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CoVizu

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Visulización en tiempo real de la variación genómica de SARS-CoV-2 (hCoV-19)

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CoVizu es un proyecto de código abierto creado con el objetivo de visualizar la diversidad global de los genomas de SARS-CoV2, obtenidos a partir de la iniciativa GISAID.

Este sitio está compuesto de dos visualizaciones interactivas. En la izquierda, se muestra un árbol filogenético que resume las relaciones evolutivas entre diferentes linajes de SARS-CoV-2 (agrupar virus con genomas similares es útil para detectar brotes relaciones en diferentes lugares; Rambaut et al. 2020). Puedes navegar entre diferentes linajes haciendo click en sus respectivas ramas.

Al seleccionar un linaje, se muestra una visulización de "beadplot" en el centro de la página. Cada línea horizontal representa una o más muestras de SARS-CoV-2 con la misma secuencia genómica. Líneas verticales a lo largo de dicha línea representa las fechas en las cuales estas variantes fueron colectadas.

Para más ayuda has click en los 🔰íconos.

Un árbol filogenético es un modelo que permite establecer relaciones entre diferentes poblaciones que comparten un ancestro común. La filogenia mostrada aquí (generada con TreeTime v0.8.0) resume el ancestro común de los diferentes linajes de SARS-CoV-2, que han sido definidos agrupando virus de acuerdo a la similitud de sus genomas.

Sobre el árbol se encuentra una escala de tiempo con las fechas. El primer ancestro (la raíz) está dibujado a la izquierda, y los descendientes observados más recientemente se encuentran a la derecha. Las fechas del ancestro común fueron estimadas comparando los genomas asumiendo una tasa constante de evolución.

Para cada linage dibujamos un rectángulo que resume el rango en el que las muestras fueron colectadas. El rectángulo es además coloreado de acuerdo a la región geográfica en la cual las muestras fueron colectadas con mayor frequencia. Para explorar las muestras al interior de un linage, haga click en la etiqueta (e.g., "B.4") o en el rectángulo para obtener el "beadplot" asociado.

Los "beadplots" permiten visualizar las diferentes variantes of SARS-CoV-2 al interior de un linage, dónde y cuándo han sido colectados, y cómo se relacionan entre ellos. Cada objeto en el "beadplot" contiene información adicional en los mensajes emergentes (que se obtienen al pasar sobre el objeto con el mouse).

Cada segmento horizontal representa una variante – virus con genomas idénticos Las círculos (beads) dibujados a través de las líneas indican la fecha de colección de la variante. Si no hay más círculos en la línea y ésta es gris, esto representa una variante que no ha sido muestreada: dos o mas variantes colectadas descienden de una variante ancestral que no ha sido directamente observada.

El área del círculo es proporcionl al número de veces que una variante ha sido muestreada ese día. Esto es relevante para epidemias que en las que el se toman muestras con mucha frequencia, e.g., linage D.2 in Australia. Los círculos son coloreados con respecto a la región geográfica muestrada más comñun en las muestras.

Los líneas verticales conectan las variantes con sus ancestros comunes. Éstas relaciones son estimadas usando el método neighbor-joining implementado en RapidNJ. Los mensajes emergentes sobre cada línea vertical contienen reportes sobre la cantidad de diferencias genéticas (mutaciones) entre el ancestro y su descendiente, esto es, "distancia genética". Dado que la reconstrucción exacta de cuándo estas mutaciones ocurrieron es extremedamente complicada, decidimos mapear cada línea a el momento en que dicha muestra fue colectada.

Nos gustaría agradecer a GISAID Initiative y a todas las personas que han contribuído con sus datos, i.e. Autores, laboratorios originarios responsables por la obtención de los especímenes, y laboratorios que han generado las secuencias genéticas y la metadata en la cual se basa esta investigación y que ha sido compartida a través de GISAID Initiative.

Elbe, S., and Buckland-Merrett, G. (2017) Data, disease and diplomacy: GISAID’s innovative contribution to global health. Global Challenges, 1:33-46.
DOI: 10.1002/gch2.1018   PMCID: 31565258

Nota: En caso de compartir los resultados de éstos análisis en tu manuscrito, asegúrate de reconocer a los contribuidores, i.e. " Nos gustaría agradecer a GISAID Initiative y a todas las personas que han contribuído con sus datos, i.e. Autores, laboratorios originarios responsables por la obtención de los especímenes, y laboratorios que han generado las secuencias genéticas y la metadata en la cual se basa esta investigación y que ha sido compartida a través de GISAID Initiative."

Además, recuerda citar las siguientes referencias: Shu, Y., McCauley, J. (2017) GISAID: From vision to reality. EuroSurveillance, 22(13)
DOI: 10.2807/1560-7917.ES.2017.22.13.30494   PMCID: PMC5388101