nach oben

Erschienen in:

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Summarizing Global SARS-CoV-2 Geographical Spread by Phylogenetic Multitype Branching Models

verfasst von : Hao Chi Kiang, Krzysztof Bartoszek, Sebastian Sakowski, Stefano Maria Iacus, Michele Vespe

Erschienen in: Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config

KI-gestützte Suche

Aus

Abstract

Using available phylogeographical data of 3585 SARS–CoV–2 genomes we attempt at providing a global picture of the virus’s dynamics in terms of directly interpretable parameters. To this end we fit a hidden state multistate speciation and extinction model to a pre-estimated phylogenetic tree with information on the place of sampling of each strain. We find that even with such coarse–grained data the dominating transition rates exhibit weak similarities with the most popular, continent–level aggregated, airline passenger flight routes.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 102.000 Bücher
über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Maschinenbau + Werkstoffe
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Maschinenbau + Werkstoffe

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Vorheriges Kapitel RF-Isolation: A Novel Representation of Structural Connectivity Networks for Multiple Sclerosis Classification

Nächstes Kapitel Explainable AI Models for COVID-19 Diagnosis Using CT-Scan Images and Clinical Data

Nur mit Berechtigung zugänglich

Akaike, H.: Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. In: Parzen, E., Tanabe, K., Kitagawa, G. (eds.) Selected Papers of Hirotugu Akaike. Springer Series in Statistics, pp. 199–213. Springer, New York (1998). https://doi.org/10.1007/978-1-4612-1694-0_15CrossRef

Beaulieu, J.M., O’Meara, B.C.: Detecting hidden diversification shifts in models of trait-dependent speciation and extinction. Syst. Biol. 65(4), 583–601 (2016). https://doi.org/10.1093/sysbio/syw022CrossRefPubMed

Cole, D.J.: Parameter redundancy and identifiability in hidden Markov models. METRON 77, 105–118 (2019). https://doi.org/10.1007/s40300-019-00156-3CrossRef

FitzJohn, R.G.: Diversitree: comparative phylogenetic analyses of diversification in R. Methods Ecol. Evol. 3, 1084–1092 (2012). https://doi.org/10.1111/j.2041-210X.2012.00234.xCrossRef

Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S., Rubin, D.B.: Bayesian Data Analysis, 2nd edn, pp. 296–297. CRC Press, Boca Raton (2004)

Geoghegan, J.L., et al.: Genomic epidemiology reveals transmission patterns and dynamics of SARS-CoV-2 in Aotearoa New Zealand. Nature Commun. 11(1), 6351 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-20235-8, https://www.nature.com/articles/s41467-020-20235-8

Hadfield, J., et al.: Nextstrain: real-time tracking of pathogen evolution. Bioinformatics 34(23), 4121–4123 (2018). https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty407 CrossRefPubMedPubMedCentral

Höhna, S., et al.: RevBayes: Bayesian phylogenetic inference using graphical models and an interactive model-specification language. Syst. Biol. 65(4), 726–736 (2016). https://doi.org/10.1093/sysbio/syw021CrossRefPubMedPubMedCentral

Kermack, W.O., McKendrick, A.G., Walker, G.T.: A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proc. Roy. Soc. Lond. Ser. A Containing Papers Math. Phys. Character 115(772), 700–721 (1927). https://doi.org/10.1098/rspa.1927.0118

10.

Lemieux, J.E., et al.: Phylogenetic analysis of SARS-CoV-2 in Boston highlights the impact of superspreading events. Science 371(6529) (2021). https://doi.org/10.1126/science.abe3261, https://science.sciencemag.org/content/371/6529/eabe3261

11.

Newton, M.A., Raftery, A.E.: Approximate Bayesian inference with the weighted likelihood bootstrap. J. Roy. Stat. Soc. Ser. B (Methodol.) 56(1), 3–26 (1994)

12.

Pan, B., et al.: Identification of epidemiological traits by analysis of SARS-CoV-2 sequences. Viruses 13(5), 764 (2021). https://doi.org/10.3390/v13050764CrossRefPubMedPubMedCentral

13.

Paradis, E., Schliep, K.: ape 5.0: an environment for modern phylogenetics and evolutionary analyses in R. Bioinformatics 35, 526–528 (2019)

14.

Popa, A., et al.: Genomic epidemiology of superspreading events in Austria reveals mutational dynamics and transmission properties of SARS-CoV-2. Sci. Transl. Med. 12(573) (2020). https://doi.org/10.1126/scitranslmed.abe2555, https://stm.sciencemag.org/content/12/573/eabe2555

15.

Price, M.N., Dehal, P.S., Arkini, A.P.: Fasttree: computing large minimum evolution trees with profiles instead of a distance matrix. Mol. Biol. Evol. 26(7), 1641–1650 (2009). https://doi.org/10.1093/molbev/msp077CrossRefPubMedPubMedCentral

16.

R Core Team: R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria (2020). https://www.R-project.org/

17.

Revell, L.J.: phytools: An R package for phylogenetic comparative biology (and other things). Methods Ecol. Evol. 3, 217–223 (2012)CrossRef

18.

SABRE: Sabre market intelligence platform (2020). https://www.sabreairlinesolutions.com/images/uploads/AirVision-Market-Intelligence_GDD_Profile_Sabre.pdf

19.

Sagulenko, P., Puller, V., Neher, R.A.: TreeTime: maximum-likelihood phylodynamic analysis. Virus Evol. 4(1), vex042 (2018). https://doi.org/10.1093/ve/vex042

20.

Schwarz, G.E.: Estimating the dimension of a model. Ann. Stat. 6(2), 461–464 (1978). https://doi.org/10.1214/aos/1176344136CrossRef

21.

Sjaarda, C.P., et al.: Phylogenomics reveals viral sources, transmission, and potential superinfection in early-stage COVID-19 patients in Ontario, Canada. Sci. Rep. 11(1) (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-83355-1, https://www.nature.com/articles/s41598-021-83355-1

22.

Takahashi, S., Greenhouse, B., Rodríguez-Barraquer, I.: Are seroprevalence estimates for severe acute respiratory syndrome coronavirus \(2\) biased? J. Infect. Dis. 222(11), 1772–1775 (2020). https://doi.org/10.1093/infdis/jiaa523CrossRefPubMed

23.

Yanev, N.M., Stoimenova, V.K., Atanasov, D.V.: Branching stochastic processes as models of Covid-\(19\) epidemic development. arXiv e-prints (2020)

Titel: Summarizing Global SARS-CoV-2 Geographical Spread by Phylogenetic Multitype Branching Models
verfasst von: Hao Chi Kiang
Krzysztof Bartoszek
Sebastian Sakowski
Stefano Maria Iacus
Michele Vespe
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics
Print ISBN: 978-3-031-20836-2

Electronic ISBN: 978-3-031-20837-9

Copyright-Jahr: 2022
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20837-9_14

Springer Professional

Abstract

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu Ihrer Lizenz zu erhalten.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Springer Professional "Technik"

Springer Professional "Wirtschaft"

Premium Partner