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Accès ouvert déclaré 2022 article

Genomic epidemiological models describe pathogen evolution across fitness valleys

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3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, co. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Genomics is fundamentally changing epidemiological research. However, systematically exploring hypotheses in pathogen evolution requires new modeling tools. Models intertwining pathogen epidemiology and genomic evolution can help understand processes such as the emergence of novel pathogen genotypes with higher transmissibility or resistance to treatment. In this work, we present Opqua, a flexible simulation framework that explicitly links epidemiology to sequence evolution and selection. We use Opqua to study determinants of evolution across fitness valleys. We confirm that competition can limit evolution in high-transmission environments and find that low transmission, host mobility, and complex pathogen life cycles facilitate reaching new adaptive peaks through population bottlenecks and decoupling of selective pressures. The results show the potential of genomic epidemiological modeling as a tool in infectious disease research.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Genomic epidemiological models describe pathogen evolution across fitness valleys
Date Crossref
15/07/2022
Éditeur
American Association for the Advancement of Science (AAAS)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Massachusetts Institute of Technology Department of Biological Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Universidad Nacional de Colombia pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Universidad de Los Andes pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Departamento de Salud Pública pays non établi dans la notice
    Institution
  • Grupo Biología Matemática y Computacional pays non établi dans la notice
    Institution

Department of Biological Engineering — Massachusetts Institute of Technology, Universidad Nacional de Colombia et Universidad de Los Andes, avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Evolution and Genetic DynamicsPlant Virus Research StudiesMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models

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