem nebo screeningem PCR) pro podezřelé případy nebo pro blízké kontakty důležitější. Přestože je úzké místo přenosu SARS-CoV-2 obecně úzké, je pozorována heterogenita menšího přenosu iSNV a vysvětluje některé z pevných substitucí pozorovaných v populaci virů během vypuknutí choroby. V některých prostředích by výhodné iSNV, které jsou přítomny na nízké frekvenci, mohly stoupat a fixovat se v jedné generaci přenosu a další převahu v populaci virů, pokud není epidemie dobře omezena.

Našli jsme důkazy pro potenciálně vyšší míru replikace viru varianty Delta, protože virové zátěže u infekcí Delta jsou ~ 1000krát vyšší než u infekcí klady 19A/19B v den prvního testu PCR+. To naznačuje, že infekčnost varianty Delta v rané fázi infekce bude pravděpodobně vyšší. V důsledku toho by měla být frekvence populačního screeningu optimalizována¹⁷. Pokud jsou infekce Delta skutečně infekčnější během před-symptomatické fáze, pak je včasná karanténa (před klinickým nástupem nebo screeningem PCR) pro podezřelé případy nebo pro blízké kontakty důležitější. Přestože je úzké místo přenosu SARS-CoV-2 obecně úzké, je pozorována heterogenita menšího přenosu iSNV a vysvětluje některé z pevných substitucí pozorovaných v populaci virů během vypuknutí choroby. V některých prostředích by výhodné iSNV, které jsou přítomny na nízké frekvenci, mohly stoupat a fixovat se v jedné generaci přenosu a další převahu v populaci virů, pokud není epidemie dobře omezena.

Metody

Etika
Tato studie byla schválena institucionální etickou komisí Guangdong Provincial Center for Disease Control and Prevention (GDCDC). Při odběru vzorků byl získán písemný souhlas od pacientů nebo jejich opatrovníků. Pacienti byli informováni o sledování před poskytnutím písemného souhlasu a byla shromážděna data přímo související s kontrolou onemocnění a anonymizována pro analýzu.
Odběr vzorků, klinický dohled a epidemiologická data
Od první lokální infekce SARS-CoV-2 hlášené 21. května v hlavním městě Guangdong prováděl rozšířený dohled společnost Guangdong CDC a místní CDC k detekci podezřelých infekcí. U všech potvrzených případů byla provedena epidemiologická šetření. Screening populace byl proveden detekčními institucemi třetích stran. Jakmile byly vzorky pozitivní na virus potvrzeny místními CDC nebo jinými institucemi, byly vzorky odeslány do Guangdong CDC do 24 hodin. Aby byly výsledky srovnatelné, v Guangdong CDC byla PCR s reverzní transkripcí v reálném čase (RT-PCR) prováděna pomocí stejného komerčního kitu (DaAn Gene) a RT-PCR stroje (CFX96) jako předchozí studie5,18. Historie expozice pro pozitivní případy a jejich blízké kontakty byly získány prostřednictvím rozhovoru, veřejných video monitorovacích systémů a aplikací pro mobilní telefony atd. Informace týkající se demografické a geografické distribuce případů SARS-CoV-2 lze nalézt na webových stránkách Komise pro zdraví provincie Guangdong (http://wsjkw.gd.gov.cn/xxgzbdfk/yqtb/). Skríningový test nárůstu populace zajišťuje, že byly identifikovány všechny možné infekce a bylo přiřazeno 111 párů přenosu dárce a příjemce s velmi vysokou spolehlivostí. Všechny přenosové páry splňovaly následující pravidla: 1. Příjemce byl blízkou smlouvou dárce a měl s dárcem jasné a přímé epidemiologické spojení; 2. Příjemce neměl žádné kontakty s jinými identifikovanými případy.
Amplifikace a sekvenování virů
Celkové RNA byly extrahovány ze vzorků orofaryngeálních tamponů pomocí QIAamp Viral RNA Mini Kit (Qiagen, kat. Č. 52904). Virové genomy byly generovány dvěma různými přístupy, (i) použitím komerčního sekvenačního kitu BGI (ATOPlex 1000021625) a sekvenování na BGI MGISEQ-2000 (n = 25) a (ii) použitím verze 3 multiplexu ARTIC COVID-19 PCR primery (https://artic.network/ncov-2019) pro amplifikaci genomu, následované konstrukcí knihovny pomocí Illumina Nextera XT DNA Library Preparation Kit a sekvenováním s PE150 (n = 63) nebo SE100 (n = 38) na Illumina Miniseq . Uvádíme pouze vysoce kvalitní sekvence genomu, u kterých jsme byli schopni generovat> 95% pokrytí genomu.
Sekvenční analýza
Bioinformatický kanál pro platformu BGI (https://github.com/MGI-tech-bioinformatics/SARS-CoV-2_Multi-PCR_v1.0) byl použit ke generování konsensuálních sekvencí a volání jednotlivých nukleotidových variant vzhledem k referenční sekvenci. U sekvenčních dat z Minisequ byla surová data nejprve kontrolována na kvalitu (QC) pomocí fastp¹⁹ k oříznutí umělých sekvencí (adaptéry), aby se snížily základy nízké kvality (skóre kvality <20). PCR primery byly ořezány použitím cutadapt verze 3.1²⁰ nebo jiné publikované metody²¹. Protože všechny infekce lze vysledovat zpět do prvního indexového případu, vyčištěné čtení každého vzorku bylo mapováno proti genomu prvního indexového případu (5137_GZ_2021/5/21) pomocí BWA 0.7.1722. Konsensuální sekvence byly stanoveny pomocí iVar 1.2.123, přičemž jako konsensus byla použita nejběžnější báze (frekvence alel> 50%). N byl umístěn v polohách podél reference s hloubkou sekvenování menší než ≤ 10. Skríningový test přepěťové populace zajistil, že byly identifikovány všechny možné infekce a pomocí kontaktního sledování bylo možné s vysokou spolehlivostí přiřadit páry přenosu dárce a příjemce. Abychom charakterizovali přenos viru v těchto párech, identifikovali jsme iSNV vzhledem k referenčnímu genomu (XG5137_GZ_2021/5/21) pro každou sekvenci s iVar 1.2.1 pomocí následujících parametrů: střídaná frekvence v místě SNV ≥ 3%; celková hloubka sekvenování v místě SNV ≥ 100; hloubka sekvenování pro variantní alelu ≥ 10; iVar PASS = PRAVDA. Vylučujeme sekvence hlavy a ocasu virového genomu (odpovídající pozicím 1 až 100 a 29803 až 29903 v referenčním genomu Wuhan-Hu-1) kvůli nižšímu pokrytí sekvencí u většiny vzorků v analýze a 7 „vysoce sdíleným“ Místa iSNV (1959, 4091, 21987, 24404, 28448, 28389, 29681) pravděpodobně v důsledku kontaminace primerových sekvencí nebo mapovacích chyb¹¹. K odvození přenosu iSNV u 74 párů dárce-příjemce, všechna místa s ≥3% menší při analýze byla použita alelová frekvence u předpokládaného dárce. U příjemce byla zvážena všechna čtení na těchto místech s prahovou hodnotou varianty 3% pomocí beta-binomické metody Sobel Leonard et. Al¹⁴. Potrubí (Pipeline, p.p.) nextstrain²⁴ bylo použito k analýze a vizualizaci genetické distribuce infekcí SARS-CoV-2 a její dynamické změny v Guangdongu v období od ledna 2020 do června 2021. 

Strom maximální pravděpodobnosti (ML) (ML=Maximum Likelihood, p.p.) byl odhadnut pomocí phyml²⁵ pomocí substitučního modelu HKY+Q4 s variací rychlosti distribuované gama²⁶. Délka větve byla přepočítána jako počet mutací na referenční sekvenci prvního indexového případu. Strom byl vizualizován pomocí R balíčku ggtree²⁷.

Prohlášení

Dostupnost dat
Všechna čtení sekvenování po oříznutí primerů a mapování na referenční sekvenci (sekvence prvního indexového případu, XG5137_GZ_2021/5/21) byla odeslána do Národního datového centra pro genomiku (https://bigd.big.ac.cn/) s číslem podání CRA004571. Vygenerované konsensuální sekvence byly předloženy s přístupovým číslem GWHBDIM01000000 - GWHBDNH01000000.
Dostupnost kódu
Potrubí (angl. pipeline, spíš "kanál", p.p.) pro sekvenční analýzu dat bylo uloženo na https://github.com/Jinglu1982/Delta-variant-outbreak-in-GZ. Kód pro implementaci beta-binomické metody je veřejně dostupný14.
Poděkování
Vděčně uznáváme úsilí čínských národních CDC, místních CDC Guangdong, nemocnic a detekčních institucí třetích stran při epidemiologických vyšetřováních, odběru vzorků a detekci. Tato práce byla podpořena granty z Projektu plánování vědy a technologie v Guangdongu (2018B020207006), programu klíčového výzkumu a vývoje provincie Guangdong (2019B111103001) a pracovní stanice Guangdong pro kontrolu a prevenci rozvíjejících se infekčních nemocí, Čínská akademie lékařských věd (2020- PT330-004).
Konkurenční zájmy
Názory vyjádřené v tomto článku jsou názory autorů, a ne nutně názorů Guangdong Provincial Center for Disease Control and Prevention, nebo Guangdong Provincial Institute of Public Health.

Reference

1.         Faria, N. R. et al. Genomics and epidemiology of the P.1 SARS-CoV-2 lineage in Manaus, Brazil. Science (2021) doi:10.1126/science.abh2644.

2.         Davies, N. G. et al. Estimated transmissibility and impact of SARS-CoV-2 lineage B.1.1.7 in England. Science372, (2021).

3.         Volz, E. et al. Assessing transmissibility of SARS-CoV-2 lineage B.1.1.7 in England. Nature 593, 266–269 (2021).

4.         outbreak.info.

5.         Lu, J. et al. Genomic Epidemiology of SARS-CoV-2 in Guangdong Province, China. Cell S0092867420304864 (2020) doi:10.1016/j.cell.2020.04.023.

6.         Vöhringer, H. S. et al. Genomic reconstruction of the SARS-CoV-2 epidemic across England from September 2020 to May 2021. http://medrxiv.org/lookup/doi/10.1101/2021.05.22.21257633 (2021) doi:10.1101/2021.05.22.21257633.

7.         Pung, R., Mak, T. M., CMMID COVID-19 working group, Kucharski, A. J. & Lee, V. J. Serial intervals observed in SARS-CoV-2 B.1.617.2 variant cases. http://medrxiv.org/lookup/doi/10.1101/2021.06.04.21258205 (2021) doi:10.1101/2021.06.04.21258205.

8.         Zhang, M. et al. Transmission Dynamics of an Outbreak of the COVID-19 Delta Variant B.1.617.2 — Guangdong Province, China, May–June 2021. China CDC Wkly. 3, 584–586 (2021).

9.         Rambaut, A. et al. A dynamic nomenclature proposal for SARS-CoV-2 lineages to assist genomic epidemiology.Nat. Microbiol. 5, 1403–1407 (2020).

10.       Hu, S. et al. Infectivity, susceptibility, and risk factors associated with SARS-CoV-2 transmission under intensive contact tracing in Hunan, China. Nat. Commun. 12, 1–11 (2021).

11.       Lythgoe, K. A. et al. SARS-CoV-2 within-host diversity and transmission. Science 372, eabg0821 (2021).

12.       Valesano, A. L. et al. Temporal dynamics of SARS-CoV-2 mutation accumulation within and across infected hosts. PLOS Pathog. 17, e1009499 (2021).

13.       Poon, L. L. M. et al. Quantifying influenza virus diversity and transmission in humans. Nat. Genet. 48, 195–200 (2016).

14.       Leonard, A. S., Weissman, D. B., Greenbaum, B., Ghedin, E. & Koelle, K. Transmission Bottleneck Size Estimation from Pathogen Deep-Sequencing Data, with an Application to Human Influenza A Virus. J. Virol. 91, (2017).

15.       Martin, M. A. & Koelle, K. Reanalysis of deep-sequencing data from Austria points towards a small SARS-COV-2 transmission bottleneck on the order of one to three virions. bioRxiv 2021.02.22.432096 (2021) doi:10.1101/2021.02.22.432096.

16.       Varble, A. et al. Influenza A virus transmission bottlenecks are defined by infection route and recipient host.Cell Host Microbe 16, 691–700 (2014).

17.       Larremore, D. B. et al. Test sensitivity is secondary to frequency and turnaround time for COVID-19 screening. Sci. Adv. 7, eabd5393 (2021).

18.       Liu, T. et al. Risk factors associated with COVID-19 infection: a retrospective cohort study based on contacts tracing. Emerg. Microbes Infect. 9, 1546–1553 (2020).

19.       Chen, S., Zhou, Y., Chen, Y. & Gu, J. fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor. Bioinformatics 34, i884–i890 (2018).

20.       Martin, M. Cutadapt removes adapter sequences from high-throughput sequencing reads. EMBnet.journal 17, 10–12 (2011).

21.       Itokawa, K., Sekizuka, T., Hashino, M., Tanaka, R. & Kuroda, M. Disentangling primer interactions improves SARS-CoV-2 genome sequencing by multiplex tiling PCR. PLOS ONE15, e0239403 (2020).

22.       Li, H. & Durbin, R. Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinforma. Oxf. Engl. 25, 1754–1760 (2009).

23.       Grubaugh, N. D. et al. An amplicon-based sequencing framework for accurately measuring intrahost virus diversity using PrimalSeq and iVar. Genome Biol. 20, 8 (2019).

24.       Hadfield, J. et al. Nextstrain: real-time tracking of pathogen evolution. Bioinformatics 34, 4121–4123 (2018).

25.       Guindon, S. et al. New algorithms and methods to estimate maximum-likelihood phylogenies: assessing the performance of PhyML 3.0. Syst. Biol. 59, 307–321 (2010).

26.       Yang, Z. Maximum likelihood phylogenetic estimation from DNA sequences with variable rates over sites: approximate methods. J. Mol. Evol. 39, 306–314 (1994).

27.       Yu, G., Smith, D. K., Zhu, H., Guan, Y. & Lam, T. T.-Y. ggtree: an r package for visualization and annotation of phylogenetic trees with their covariates and other associated data. Methods Ecol. Evol. 8, 28–36 (2017).

Konkurenční zájmy

Ano, existuje potenciální konkurenční zájem. Názory vyjádřené v tomto článku jsou názory autorů, a ne nutně názorů Guangdong Provincial Center for Disease Control and Prevention, nebo Guangdong Provincial Institute of Public Health.

Doplňkové soubory

Toto je seznam doplňkových souborů přidružených k tomuto předtisku. Kliknutím stáhnete.
Doplňkový materiál.pdf
doplňkový materiál
flatLuepc.pdf
Kontrolní seznam redakčních zásad