Cette page web montre deux visualisations interatives de ces données.
Sur la gauche, est affiché un
arbre phylogénétique des relations évolutives entre les différentes
lignées du SRAS-CoV-2.
Chacune de ces lignées regroupe plusieurs milliers des génomes similaires, reliant les
épidémies qui se produisent à différents endroits;
Rambaut
et al. 2020).
En cliquant sur une lignée on fait apparaître un «diagramme en perle» au centre de la page.
Sur une même ligne horizontale sont reproupés les échantillons partageant le
même génome.
Les cercles représentent les dates auxquelles le variant a été
échantillonné.
Un arbre phylogénétique est un modèle montrant comment différentes
populations ont evolué à partir de leurs ancêtres communs.
L'arbre representé ici (génére avec
TreeTime v0.8.0) résume l'évolution des différentes
lignées de SRAS-CoV-2,
qui sont pré-définies en regroupant les virus en fonction de la similarité
de leurs génomes.
L'échelle temporelle est réprésentée en haut de l'arbre.
L'ancêtre le plus ancien (racine) est sur la gauche,
les descendants les plus récents sont sur la droite.
On estime la date d'emergence en comparant les génomes et en supposant
un
taux d'evolution constant.
Pour chaque lignée on dessine un rectangle représentant l'intervalle de temps
pendant lequel la lignée a été échantillonnée,
coloré en fonction de la région
dans laquelle elle a été le plus souvent observée.
Cliquez dessus pour explorer les échantillons de chaque lignée et
afficher un diagramme en perle.
On utilise un diagramme en perle pour visualiser les différents variants de SRAS-CoV-2
d'une même lignée,
où et quand ils ont été échantillonnés, et comment
ils sont liés les uns aux autres.
Chaque objet dans le diagramme contient des informations supplémentaires visibles en
passant avec la souris.
Chaque ligne horizontale représente un variant – des virus avec
des génomes identiques.
Sur une même ligne horizontale sont dessinées des perles qui indiquent quand le variant a été échantillonné.
Quand deux ou plus de variants descendent d'un même variant qui n'a pas été directement observé,
alors la ligne est grise et ne contient aucune perle ce qui indique un variant non-échantillonné.
La taille de la perle représente le nombre de fois que le variant a été observé à cette date.
Regouper ainsi les échantillons indentiques (en séquence et en date) est nécessaire pour ce type d'épidemie rapide avec des centaines de milliers de séquences, e.g.,
la lignée D.2 en Australie.
Les perles sont colorées
en fonction de la région où les échantillons ont été le plus souvent observés.
Les lignes verticales représentent les relations d'ancestralité entre les différentes lignes horizontales (les variants).
Les relations sont estimées via la methode neighbor-joining en utilisant RapidNJ.
Pour chaque lien le champ "distance genomique" de l'info-bulle indique le nombre de différences (mutations) entre ancêtre et descendant.
Puisqu'il est difficile de reconstruire la date exacte où ces mutations ont émergé,
on a choisi d'utiliser la date où le premier échantillon a été observé.
Puisqu'il y a un nombre considérable d'échantillons séquencés qu'on tente ici de
visualiser, on a ajouté en haut de la page une interface permettant de faire des
recherches simples.
Vous pouvez l'utiliser pour rechercher un échantillon particulier à partir de son accession GISAID.
Si vous entrez le début de l'accession, le champ proposera un certain de nombre de
possibilités (autocomplétion).
Vous pouvez aussi entrer le début d'un nom de pays, par exemple rechercher "Madaga"
vous amènera à la première lignée qui contient des échantillons de Madagascar.
Utilisez les boutons "Précédent" et "Suivant" pour naviguer entre les
résultats de la recherche, et le bouton "Réinitialiser" pour annuler la recherche.
Nous addressons nos remerciements à l'initiative GISAID ainsi qu'à tous ceux qui ont
produit les données, les auteurs, les laboratoires qui ont collecté les
échantillons des patients, et les laboratoires qui ont réalisé le
séquençage, l'assemblage des génomes, les métadonnées, et qui ont
partagé leurs données sur GISAID, nous permettant de réaliser cette visualisation.
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
Note : si vous utilisez les résultats de ces analyses dans vos publications, assurez-vous de
mentionner et remercier les auteurs des données :
“We gratefully acknowledge all the Authors, the Originating laboratories responsible for
obtaining the specimens, and the Submitting laboratories for generating the genetic sequence
and metadata and sharing via the GISAID Initiative, on which this research is based.”
