Nextstrain

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3 Responses to Nextstrain

  1. shinichi says:

    Genomic epidemiology of novel coronavirus – Global subsampling

    by the Nextstrain team

    https://nextstrain.org/ncov/global

    Showing 5059 of 5059 genomes sampled between Dec 2019 and May 2020.

  2. shinichi says:

    新型コロナウイルスはこうして広がっている、遺伝子技術で判明

    多様な経路で世界を拡散、平均15日ごとに変異、生物兵器説や陰謀説も否定

    ナショナル ジオグラフィック

    https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/news/20/033000204/

     無償で公開されているオープンソースプロジェクト「ネクストストレイン」(Nextstrain.org)は、アウトブレイク(集団感染)を起こした病原体の博物館のようなものだ。世界各地の研究機関が、患者から採取したウイルスの遺伝子配列データをここに投稿する。ネクストストレインはそのデータを使って、感染の広がり方を示した世界地図や、ウイルスの系統樹を描き出している。(参考記事:「オープンソースな養鶏は可能か―――遺伝子を企業支配から解放する」)

     ネクストストレインが取りこんだ新型コロナウイルスのゲノムは、3月末の時点で2000を超えた。データからは、感染の拡大とともにウイルスが平均15日ごとに変異していることが明らかになっている。

    「変異」などと聞くと恐ろしげな想像をしてしまうかもしれないが、ウイルスの有害さが増しているという意味ではない。単に変化しているというだけで、むしろ、ウイルスがどこから来たのかを迅速に知れるうえ、起源に関する妄言も否定できる。

    「これらの変異は完全に無害で、ウイルスの拡散の仕方を解明するパズルのピースとして役に立ちます」。ネクストストレインの共同設立者で、米ワシントン州シアトルにあるフレッド・ハッチンソンがん研究センターの計算生物学者トレバー・ベッドフォード氏はそう話す。

     新型コロナウイルスを追跡するこの手法は、深刻なパンデミック(世界的流行)の報道があふれる中で、ひときわ明るく輝いている。同様の手法は、過去にジカ熱やエボラ熱などの感染症が流行した際にも、重要な役割を担っていた。

     しかも、遺伝子解析のコストの低下とスピードや効率の向上により、世界各地の研究者がほんの少人数で、新型コロナウイルスの感染経路をこれまで以上に速やかに解明できるようになった。その結果は、特に検査が追いつかない場所で、感染を封じ込める戦略から感染ペースを緩和する戦略に移行するべきか否かを判断するのに役立つはずだ。

    「5年前にエボラ熱が流行したときには、サンプルを採取してから、ゲノムの塩基配列を決定しデータを公開するまでに1年かかりました」とベッドフォード氏は言う。「今では2日から1週間でできるようになりました。これらの技術をリアルタイムに利用してアウトブレイク対策に生かせるようになったのは、今回が初めてです」

    <感染の広がり方を示した地図とウイルスの系統樹も>

  3. shinichi says:

    Nextstrain

    https://nextstrain.org/

    Real-time tracking of pathogen evolution

    Nextstrain is an open-source project to harness the scientific and public health potential of pathogen genome data. We provide a continually-updated view of publicly available data alongside powerful analytic and visualization tools for use by the community. Our goal is to aid epidemiological understanding and improve outbreak response. If you have any questions, or simply want to say hi, please give us a shout at hello@nextstrain.org.


    Novel coronavirus

    We are incorporating SARS-CoV-2 genomes as soon as they are shared and providing analyses and situation reports. Please see below for the latest analyses and situation reports.


    Philosophy

    Pathogen Phylogenies

    In the course of an infection and over an epidemic, pathogens naturally accumulate random mutations to their genomes. This is an inevitable consequence of error-prone genome replication. Since different genomes typically pick up different mutations, mutations can be used as a marker of transmission in which closely related genomes indicate closely related infections. By reconstructing a phylogeny we can learn about important epidemiological phenomena such as spatial spread, introduction timings and epidemic growth rate.

    Actionable Inferences

    However, if pathogen genome sequences are going to inform public health interventions, then analyses have to be rapidly conducted and results widely disseminated. Current scientific publishing practices hinder the rapid dissemination of epidemiologically relevant results. We thought an open online system that implements robust bioinformatic pipelines to synthesize data from across research groups has the best capacity to make epidemiologically actionable inferences.

    This Website

    This website aims to provide a real-time snapshot of evolving pathogen populations and to provide interactive data visualizations to virologists, epidemiologists, public health officials and citizen scientists. Through interactive data visualizations, we aim to allow exploration of continually up-to-date datasets, providing a novel surveillance tool to the scientific and public health communities.

    Future Directions

    Nextstrain is under active development and we have big plans for its future, including visualization, bioinformatics analysis and an increasing number and variety of datasets. If you have any questions or ideas, please give us a shout at hello@nextstrain.org.


    A bioinformatics and data viz toolkit

    Nextstrain provides an open-source toolkit enabling the bioinformatics and visualization you see on this site. Tweak our analyses and create your own using the same tools we do. We aim to empower the wider genomic epidemiology and public health communities.

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