Вирусная филодинамика

Вирусная филодинамика – это изучение того, как эпидемиологические , иммунологические и эволюционные процессы действуют и потенциально взаимодействуют, формируя вирусную филогению . ^[1]С момента появления этого термина в 2004 году исследования филодинамики вирусов были сосредоточены на динамике передачи вируса, пытаясь пролить свет на то, как эта динамика влияет на генетические вариации вируса. Динамику передачи можно рассматривать на уровне клеток инфицированного хозяина, отдельных хозяев в популяции или целых популяций хозяев.

Многие вирусы, особенно РНК-вирусы , быстро накапливают генетические вариации из-за короткого времени генерации и высокой скорости мутаций .Таким образом, на характер вирусных генетических вариаций сильно влияет то, насколько быстро происходит передача вируса и какие субъекты передают друг другу.На характер вирусных генетических вариаций также будет влиять отбор , действующий на вирусные фенотипы.Хотя вирусы могут различаться по многим фенотипам, филодинамические исследования на сегодняшний день, как правило, сосредоточены на ограниченном числе вирусных фенотипов.К ним относятся фенотипы вирулентности, фенотипы, связанные с трансмиссивностью вируса, фенотипы клеточного или тканевого тропизма и антигенные фенотипы, которые могут способствовать выходу из-под иммунитета хозяина .Из-за влияния, которое динамика передачи и отбор могут оказывать на генетическую изменчивость вируса, филогению вирусов можно использовать для исследования важных эпидемиологических, иммунологических и эволюционных процессов, таких как распространение эпидемий . ^[2] пространственно-временная динамика, включая динамику метапопуляций , ^[3] зоонозная передача , тканевой тропизм , ^[4] и антигенный дрейф . ^[5]Количественное исследование этих процессов посредством рассмотрения вирусной филогении является центральной целью вирусной филодинамики.

Источники филодинамических вариаций

Придумав термин «филодинамика» , Гренфелл и соавторы ^[1] постулировал, что вирусная филогения «... определяется сочетанием иммунного отбора, изменениями размера вирусной популяции и пространственной динамикой».Их исследование продемонстрировало три особенности вирусной филогении, которые могут служить практическими правилами для выявления важных эпидемиологических, иммунологических и эволюционных процессов, влияющих на закономерности вирусных генетических вариаций.

На относительную длину внутренних и внешних ветвей будут влиять изменения размера вирусной популяции с течением времени. ^[1]: Быстрое распространение вируса в популяции будет отражаться в виде «звездообразного» дерева, у которого внешние ветви длиннее внутренних. Звездообразные деревья возникают потому, что вирусы с большей вероятностью имеют общего недавнего предка, когда популяция невелика, а растущая популяция в прошлом имеет все более меньшую численность. По сравнению с филогенией расширяющегося вируса, филогения вирусной популяции, размер которой остается постоянным, будет иметь внешние ветви, которые короче по сравнению с ветвями внутри дерева. Филогения ВИЧ представляет собой хороший пример звездообразного дерева, поскольку распространенность ВИЧ-инфекции быстро росла на протяжении 1980-х годов (экспоненциальный рост). Вместо этого филогения вируса гепатита В отражает вирусную популяцию, которая остается примерно постоянной (постоянный размер). Аналогичным образом, деревья, реконструированные на основе вирусных последовательностей, выделенных от хронически инфицированных людей, могут использоваться для оценки изменений в размерах вирусной популяции внутри хозяина.

На кластеризацию таксонов в вирусной филогении будет влиять структура популяции хозяина. ^[1]: Ожидается, что вирусы внутри схожих хозяев, например, хозяев, проживающих в одном и том же географическом регионе, будут более тесно связаны генетически, если передача между ними происходит чаще. Филогения вирусов кори и бешенства иллюстрирует вирусы с пространственно структурированной популяцией хозяев. Эти филогении контрастируют с филогенией человеческого гриппа , который, по-видимому, не демонстрирует четкой пространственной структуры в течение длительных периодов времени. Кластеризация таксонов, когда она происходит, не обязательно наблюдается во всех масштабах, и популяция, которая выглядит структурированной в одном масштабе, может оказаться панмиктической в другом масштабе, например, в меньшем пространственном масштабе. Хотя пространственная структура является наиболее часто наблюдаемой структурой популяции при филодинамическом анализе, вирусы также могут иметь неслучайную примесь по таким признакам, как возраст, раса и рискованное поведение. ^[6] Это связано с тем, что передача вируса может преимущественно происходить между хозяевами, имеющими любой из этих атрибутов.

На баланс дерева будет влиять отбор , особенно иммунный побег. ^[1]: Влияние направленного отбора на форму вирусной филогении иллюстрируется на примере сопоставления деревьев вируса гриппа и поверхностных белков ВИЧ. Лестничная филогения гриппа A/H3N2 вируса белка гемагглютинина несет в себе признаки сильного направленного отбора, обусловленного иммунным ускользанием (несбалансированное дерево). Напротив, более сбалансированная филогения может возникнуть, когда вирус не подвергается сильному иммунному отбору или другому источнику направленного отбора. Примером этого является филогения белка оболочки ВИЧ, полученная на основе последовательностей, выделенных от разных людей в популяции (сбалансированное дерево). Филогения белка оболочки ВИЧ от хронически инфицированных хозяев напоминает лестничное дерево гриппа. Это подчеркивает, что процессы, влияющие на генетические вариации вирусов, могут различаться в разных масштабах. Действительно, контрастные модели вирусных генетических вариаций внутри и между хозяевами были активной темой филодинамических исследований с момента их зарождения. ^[1]

Хотя эти три филогенетических особенности являются полезными эмпирическими правилами для выявления эпидемиологических, иммунологических и эволюционных процессов, которые могут влиять на генетическую изменчивость вирусов, растет признание того, что сопоставление между процессом и филогенетическим паттерном может быть соотношением «многие к одному». Например, хотя лестничные деревья могут отражать наличие направленного отбора, лестничные деревья могут также отражать последовательные генетические узкие места, которые могут возникнуть при быстром пространственном распространении, как в случае с вирусом бешенства. ^[7] Из-за такого сопоставления процесса и филогенетического паттерна «многие к одному» исследования в области филодинамики вирусов были направлены на разработку и применение количественных методов для эффективного вывода процесса на основе реконструированных вирусных филогений (см. « Методы »). Рассмотрение других источников данных (например, закономерностей заболеваемости) может помочь различить конкурирующие филодинамические гипотезы. Объединение разрозненных источников данных для филодинамического анализа остается серьезной проблемой в этой области и является активной областью исследований.

Приложения

Вирусное происхождение

Филодинамические модели могут помочь в датировке происхождения эпидемий и пандемий.Быстрая скорость эволюции вирусов позволяет оценивать модели молекулярных часов на основе генетических последовательностей, обеспечивая тем самым годовую скорость эволюции вируса.Поскольку скорость эволюции измеряется в реальных единицах времени, можно определить дату появления самого недавнего общего предка (MRCA) для набора вирусных последовательностей.Возраст MRCA этих изолятов является нижней границей; общий предок всей популяции вируса должен был существовать раньше, чем MRCA образца вируса.В апреле 2009 года генетический анализ 11 последовательностей гриппа H1N1 свиного происхождения показал, что общий предок существовал не позднее 12 января 2009 года. ^[8]Это открытие помогло сделать раннюю оценку базовой воспроизводственной численности. $R_{0}$ пандемии. Аналогично, генетический анализ последовательностей, выделенных изнутри человека, можно использовать для определения времени заражения человека. ^[9]

Вирусное распространение

Филодинамические модели могут дать представление об эпидемиологических параметрах, которые трудно оценить с помощью традиционных средств надзора.Например, оценка $R_{0}$ Из данных эпиднадзора требуется тщательный контроль за изменением частоты регистрации и интенсивности эпиднадзора.Выводы о демографической истории вирусной популяции на основе генетических данных могут помочь избежать этих трудностей и предоставить отдельный путь для вывода о $R_{0}$ . ^[2]Такие подходы использовались для оценки $R_{0}$ при вирусе гепатита С ^[10] и ВИЧ. ^[2]Кроме того, дифференциальную передачу между группами, будь то географические, возрастные или связанные с риском, очень трудно оценить только на основе данных эпиднадзора. Филогеографические модели имеют возможность более непосредственно выявить эти скрытые в противном случае закономерности передачи. ^[11]Филодинамические подходы составили карту географического перемещения вируса гриппа человека. ^[3] и количественно оценили эпидемическое распространение вируса бешенства среди североамериканских енотов. ^[12]^[13]Однако нерепрезентативная выборка может исказить выводы обоих. $R_{0}$ ^[14] и модели миграции. ^[3]Филодинамические подходы также использовались для лучшего понимания динамики передачи вируса и его распространения внутри инфицированных хозяев. Например, филодинамические исследования использовались для определения скорости роста вируса у инфицированных хозяев и для обоснования возникновения компартментализации вируса при инфекции гепатита С. ^[4]

Усилия по борьбе с вирусом

Филодинамические подходы также могут быть полезны для определения эффективности усилий по борьбе с вирусами, особенно в отношении болезней, о которых редко сообщается. Например, генетическое разнообразие ДНК- вируса гепатита В сократилось в Нидерландах в конце 1990-х годов после начала программы вакцинации. ^[15] Эта корреляция использовалась для доказательства того, что вакцинация эффективна в снижении распространенности инфекции, хотя возможны и альтернативные объяснения. ^[16]

Усилия по борьбе с вирусами также могут повлиять на скорость развития популяций вирусов, тем самым влияя на филогенетические закономерности. Филодинамические подходы, позволяющие количественно оценить, как скорость эволюции меняется с течением времени, могут, таким образом, дать представление об эффективности стратегий контроля. Например, применение к последовательностям ВИЧ у инфицированных хозяев показало, что уровень вирусного замещения упал практически до нуля после начала антиретровирусной лекарственной терапии. ^[17] Это снижение уровня замещения было интерпретировано как эффективное прекращение репликации вируса после начала лечения, и ожидалось, что оно приведет к снижению вирусной нагрузки. Это открытие особенно обнадеживает, поскольку более низкие показатели замены связаны с более медленным прогрессированием СПИДа у пациентов, ранее не получавших лечения. ^[18]

Противовирусное лечение также оказывает селективное давление на развитие лекарственной устойчивости в популяциях вирусов и тем самым может повлиять на структуру генетического разнообразия. Обычно существует компромисс между более быстрой репликацией чувствительных штаммов в отсутствие противовирусного лечения и более быстрой репликацией устойчивых штаммов в присутствии противовирусных препаратов. ^[19] Таким образом, определение уровня противовирусного давления, необходимого для изменения результатов эволюции, имеет важное значение для общественного здравоохранения. Филодинамические подходы использовались для изучения распространения устойчивости к осельтамивиру при гриппе A/H1N1. ^[20]

Методы

Чаще всего цель филодинамического анализа состоит в том, чтобы сделать выводы об эпидемиологических процессах на основе вирусной филогении.Таким образом, большинство филодинамических анализов начинаются с реконструкции филогенетического дерева.Генетические последовательности часто отбираются в несколько точек времени, что позволяет оценить скорость замещения и время MRCA с использованием модели молекулярных часов. ^[21]Для вирусов байесовские филогенетические методы популярны из-за способности соответствовать сложным демографическим сценариям, учитывая при этом филогенетическую неопределенность. ^[22]^[23]

Традиционные эволюционные подходы напрямую используют методы компьютерной филогенетики и популяционной генетики для оценки гипотез отбора и структуры популяции без прямого учета эпидемиологических моделей.Например,

величину отбора можно измерить путем сравнения скорости несинонимической замены со скоростью синонимической замены ( dN/dS );
Популяционную структуру принимающей популяции можно изучить путем расчета F -статистики ; и
Гипотезы о панмиксисе и избирательной нейтральности вируса могут быть проверены с помощью таких статистических данных, как D Таджимы .

Однако такой анализ не был разработан с учетом эпидемиологических выводов, и может быть сложно экстраполировать стандартную статистику на желаемые эпидемиологические величины.

В попытке преодолеть разрыв между традиционными эволюционными подходами и эпидемиологическими моделями было разработано несколько аналитических методов, специально предназначенных для решения проблем, связанных с филодинамикой.Эти методы основаны на теории слияния , моделях рождения-смерти , ^[24] и моделирование и используются для более прямой связи эпидемиологических параметров с наблюдаемыми вирусными последовательностями.

Коалесцентная теория и филодинамика

Эффективная численность населения

Коалесценция — это математическая модель, описывающая происхождение образца нерекомбинирующих копий гена.При моделировании процесса слияния время обычно течет в обратном направлении от настоящего.В избирательно нейтральной популяции постоянной численности $N$ и непересекающиеся поколения ( модель Райта Фишера ), выборки из двух копий гена ожидаемое время слияния (т. е. нахождения общего предка) равно $N$ поколения.В более общем плане время ожидания для двух членов выборки $n$ копии генов, имеющие общего предка , распределяются экспоненциально со скоростью

\lambda _{n}={n \choose 2}{\frac {1}{N}}

.

Этот временной интервал обозначен $T_{n}$ , и в его конце есть $n-1$ сохранились сохранившиеся линии. Эти оставшиеся линии будут объединяться со скоростью $\lambda _{n-1}\cdots \lambda _{2}$ после перерывов $T_{n-1}\cdots T_{2}$ .Этот процесс можно смоделировать , рисуя экспоненциальные случайные величины со скоростями $\{\lambda _{n-i}\}_{i=0,\cdots ,n-2}$ до тех пор, пока не останется только одна линия (MRCA выборки).При отсутствии отбора и структуры популяции топологию дерева можно смоделировать путем равномерного случайного выбора двух линий после каждого интервала слияния. $T_{i}$ .

Ожидаемое время ожидания для нахождения MRCA выборки представляет собой сумму ожидаемых значений междоузлийных интервалов,

{\begin{aligned}\mathrm {E} [\mathrm {TMRCA} ]&=\mathrm {E} [T_{n}]+\mathrm {E} [T_{n-1}]+\cdots +\mathrm {E} [T_{2}]\\&=1/\lambda _{n}+1/\lambda _{n-1}+\cdots +1/\lambda _{2}\\&=2N(1-{\frac {1}{n}}).\end{aligned}}

Два следствия:

Время до MRCA (TMRCA) выборки не ограничено размером выборки. $\lim _{n\rightarrow \infty }\mathrm {E} [\mathrm {TMRCA} ]=2N.$
Чтобы ожидаемый TMRCA образца был близок к теоретической верхней границе, требуется несколько образцов, поскольку разница составляет $O(1/n)$ .

Следовательно, TMRCA, рассчитанный на основе относительно небольшой выборки вирусных генетических последовательностей, представляет собой асимптотически несмещенную оценку того времени, когда вирусная популяция была основана в популяции хозяина.

Например, Роббинс и др. ^[25] оценили TMRCA для 74 генетических последовательностей подтипа B ВИЧ-1 , собранных в Северной Америке, в 1968 году.Предполагая постоянную численность населения, мы ожидаем, что время до 1968 года будет представлять собой $1-1/74=99\%$ TMRCA североамериканской вирусной популяции.

Если численность населения $N(t)$ меняется со временем, скорость слияния $\lambda _{n}(t)$ также будет функцией времени.Доннелли и Таваре ^[26] вывели этот коэффициент для изменяющейся во времени численности населения в предположении постоянного уровня рождаемости:

\lambda _{n}(t)={n \choose 2}{\frac {1}{N(t)}}

.

Поскольку все топологии одинаково вероятны при нейтральном слиянии, эта модель будет иметь те же свойства, что и слияние постоянного размера, при изменении масштаба временной переменной: $t\rightarrow \int _{\tau =0}^{t}{\frac {\mathrm {d} \tau }{N(\tau )}}$ .

На самом раннем этапе эпидемии популяция вируса может расти в геометрической прогрессии со скоростью $r$ , так что $t$ единиц времени в прошлом, популяция будет иметь размер $N(t)=N_{0}e^{-rt}$ .В этом случае скорость слияния становится

\lambda _{n}(t)={n \choose 2}{\frac {1}{N_{0}e^{-rt}}}

.

Эта скорость невелика вблизи момента сбора пробы ( $t=0$ ), так что внешние ветви (не имеющие потомков) генеалогии будут иметь тенденцию быть более длинными по сравнению с ветвями, близкими к корню дерева. Вот почему быстрорастущие популяции дают деревья с длинными верхушками ветвей.

Если скорость экспоненциального роста оценивается на основе генеалогии, ее можно сочетать со знанием продолжительности заражения или серийного интервала. $D$ для конкретного возбудителя для оценки базовой репродукционной численности, $R_{0}$ .Их можно связать следующим уравнением: ^[27]

r={\frac {R_{0}-1}{D}}

.

Например, одна из первых оценок $R_{0}$ был использован для пандемического гриппа H1N1 в 2009 году с использованием коалесцентного анализа 11 последовательностей гемагглютинина в сочетании с предыдущими данными об инфекционном периоде гриппа. ^[8]

Отсекальные модели

Эпидемии инфекционных заболеваний часто характеризуются весьма нелинейными и быстрыми изменениями числа инфицированных лиц и эффективной численности популяции вируса. В таких случаях уровень рождаемости сильно варьируется, что может уменьшить соответствие между эффективной численностью населения и распространенностью инфекции. ^[28] В области математической эпидемиологии было разработано множество математических моделей для описания нелинейных временных рядов распространенности инфекции и числа восприимчивых хозяев. Хорошо изученным примером является Susceptible-Infected-Recovered (SIR) система дифференциальных уравнений , которая описывает доли популяции $S(t)$ восприимчивый, $I(t)$ заражены, и $R(t)$ восстанавливается как функция времени:

{\frac {dS}{dt}}=-\beta SI

,

{\frac {dI}{dt}}=\beta SI-\gamma I

, и

{\frac {dR}{dt}}=\gamma I

.

Здесь, $\beta$ - это скорость передачи на душу населения восприимчивым хостам, и $\gamma$ — это скорость, с которой инфицированные люди выздоравливают, после чего они перестают быть заразными. При этом частота новых случаев заражения в единицу времени равна $f(t)=\beta SI$ , что аналогично уровню рождаемости в классических моделях популяционной генетики. Общая формула скорости слияния: ^[2]

\lambda _{n}(t)={n \choose 2}{\frac {2f(t)}{I(t)^{2}}}

.

Соотношение $2{n \choose 2}/{I(t)^{2}}$ можно понимать как возникающее из вероятности того, что две линии, случайно выбранные равномерно, являются предками выборки. Эта вероятность представляет собой отношение числа способов выбрать две линии без замены из множества линий и из множества всех заражений: ${n \choose 2}/{I(t) \choose 2}\approx 2{n \choose 2}/{I(t)^{2}}$ . Слияние событий будет происходить с этой вероятностью со скоростью, определяемой функцией инцидентности. $f(t)$ .

Для простой модели SIR это дает

\lambda _{n}(t)={n \choose 2}{\frac {2\beta S(t)}{I(t)}}

.

Это выражение похоже на скорость слияния Кингмана , но оно демпфируется фракцией, подверженной $S(t)$ .

В начале эпидемии $S(0)\approx 1$ , поэтому для модели SIR

\lambda _{n}(t)\approx {n \choose 2}{\frac {2\beta }{I(t)}}

.

Это имеет ту же математическую форму, что и скорость в слиянии Кингмана, заменяя $N_{e}=I(t)/2\beta$ . Следовательно, оценки эффективной численности населения, основанные на коалесценте Кингмана, будут пропорциональны распространенности инфекции в ранний период экспоненциального роста эпидемии. ^[28]

Когда заболевание больше не растет экспоненциально, а становится эндемичным, скорость слияния линий также можно определить для эпидемиологической модели, определяющей динамику передачи заболевания. Этого можно добиться, расширив модель Райта Фишера , включив в нее неравномерное распределение потомства. Благодаря поколению Райта Фишера, $\tau$ единицы времени скорость слияния определяется выражением:

\lambda _{n}={n \choose 2}{\frac {1}{N_{e}\tau }}

,

где эффективная численность населения $N_{e}$ численность населения $N$ разделенное на дисперсию распределения потомства $\sigma ^{2}$ . ^[29] Время генерации $\tau$ для эпидемиологической модели в состоянии равновесия определяется продолжительностью инфекции и размером популяции. $N$ тесно связана с равновесным числом инфицированных. Чтобы получить дисперсию в распределении потомства $\sigma ^{2}$ для данной эпидемиологической модели можно представить, что инфицированные люди могут отличаться друг от друга по своей заразности, уровню контактов, продолжительности заражения или другим характеристикам, связанным с их способностью передавать вирус, которым они инфицированы. Эти различия можно признать, если предположить, что базовое число воспроизводств является случайной величиной. $\nu$ который варьируется у разных индивидуумов в популяции и что $\nu$ следует некоторому непрерывному распределению вероятностей. ^[30] Среднее значение и дисперсия этих отдельных основных показателей воспроизводства, $\mathrm {E} [\nu ]$ и $\mathrm {Var} [\nu ]$ соответственно, затем можно использовать для вычисления $\sigma ^{2}$ . Выражение, связывающее эти величины, имеет вид: ^[31]

\sigma ^{2}={\frac {\mathrm {Var} [\nu ]}{\mathrm {E} [\nu ]^{2}}}+1

.

Например, для приведенной выше модели SIR, модифицированной для включения рождаемости в популяцию и смертности вне популяции, размер популяции $N$ определяется равновесным числом инфицированных, $I$ . Среднее базовое репродуктивное число, усредненное по всем инфицированным особям, определяется выражением $\beta /\gamma$ , в предположении, что фоновый уровень смертности незначителен по сравнению со скоростью выздоровления $\gamma$ . Дисперсия основных темпов воспроизводства особей определяется выражением $(\beta /\gamma )^{2}$ , поскольку продолжительность времени, в течение которого люди остаются инфицированными в модели SIR, распределена экспоненциально. Разница в распределении потомства $\sigma ^{2}$ следовательно, равно 2. $N_{e}$ поэтому становится ${\frac {I}{2}}$ и скорость слияния становится:

\lambda _{n}={n \choose 2}{\frac {2\gamma }{I}}

.

Эта скорость, полученная для модели SIR в состоянии равновесия, эквивалентна скорости слияния, определяемой более общей формулой. ^[2] Темпы слияния могут быть аналогичным образом рассчитаны для эпидемиологических моделей с суперраспространителями или другими неоднородностями передачи, для моделей с лицами, которые подверглись воздействию, но еще не заразны, а также для моделей с переменными периодами заражения, среди прочих. ^[31] Таким образом, при наличии некоторой эпидемиологической информации (например, продолжительности инфекции) и спецификации математической модели вирусная филогения может использоваться для оценки эпидемиологических параметров, которые в противном случае было бы трудно определить количественно.

Филогеография

На самом базовом уровне наличие географической структуры популяции можно выявить путем сравнения генетического родства вирусных изолятов с географическим родством.Основной вопрос заключается в том, являются ли метки географических признаков более сгруппированными в филогении, чем ожидалось в рамках простой неструктурированной модели. На этот вопрос можно ответить, подсчитав количество географических переходов в филогении посредством экономии , максимального правдоподобия или посредством байесовского вывода .Если структура популяции существует, то в филогении будет меньше географических переходов, чем ожидается в панмиктической модели. ^[32]Эту гипотезу можно проверить, случайным образом зашифровав метки персонажей на кончиках филогении и подсчитав количество географических переходов, присутствующих в зашифрованных данных.Путем многократного скремблирования данных и расчета количества переходов нулевое распределение можно построить p и вычислить значение путем сравнения наблюдаемого количества переходов с этим нулевым распределением. ^[32]

Помимо наличия или отсутствия структуры популяции, филодинамические методы можно использовать для определения скорости перемещения вирусных линий между географическими местоположениями и реконструкции географического местоположения предковых линий.Здесь географическое положение рассматривается как состояние филогенетического признака, сходное по духу с «A», «T», «G», «C», так что географическое положение кодируется как модель замещения . Таким образом, тот же филогенетический механизм, который используется для построения моделей эволюции ДНК, можно использовать для вывода матриц географических переходов. ^[33]Конечным результатом является скорость, измеряемая в годах или в количестве нуклеотидных замен на сайт, с которой линия из одного региона перемещается в другой регион на протяжении филогенетического дерева.В географической сети передачи некоторые регионы могут легче смешиваться, а другие регионы могут быть более изолированными.Кроме того, некоторые соединения передачи могут быть асимметричными, так что скорость, с которой линии передачи из региона «А» перемещаются в регион «В», может отличаться от скорости, с которой линии передачи из «Б» перемещаются в «А».Закодировав таким образом географическое положение, реконструкцию состояния предков можно использовать для вывода о наследственном географическом местоположении определенных узлов в филогении. ^[33] Эти типы подходов можно расширить, заменив географические местоположения другими атрибутами. Например, применительно к вирусу бешенства Штрейкер и его коллеги оценили скорость межвидовой передачи, рассматривая в качестве признака вид хозяина. ^[7]

Моделирование

Как обсуждалось выше, можно напрямую вывести параметры простых разделенных эпидемиологических моделей , таких как модели SIR, на основе данных последовательностей, рассматривая генеалогические закономерности.Кроме того, на основе данных о последовательностях можно сделать выводы об общих закономерностях географического перемещения, но эти выводы не включают в себя явную модель динамики передачи между инфицированными людьми.Для более сложных эпидемиологических моделей, таких как модели, включающие перекрестный иммунитет , возрастную структуру частоты контактов с хозяевами, сезонность или несколько популяций хозяев с различными характеристиками жизненного цикла, часто невозможно аналитически предсказать генеалогические закономерности на основе эпидемиологических параметров.Таким образом, традиционный механизм статистического вывода не будет работать с этими более сложными моделями, и в этом случае вместо этого обычно используется подход, основанный на прямом моделировании.

Модели, основанные на моделировании, требуют указания модели передачи для процесса заражения между зараженными и уязвимыми узлами, а также для процесса восстановления зараженных узлов.Модели, основанные на моделировании, могут быть фрагментарными , отслеживая количество хозяев, инфицированных и выздоровевших от различных вирусных штаммов. ^[34] или может быть индивидуальным , отслеживая состояние инфекции и иммунную историю каждого хозяина в популяции. ^[5]^[35]Как правило, компартментальные модели предлагают значительные преимущества с точки зрения скорости и использования памяти, но их может быть сложно реализовать в сложных эволюционных или эпидемиологических сценариях.Прямая имитационная модель может учитывать географическую структуру населения или возрастную структуру путем модуляции скорости передачи инфекции между принимающими людьми разных географических или возрастных классов.Кроме того, можно учитывать сезонность, позволяя времени года влиять на скорость передачи ступенчато или синусоидально .

Чтобы связать эпидемиологическую модель с вирусной генеалогией, необходимо, чтобы в симуляции существовало несколько вирусных штаммов с разными нуклеотидными или аминокислотными последовательностями, которые часто обозначаются как $I_{1}\cdots I_{n}$ для разных классов зараженных.В этом случае мутация преобразует хост одного зараженного класса в другой зараженный класс.В ходе моделирования вирусы мутируют и создаются последовательности, на основе которых можно строить и анализировать филогении.

Для антигенно-вариабельных вирусов становится критически важным смоделировать риск передачи от человека, инфицированного вирусным штаммом «А», к человеку, который ранее был инфицирован вирусными штаммами «В», «С» и т. д.Уровень защиты от одного штамма вируса вторым штаммом известен как перекрестный иммунитет .Помимо риска заражения, перекрестный иммунитет может модулировать вероятность того, что хозяин станет заразным, и продолжительность, в течение которой хозяин остается заразным. ^[36]Часто предполагается, что степень перекрестного иммунитета между штаммами вируса связана с расстоянием между их последовательностями .

В целом, из-за необходимости запуска моделирования, а не расчета вероятности, может быть сложно сделать мелкомасштабные выводы об эпидемиологических параметрах, и вместо этого эта работа обычно фокусируется на более широких вопросах, проверяя, согласуются ли общие генеалогические закономерности с одной эпидемиологической моделью или другой. Кроме того, для проверки результатов вывода часто используются методы, основанные на моделировании, предоставляющие тестовые данные, в которых правильный ответ известен заранее. Поскольку вычисление вероятностей генеалогических данных в рамках сложных имитационных моделей оказалось затруднительным, после успешного применения этого подхода к бактериальным заболеваниям становится популярным альтернативный статистический подход, называемый приближенными байесовскими вычислениями (ABC), позволяющий адаптировать эти имитационные модели к закономерностям генетических вариаций. ^[37]^[38]^[39] Это связано с тем, что ABC использует легко вычислимую сводную статистику для аппроксимации вероятностей, а не сами вероятности.

Примеры

Филодинамика гриппа

Грипп человека — острая респираторная инфекция, вызываемая преимущественно вирусами гриппа А и гриппа В.Вирусы гриппа А можно разделить на подтипы, такие как A/H1N1 и A/H3N2 .Здесь подтипы обозначены в соответствии с их генами гемагглютинина (H или HA) и нейраминидазы (N или NA), которые в качестве поверхностных белков действуют как основные мишени для гуморального иммунного ответа .Вирусы гриппа циркулируют и у других видов, в первую очередь свиного гриппа и птичьего гриппа .В результате реассортации генетические последовательности свиного и птичьего гриппа иногда попадают в человеческую популяцию.Если конкретный гемагглютинин или нейраминидаза циркулирует вне человеческой популяции, то у людей будет отсутствовать иммунитет к этому белку, и пандемия гриппа может последовать за сменой хозяина , как это наблюдалось в 1918, 1957, 1968 и 2009 годах.После внедрения в популяцию человека линия гриппа обычно сохраняется за счет антигенного дрейфа , при котором HA и NA постоянно накапливают мутации, позволяющие вирусам заражать хозяев, иммунных к более ранним формам вируса.Эти линии гриппа демонстрируют повторяющиеся сезонные эпидемии в регионах с умеренным климатом и менее периодическую передачу в тропиках.Как правило, при каждом пандемическом событии новая форма вируса вытесняет существующие линии. ^[35]Изучение филодинамики вируса при гриппе в первую очередь фокусируется на непрерывной циркуляции и эволюции эпидемического гриппа, а не на возникновении пандемии.Центральный интерес для изучения филодинамики вируса представляет собой своеобразное филогенетическое древо эпидемического гриппа A/H3N2, которое показывает единственную преобладающую стволовую линию, сохраняющуюся во времени, и боковые ветви, которые сохраняются всего 1–5 лет, прежде чем вымирают. ^[40]

Избирательное давление

Филодинамические методы позволили понять относительные избирательные эффекты мутаций в разных сайтах и разных генах в геноме вируса гриппа.Открытое расположение гемагглютинина (НА) предполагает, что должно существовать сильное селективное давление для эволюции специфических участков НА, которые распознаются антителами иммунной системы человека.Эти сайты называются эпитопными сайтами.Филогенетический анализ гриппа H3N2 показал, что предполагаемые эпитопные участки белка НА развиваются примерно в 3,5 раза быстрее на стволе филогении, чем на боковых ветвях. ^[41]^[42] Это говорит о том, что вирусы, обладающие мутациями в этих открытых участках, получают пользу от положительного отбора и с большей вероятностью, чем вирусы, не имеющие таких мутаций, захватывают популяцию гриппа.И наоборот, предполагаемые неэпитопные сайты белка НА развиваются примерно в два раза быстрее на боковых ветвях, чем на стволе филогении H3. ^[41]^[42] что указывает на то, что мутации в этих сайтах отбираются, и вирусы, обладающие такими мутациями, с меньшей вероятностью захватят популяцию гриппа.Таким образом, анализ филогенетических закономерностей дает представление об основных силах отбора. аминокислот Аналогичный анализ, объединяющий сайты в генах, показывает, что, хотя и HA, и NA подвергаются существенному положительному отбору, внутренние гены демонстрируют низкую скорость фиксации по сравнению с уровнями полиморфизма , что указывает на отсутствие положительного отбора. ^[43]

Дальнейший анализ HA показал, что его эффективный размер популяции очень мал по сравнению с размером переписной популяции вируса, как и ожидалось для гена, подвергающегося сильному положительному отбору. ^[44] Однако в геноме гриппа наблюдается удивительно мало различий в эффективном размере популяции; все гены почти одинаково низкие. ^[45]Это открытие предполагает, что реассортация между сегментами происходит достаточно медленно по сравнению с действием положительного отбора, что генетический автостоп вызывает полезные мутации в HA и NA, чтобы уменьшить разнообразие связанных нейтральных вариаций в других сегментах генома.

Грипп A/H1N1 демонстрирует больший эффективный размер популяции и большее генетическое разнообразие, чем грипп H3N2. ^[45] предполагая, что H1N1 претерпевает менее адаптивную эволюцию, чем H3N2.Эта гипотеза подтверждается эмпирическими закономерностями антигенной эволюции; рекомендовала девять обновлений вакцины В межпандемический период между 1978 и 2009 годами ВОЗ против H1N1, а за тот же период было рекомендовано 20 обновлений вакцины против H3N2. ^[46]Кроме того, анализ закономерностей эволюции последовательностей на стволе и боковых ветвях предполагает, что H1N1 подвергается существенно менее позитивному отбору, чем H3N2. ^[42]^[43] Однако основная эволюционная или эпидемиологическая причина этой разницы между H3N2 и H1N1 остается неясной.

Модели циркуляции

Чрезвычайно быстрая смена популяции гриппа означает, что скорость географического распространения линий гриппа также должна быть в некоторой степени быстрой.Данные эпиднадзора показывают четкую картину сильных сезонных эпидемий в регионах с умеренным климатом и менее периодических эпидемий в тропиках. ^[47] Географическое происхождение сезонных эпидемий в Северном и Южном полушариях было главным открытым вопросом в этой области. Однако эпидемии умеренного пояса обычно возникают из глобального резервуара, а не из генетического разнообразия предыдущего сезона. ^[45]^[48] Эта и последующие работы позволили предположить, что глобальная персистенция популяции гриппа обусловлена тем, что вирусы передаются от эпидемии к эпидемии, причем ни в одном отдельном регионе мира не наблюдается постоянной персистенции. ^[3]^[49] Тем не менее, ведутся серьезные споры относительно конкретной конфигурации глобальной сети гриппа. Одна из гипотез предполагает наличие метапопуляции в Восточной и Юго-Восточной Азии, которая постоянно сеет грипп в остальном мире. ^[48] и еще одна гипотеза, защищающая более глобальную метапопуляцию, в которой представители умеренных видов часто возвращаются в тропики в конце сезонной эпидемии. ^[3]^[49]

Все эти филогеографические исследования неизбежно страдают от ограничений в отборе образцов вирусов гриппа по всему миру. Например, относительная важность тропической Африки и Индии еще предстоит выяснить. Кроме того, филогеографические методы, использованные в этих исследованиях (см. раздел «Филогеографические методы» ), позволяют делать выводы о местонахождении предков и темпах миграции только на основе имеющихся образцов, а не на популяции, в которую включены эти образцы.Из-за этого процедуры выборки для конкретного исследования вызывают беспокойство при экстраполяции выводов на уровне популяции. Однако оценки темпов миграции, основанные на эпидемиологическом и эволюционном моделировании, кажутся устойчивыми к значительной степени занижения или избыточности выборки по конкретному региону. ^[3] Для более полного решения этих проблем необходим дальнейший методологический прогресс.

Модели на основе моделирования

Подходы, основанные на моделировании, для определения того, как иммунный отбор может влиять на филогению белка гемагглютинина гриппа A/H3N2, активно разрабатываются разработчиками моделей заболеваний с начала 2000-х годов.Эти подходы включают как компартментарные модели , так и агентные модели .Одна из первых компартментарных моделей гриппа была разработана Гогом и Гренфеллом. ^[34] которые смоделировали динамику многих штаммов с частичным перекрестным иммунитетом друг к другу.При параметризации длительной продолжительности жизни хозяина и короткого инфекционного периода они обнаружили, что штаммы образуют самоорганизующиеся наборы, которые возникают и заменяют друг друга.Хотя авторы не реконструировали филогению на основе результатов моделирования, обнаруженная ими динамика соответствовала лестничной вирусной филогении, демонстрирующей низкое разнообразие штаммов и быструю смену линий.

Более поздняя работа Фергюсона и его коллег. ^[35] приняли агентный подход для лучшего выявления иммунологических и экологических детерминант эволюции гриппа.Авторы смоделировали гемагглютинин гриппа как четыре эпитопа, каждый из которых состоит из трех аминокислот.Они показали, что при наличии только штаммоспецифического иммунитета (с частичным перекрестным иммунитетом между штаммами, основанным на сходстве их аминокислот), ожидалось, что филогения HA вируса гриппа A/H3N2 будет демонстрировать «взрывное генетическое разнообразие», что не согласуется с эмпирическими данными. данные.Это побудило авторов постулировать существование временного иммунитета, превосходящего штамм: люди были невосприимчивы к повторному заражению любым другим штаммом гриппа в течение примерно шести месяцев после заражения.При таком предположении модель, основанная на агентах, могла бы воспроизвести лестничную филогению белка HA гриппа A/H3N2.

Работа Кёлле и его коллег ^[5] вновь рассмотрел динамику эволюции гриппа A/H3N2 после публикации статьи Смита и его коллег. ^[50] которые показали, что антигенная эволюция вируса происходила прерывисто. Филодинамическая модель, разработанная Кёлле и соавторами, утверждала, что этот паттерн отражает сопоставление генотипа с фенотипом «многие к одному», с возможностью того, что штаммы из антигенно различных кластеров гриппа имеют высокую степень генетического сходства.Благодаря включению этого картирования вирусного генотипа в вирусный фенотип (или антигенный кластер) в свою модель, авторы смогли воспроизвести лестничную филогению белка HA гриппа без генерализованного иммунитета, превосходящего штамм.Воспроизведение лестничной филогении произошло в результате прохождения вирусной популяции через повторные выборочные проверки.Эти зачистки были вызваны коллективным иммунитетом и ограничили генетическое разнообразие вирусов.

Вместо моделирования генотипов вирусных штаммов была использована компартментальная имитационная модель Гёкайдина и его коллег. ^[51] рассматривали эволюцию гриппа в масштабе антигенных кластеров (или фенотипов).Эта модель показала, что появление и замена антигенов могут происходить при определенных эпидемиологических условиях.Такая антигенная динамика соответствует лестничной филогении гриппа, демонстрирующей низкое генетическое разнообразие и постоянную смену штаммов.

В недавней работе Бедфорд и его коллеги ^[52] использовали агентную модель, чтобы показать, что эволюция в евклидовом антигенном пространстве может объяснить филогенетический паттерн НА гриппа A/H3N2, а также антигенные, эпидемиологические и географические паттерны вируса.Модель показала, что воспроизведение лестничной филогении гриппа критически зависит от скорости мутаций вируса, а также от иммунологического расстояния, возникающего в результате каждой мутации.

Филодинамическое разнообразие гриппа

Хотя большинство исследований филодинамики гриппа сосредоточено на сезонном гриппе A/H3N2 у людей, вирусы гриппа демонстрируют широкое разнообразие филогенетических моделей.Качественно сходный с филогенией белка гемагглютинина гриппа A/H3N2, вирус гриппа A/H1N1 демонстрирует лестничную филогению с относительно низким генетическим разнообразием в любой момент времени и быстрой сменой линий. ^[35]Однако филогения белка гемагглютинина гриппа B имеет две циркулирующие линии: линию Ямагата и линию Виктории. ^[53]Неясно, как популяционная динамика гриппа B способствует этой эволюционной модели, хотя одна имитационная модель смогла воспроизвести эту филогенетическую модель с более длительными периодами заражения хозяина. ^[54]

Генетические и антигенные вариации гриппа также присутствуют у самых разных видов хозяев.Влияние структуры популяции хозяина можно увидеть в эволюции лошадиного гриппа A/H3N8 : вместо одного ствола с короткими боковыми ветвями гемагглютинин гриппа A/H3N8 разделяется на две географически различные линии, представляющие американские и европейские вирусы. ^[55]^[56]Считается, что эволюция этих двух линий произошла в результате карантинных мер. ^[55]Кроме того, предполагается, что иммунные реакции хозяина модулируют эволюционную динамику вируса. Известно, что свиной грипп A/H3N2 антигенно развивается со скоростью, которая в шесть раз медленнее, чем скорость того же вируса, циркулирующего у людей, хотя темпы генетической эволюции этих вирусов схожи. ^[57]Предполагается, что грипп у водоплавающих птиц проявляет «эволюционный застой». ^[58] хотя недавние филогенетические работы показывают, что скорость эволюционных изменений у этих хозяев аналогична таковой у других хозяев, включая человека. ^[59]Считается, что в этих случаях короткая продолжительность жизни хозяина препятствует созданию иммунитета хозяина, необходимого для эффективного управления антигенным дрейфом.

Филодинамика ВИЧ

Происхождение и распространение

Глобальное разнообразие группы М ВИЧ-1 определяется ее происхождением в Центральной Африке на рубеже 20-го века.Эпидемия переживала взрывной рост в начале 20-го века с многочисленными излучениями из Центральной Африки.Хотя традиционные данные эпидемиологического надзора на раннем периоде распространения эпидемии практически отсутствуют, филодинамический анализ, основанный на современных данных о последовательностях, может использоваться для оценки времени начала эпидемии и оценки ранних темпов роста.Быстрый ранний рост ВИЧ-1 в Центральной Африке отражается в звездообразной филогении вируса, при этом большинство слияний произошло в далеком прошлом. Множественные события-основатели привели к появлению отдельных подтипов ВИЧ-1 группы М , которые преобладают в разных частях мира.Подтип B наиболее распространен в Северной Америке и Западной Европе, тогда как подтипы A и C, на долю которых приходится более половины инфекций во всем мире, распространены в Африке. ^[60]Подтипы ВИЧ незначительно различаются по трансмиссивности, вирулентности, эффективности антиретровирусной терапии и патогенезу. ^[61]

Скорость экспоненциального роста ВИЧ в Центральной Африке в начале 20 века, предшествовавшая созданию современных подтипов, оценивалась с использованием объединенных подходов. показано несколько оценок, основанных на моделях параметрического экспоненциального роста В таблице 1 , для разных периодов времени, групп риска и подтипов. Раннее распространение ВИЧ-1 также было охарактеризовано с использованием непараметрических («линий горизонта») оценок $N_{e}$ . ^[62]

Предполагаемые ежегодные темпы роста $N_{e}$ для ранних субэпидемий ВИЧ.
Темпы роста	Группа	Подтип	Группа риска
0.17 ^[63]	М	ЧТО	Центральная Африка
0.27 ^[64]	М	С	Центральная Африка
0.48 ^[65]-0.83 ^[25]	М	Б	Северная Америка/Европа/Австрия, МСМ
0.068 ^[66]	ТО	ЧТО	Камерун

Ранний рост подтипа B в Северной Америке был довольно высоким.однако продолжительность экспоненциального роста была относительно короткой: насыщение произошло в середине и конце 1980-х годов. ^[2]Напротив, группа О ВИЧ-1, относительно редкая группа, которая географически ограничена Камеруном и в основном распространяется гетеросексуальным полом, росла более медленными темпами, чем подтип B или C.

Последовательности ВИЧ-1, отобранные на протяжении пяти десятилетий, использовались с помощью филогенетических методов смягчения молекулярных часов для оценки времени межвидового распространения вируса на человека примерно в начале 20 века. ^[67]Предполагаемый TMRCA для ВИЧ-1 совпадает с появлением первых густонаселенных крупных городов в Центральной Африке.Подобные методы использовались для оценки времени возникновения ВИЧ в разных частях мира.По оценкам, подтип B зародился в Северной Америке в 1960-х годах, где он оставался незамеченным до эпидемии СПИДа в 1980-х годах. ^[25]Есть свидетельства того, что прародители современного подтипа B первоначально колонизировали Карибский бассейн, а затем подверглись многократному излучению в Северную и Южную Америку. ^[68]Подтип C возник примерно в то же время в Африке. ^[65]

Современная эпидемиологическая динамика

В более коротких временных и более мелких географических масштабах филогения ВИЧ может отражать эпидемиологическую динамику, связанную с рискованным поведением и половыми связями .Очень плотная выборка вирусных последовательностей в городах за короткие периоды времени дала подробную картину моделей передачи ВИЧ при современных эпидемиях.Секвенирование вируса от впервые диагностированных пациентов в настоящее время является рутинной процедурой во многих странах для наблюдения за мутациями , устойчивыми к лекарственным средствам , что позволило создать большие базы данных данных о последовательностях в этих областях.Имеются доказательства того, что передача ВИЧ внутри гетерогенных половых сетей оставляет след в филогениях ВИЧ, в частности, делая филогении более несбалансированными и концентрируя события слияния в меньшинстве линий. ^[69]

Анализируя филогению, оцененную по последовательностям ВИЧ от мужчин, практикующих секс с мужчинами, в Лондоне, Великобритания, Lewis et al. обнаружили доказательства того, что передача сильно концентрируется в течение короткого периода первичной ВИЧ-инфекции (ПМИ), который составляет примерно первые 6 месяцев инфекционного периода. ^[70]В отдельном анализе Volz et al. ^[71] обнаружили, что простая эпидемиологическая динамика объясняет филогенетическую кластеризацию вирусов, собранных у пациентов с PHI.Недавно инфицированные пациенты с большей вероятностью были носителями вируса, филогенетически близкого к образцам от других недавно инфицированных пациентов. Такая группировка согласуется с наблюдениями в моделируемой эпидемиологической динамике, характеризующей ранний период усиленной передачи во время ЗМИ. Таким образом, эти результаты предоставили дополнительную поддержку выводам Льюиса и др. о том, что передача ВИЧ часто происходит от людей на ранних стадиях заражения.

Вирусная адаптация

Очищающий иммунный отбор доминирует в эволюции ВИЧ внутри хозяина, но эволюция между хозяевами в значительной степени отделена от эволюции внутри хозяина. ^[72] Иммунный отбор оказывает относительно небольшое влияние на филогению ВИЧ на популяционном уровне по трем причинам.Во-первых, существует крайне ограниченное разнообразие вирусов во время передачи половым путем. ^[73] Во-вторых, передача обычно происходит на ранних стадиях инфекции, еще до того, как иммунный отбор сможет сработать. ^[74] Наконец, репликативная пригодность вирусного штамма (измеренная в количестве передач на одного хозяина) в значительной степени не зависит от вирусологических факторов и в большей степени зависит от поведения популяции хозяина. К ним относятся гетерогенное сексуальное поведение и поведение, связанное с употреблением наркотиков.

Сравнительный филогенетический анализ и моделирование эпидемий свидетельствуют о том, что ВИЧ адаптируется на уровне популяции, чтобы максимизировать потенциал передачи между хозяевами. ^[75] Эта адаптация направлена на промежуточные уровни вирулентности , которые уравновешивают продуктивную продолжительность жизни хозяина (время до СПИДа) с вероятностью передачи за один акт. Полезным показателем вирулентности является заданная вирусная нагрузка (SPVL), которая коррелирует со временем до появления СПИДа. ^[76] СПВЛ — квазиравновесный титр вирусных частиц в крови при хронической инфекции . Чтобы адаптация к средней вирулентности была возможной, SPVL должен быть наследственным, и должен существовать компромисс между трансмиссивностью вируса и продолжительностью жизни хозяина. Было показано, что SPVL коррелирует между донорами ВИЧ и реципиентами в парах передачи, ^[77] тем самым предоставляя доказательства того, что СПВЛ, по крайней мере, частично передается по наследству. Вероятность передачи ВИЧ при половом акте положительно коррелирует с вирусной нагрузкой. ^[78]^[79] тем самым предоставляя доказательства компромисса между заразностью и вирулентностью. Поэтому теоретически возможно, что ВИЧ эволюционирует, чтобы максимизировать свой потенциал передачи. Эпидемиологическое моделирование и сравнительные филогенетические исследования показали, что адаптацию ВИЧ к оптимальному SPVL можно ожидать в течение 100–150 лет. ^[80] Эти результаты зависят от эмпирических оценок заразности ВИЧ и продолжительности жизни хозяев как функции SPVL.

Будущие направления

До этого момента филодинамические подходы почти полностью были сосредоточены на РНК-вирусах, частота мутаций которых часто составляет порядка 10. ⁻³ до 10 ⁻⁴ замен на сайт в год. ^[81]Это позволяет выборке из примерно 1000 оснований иметь достаточную степень уверенности в оценке основной генеалогии, связывающей отобранные вирусы.Однако другие патогены могут иметь значительно более медленные темпы эволюции. ДНК-вирусы , такие как вирус простого герпеса , эволюционируют на несколько порядков медленнее. ^[82]Эти вирусы имеют соразмерно большие геномы.Бактериальные патогены, такие как пневмококк и туберкулез, развиваются еще медленнее и имеют еще более крупные геномы.Фактически, существует очень общая отрицательная корреляция между размером генома и скоростью мутаций в наблюдаемых системах. ^[83]По этой причине аналогичные количества филогенетических сигналов, вероятно, будут получены в результате секвенирования полных геномов РНК-вирусов, ДНК-вирусов или бактерий.Поскольку технологии секвенирования продолжают совершенствоваться, становится все более возможным проводить филодинамический анализ всего разнообразия патогенных организмов.

Кроме того, усовершенствования в технологиях секвенирования позволят детально изучить эволюцию внутри хозяина, поскольку все разнообразие заражающих квазивидов при достаточных усилиях по секвенированию можно обнаружить .

См. также

Бактериальная филодинамика

Ссылки

Эта статья была адаптирована из следующего источника под лицензией CC BY 4.0 ( 2013 г. ) ( отчеты рецензента ): Эрик М. Волц; Катя Коэлле; Тревор Бедфорд (21 марта 2013 г.). «Вирусная филодинамика» . PLOS Вычислительная биология . 9 (3): e1002947. doi : 10.1371/JOURNAL.PCBI.1002947 . ISSN 1553-734X . ПМК 3605911 . ПМИД 23555203 . Викиданные Q21045423 .

^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Гренфелл Б.Т., Пибус О.Г., Гог Дж.Р., Вуд Дж.Л., Дейли Дж.М., Мамфорд Дж.А., Холмс Э.К. (январь 2004 г.). «Объединение эпидемиологической и эволюционной динамики патогенов». Наука . 303 (5656): 327–32. Бибкод : 2004Sci...303..327G . дои : 10.1126/science.1090727 . ПМИД 14726583 . S2CID 4017704 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Волц Э.М., Косаковский пруд С.Л., Уорд М.Дж., Ли Браун А.Дж., Фрост С.Д. (декабрь 2009 г.). «Филодинамика эпидемий инфекционных болезней» . Генетика . 183 (4): 1421–30. дои : 10.1534/genetics.109.106021 . ПМЦ 2787429 . ПМИД 19797047 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Бедфорд Т., Коби С., Бирли П., Паскуаль М. (май 2010 г.). Фергюсон Н.М. (ред.). «Глобальная миграционная динамика лежит в основе эволюции и персистенции человеческого гриппа A (H3N2)» . ПЛОС Патогены . 6 (5): e1000918. дои : 10.1371/journal.ppat.1000918 . ПМЦ 2877742 . ПМИД 20523898 .
^ Jump up to: ^а ^б Грей Р.Р., Салеми М., Кленерман П., Пибус О.Г. (2012). Ралль Г.Ф. (ред.). «Новая эволюционная модель хронической инфекции вируса гепатита С» . ПЛОС Патогены . 8 (5): e1002656. дои : 10.1371/journal.ppat.1002656 . ПМЦ 3342959 . ПМИД 22570609 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Коэлле К., Коби С., Гренфелл Б., Паскуаль М. (декабрь 2006 г.). «Эпохальная эволюция формирует филодинамику межпандемического гриппа A (H3N2) у людей». Наука . 314 (5807): 1898–903. Бибкод : 2006Sci...314.1898K . дои : 10.1126/science.1132745 . ПМИД 17185596 . S2CID 13873690 .
^ Куйос Р.Д., фон Виль В., Йерли С., Бони Дж., Таффе П., Шах С., Бюргиссер П., Климкайт Т., Вебер Р., Хиршель Б., Кавасини М., Фуррер Х., Баттегей М., Вернацца П.Л., Бернаскони Е., Рикенбах М., Ледергербер Б., Бонхеффер С., Гюнхард Х.Ф. (май 2010 г.). «Молекулярная эпидемиология выявляет долгосрочные изменения в передаче ВИЧ типа 1 подтипа B в Швейцарии» . Журнал инфекционных болезней . 201 (10): 1488–97. дои : 10.1086/651951 . hdl : 20.500.11850/28348 . ПМИД 20384495 .
^ Jump up to: ^а ^б Штрайкер Д.Г., Турмель А.С., Фонхоф М.Ю., Кузьмин И.В., Маккракен Г.Ф., Рупрехт К.Э. (август 2010 г.). «Филогения хозяина ограничивает межвидовое возникновение и распространение вируса бешенства у летучих мышей». Наука . 329 (5992): 676–9. Бибкод : 2010Sci...329..676S . дои : 10.1126/science.1188836 . ПМИД 20689015 . S2CID 26396329 .
^ Jump up to: ^а ^б Фрейзер С., Доннелли К.А., Кошемес С., Ханаге В.П., Ван Керхов М.Д., Холлингсворт Т.Д., Гриффин Дж., Бэггали Р.Ф., Дженкинс Х.Э., Лайонс Э.Дж., Жомбар Т., Хинсли В.Р., Грассли NC, Баллу Ф., Гани AC, Фергюсон Н.М., Рамбо А, Пибус О.Г., Лопес-Гателл Х., Альпуче-Аранда К.М., Чапела И.Б., Завала Э.П., Гевара Д.М., Чекки Ф., Гарсия Э., Хьюгонне С., Рот К. (июнь 2009 г.). «Пандемический потенциал штамма гриппа А (H1N1): первые результаты» . Наука . 324 (5934): 1557–61. Бибкод : 2009Sci...324.1557F . дои : 10.1126/science.1176062 . ПМЦ 3735127 . ПМИД 19433588 .
^ Леми П., Рамбо А., Пайбус О.Г. (2006). «Эволюционная динамика ВИЧ внутри и среди хозяев». Обзоры по СПИДу . 8 (3): 125–40. ПМИД 17078483 .
^ Пайбус О.Г., Чарльстон М.А., Гупта С., Рамбо А., Холмс Э.К., Харви П.Х. (июнь 2001 г.). «Эпидемическое поведение вируса гепатита С». Наука . 292 (5525): 2323–5. CiteSeerX 10.1.1.725.9444 . дои : 10.1126/science.1058321 . ПМИД 11423661 . S2CID 28871697 .
^ Волц Э.М. (январь 2012 г.). «Сложная демографическая динамика и слияние в условиях нейтралитета» . Генетика . 190 (1): 187–201. дои : 10.1534/genetics.111.134627 . ПМК 3249372 . ПМИД 22042576 .
^ Бик Р., Хендерсон Дж. К., Уоллер Л. А., Рупрехт К. Э., Реал Лос-Анджелес (май 2007 г.). «Генетическая подпись высокого разрешения демографического и пространственного распространения эпизоотического вируса бешенства» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 104 (19): 7993–8. Бибкод : 2007PNAS..104.7993B . дои : 10.1073/pnas.0700741104 . ПМК 1876560 . ПМИД 17470818 .
^ Леми П., Рамбо А., Уэлч Дж.Дж., Сушард М.А. (август 2010 г.). «Филогеография представляет собой расслабленное случайное блуждание в непрерывном пространстве и времени» . Молекулярная биология и эволюция . 27 (8): 1877–85. дои : 10.1093/molbev/msq067 . ПМЦ 2915639 . ПМИД 20203288 .
^ Стек Дж.К., Уэлч Дж.Д., Феррари М.Дж., Шапиро Б.У., Гренфелл Б.Т. (июль 2010 г.). «Протоколы отбора образцов вирусных последовательностей для изучения динамики эпидемии» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 7 (48): 1119–27. дои : 10.1098/rsif.2009.0530 . ПМК 2880085 . ПМИД 20147314 .
^ ван Баллегойен В.М., ван Хоудт Р., Брюйстен С.М., Бут Х.Дж., Коутиньо Р.А., Валлинга Дж. (декабрь 2009 г.). «Данные о молекулярной последовательности вируса гепатита В и генетическом разнообразии после вакцинации» . Американский журнал эпидемиологии . 170 (12): 1455–63. дои : 10.1093/aje/kwp375 . ПМИД 19910379 .
^ Холлоран М.Э. , Холмс Э.К. (декабрь 2009 г.). «Приглашенный комментарий: Оценка программ вакцинации с использованием данных о генетических последовательностях» . Американский журнал эпидемиологии . 170 (12): 1464–6, обсуждение 1467–8. дои : 10.1093/aje/kwp366 . ПМК 2800275 . ПМИД 19910381 .
^ Драммонд А., Форсберг Р., Родриго А.Г. (июль 2001 г.). «Вывод о ступенчатых изменениях скорости замещения с использованием образцов серийной последовательности» . Молекулярная биология и эволюция . 18 (7): 1365–71. doi : 10.1093/oxfordjournals.molbev.a003920 . ПМИД 11420374 .
^ Леми П., Косаковский Понд С.Л., Драммонд А.Дж., Пайбус О.Г., Шапиро Б., Баррозу Х., Тавейра Н., Рамбо А. (февраль 2007 г.). «Уровни синонимических замен предсказывают прогрессирование ВИЧ-инфекции в результате лежащей в основе динамики репликации» . PLOS Вычислительная биология . 3 (2): е29. Бибкод : 2007PLSCB...3...29L . дои : 10.1371/journal.pcbi.0030029 . ПМК 1797821 . ПМИД 17305421 .
^ Блум Дж.Д., Гонг Л.И., Балтимор Д. (июнь 2010 г.). «Пермиссивные вторичные мутации способствуют развитию устойчивости гриппа к осельтамивиру» . Наука . 328 (5983): 1272–5. Бибкод : 2010Sci...328.1272B . дои : 10.1126/science.1187816 . ПМЦ 2913718 . ПМИД 20522774 .
^ Чао Д.Л., Блум Дж.Д., Кочин Б.Ф., Антиа Р., Лонгини И.М. (апрель 2012 г.). «Глобальное распространение лекарственно-устойчивого гриппа» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 9 (69): 648–56. дои : 10.1098/rsif.2011.0427 . ПМЦ 3284134 . ПМИД 21865253 .
^ Драммонд А.Дж., Николлс Г.К., Родриго А.Г., Соломон В. (июль 2002 г.). «Оценка параметров мутаций, истории популяции и генеалогии одновременно на основе данных разнесенных во времени последовательностей» . Генетика . 161 (3): 1307–20. дои : 10.1093/генетика/161.3.1307 . ПМЦ 1462188 . ПМИД 12136032 .
^ Драммонд А.Дж., Рамбо А., Шапиро Б., Пибус О.Г. (май 2005 г.). «Байесовский совмещенный вывод о прошлой динамике населения на основе молекулярных последовательностей» . Молекулярная биология и эволюция . 22 (5): 1185–92. дои : 10.1093/molbev/msi103 . ПМИД 15703244 .
^ Кюнерт Д., Ву Ч., Драммонд А.Дж. (декабрь 2011 г.). «Филогенетическое и эпидемическое моделирование быстро развивающихся инфекционных заболеваний» . Инфекция, генетика и эволюция . 11 (8): 1825–41. Бибкод : 2011InfGE..11.1825K . дои : 10.1016/j.meegid.2011.08.005 . ПМК 7106223 . ПМИД 21906695 .
^ Стадлер Т (декабрь 2010 г.). «Выборка во времени в деревьях рождения-смерти». Журнал теоретической биологии . 267 (3): 396–404. Бибкод : 2010JThBi.267..396S . дои : 10.1016/j.jtbi.2010.09.010 . ПМИД 20851708 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Роббинс К.Э., Леми П., Пибус О.Г., Джаффе Х.В., Янгпайрой А.С., Браун Т.М., Салеми М., Вандамм А.М., Калиш М.Л. (июнь 2003 г.). «Эпидемия вируса иммунодефицита человека типа 1 в США: дата возникновения, популяционная история и характеристика ранних штаммов» . Журнал вирусологии . 77 (11): 6359–66. doi : 10.1128/JVI.77.11.6359-6366.2003 . ПМК 155028 . ПМИД 12743293 .
^ Доннелли П., Таваре С. (1995). «Объединения и генеалогическая структура в условиях нейтральности». Ежегодный обзор генетики . 29 : 401–21. дои : 10.1146/annurev.ge.29.120195.002153 . ПМИД 8825481 . S2CID 5620557 .
^ Р. М. Андерсон, Р. М. Мэй (1992) Инфекционные заболевания человека: динамика и контроль. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. 768 стр.
^ Jump up to: ^а ^б Фрост С.Д., Фольц Э.М. (июнь 2010 г.). «Вирусная филодинамика и поиск «эффективного числа инфекций» » . Философские труды Лондонского королевского общества. Серия Б, Биологические науки . 365 (1548): 1879–90. дои : 10.1098/rstb.2010.0060 . ПМК 2880113 . ПМИД 20478883 .
' ^ Дж. Уэйкли (2008) Теория слияния: Введение. США: Робертс и компания
^ Ллойд-Смит Дж.О., Шрайбер С.Дж., Копп П.Е., Гетц В.М. (ноябрь 2005 г.). «Суперраспространение и влияние индивидуальных вариаций на возникновение болезней» . Природа . 438 (7066): 355–9. Бибкод : 2005Natur.438..355L . дои : 10.1038/nature04153 . ПМК 7094981 . ПМИД 16292310 .
^ Jump up to: ^а ^б Коэлле К., Расмуссен Д.А. (май 2012 г.). «Темп слияния общих эпидемиологических моделей в равновесии» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 9 (70): 997–1007. дои : 10.1098/rsif.2011.0495 . ПМК 3306638 . ПМИД 21920961 .
^ Jump up to: ^а ^б Чен Р., Холмс ЕС (январь 2009 г.). «Частая межвидовая передача и географическое подразделение вирусов птичьего гриппа от диких птиц» . Вирусология . 383 (1): 156–61. дои : 10.1016/j.virol.2008.10.015 . ПМЦ 2633721 . ПМИД 19000628 .
^ Jump up to: ^а ^б Леми П., Рамбо А., Драммонд А.Дж., Сушард М.А. (сентябрь 2009 г.). Фрейзер С. (ред.). «Байесовская филогеография находит свои корни» . PLOS Вычислительная биология . 5 (9): е1000520. Бибкод : 2009PLSCB...5E0520L . дои : 10.1371/journal.pcbi.1000520 . ПМК 2740835 . ПМИД 19779555 .
^ Jump up to: ^а ^б Гог-младший, Гренфелл Б.Т. (декабрь 2002 г.). «Динамика и селекция многоштаммовых возбудителей» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 99 (26): 17209–14. Бибкод : 2002PNAS...9917209G . дои : 10.1073/pnas.252512799 . ПМК 139294 . ПМИД 12481034 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д Фергюсон Н.М., Гальвани А.П., Буш Р.М. (март 2003 г.). «Экологические и иммунологические детерминанты эволюции гриппа» . Природа . 422 (6930): 428–33. Бибкод : 2003Natur.422..428F . дои : 10.1038/nature01509 . ПМИД 12660783 . S2CID 4307476 .
^ Парк А.В., Дейли Дж.М., Льюис Н.С., Смит DJ, Вуд Дж.Л., Гренфелл Б.Т. (октябрь 2009 г.). «Количественная оценка влияния ускользания иммунитета на динамику передачи гриппа» . Наука . 326 (5953): 726–8. Бибкод : 2009Sci...326..726P . дои : 10.1126/science.1175980 . ПМК 3800096 . ПМИД 19900931 .
^ Сиссон С.А., Фан Ю, Танака ММ (февраль 2007 г.). «Последовательный Монте-Карло без вероятностей» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 104 (6): 1760–5. Бибкод : 2007PNAS..104.1760S . дои : 10.1073/pnas.0607208104 . ПМЦ 1794282 . ПМИД 17264216 .
^ Лучани Ф., Сиссон С.А., Цзян Х., Фрэнсис А.Р., Танака М.М. (август 2009 г.). «Эпидемиологическая стоимость лекарственной устойчивости микобактерий туберкулеза» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 106 (34): 14711–5. Бибкод : 2009PNAS..10614711L . дои : 10.1073/pnas.0902437106 . ПМЦ 2732896 . ПМИД 19706556 .
^ Эшбахер С., Бомонт М.А., Фучик А. (ноябрь 2012 г.). «Новый подход к выбору сводной статистики в приближенных байесовских вычислениях» . Генетика . 192 (3): 1027–47. дои : 10.1534/genetics.112.143164 . ПМК 3522150 . ПМИД 22960215 .
^ Фитч В.М., Буш Р.М., Бендер, Калифорния, Кокс, Нью-Джерси (июль 1997 г.). «Долгосрочные тенденции в эволюции человеческого гриппа типа А H (3) HA1» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 94 (15): 7712–8. Бибкод : 1997PNAS...94.7712F . дои : 10.1073/pnas.94.15.7712 . ПМК 33681 . ПМИД 9223253 .
^ Jump up to: ^а ^б Буш Р.М., Фитч В.М., Бендер, Калифорния, Кокс, Нью-Джерси (ноябрь 1999 г.). «Положительный отбор по гену гемагглютинина H3 вируса гриппа человека А» . Молекулярная биология и эволюция . 16 (11): 1457–65. doi : 10.1093/oxfordjournals.molbev.a026057 . ПМИД 10555276 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Вольф Ю.И., Вибуд С., Холмс Э.К., Кунин Е.В., Липман DJ (октябрь 2006 г.). «Длительные интервалы стаза, перемежающиеся всплесками положительного отбора в сезонной эволюции вируса гриппа А» . Биология Директ . 1:34 . дои : 10.1186/1745-6150-1-34 . ПМЦ 1647279 . ПМИД 17067369 .
^ Jump up to: ^а ^б Бхатт С., Холмс Э.К., Пайбус О.Г. (сентябрь 2011 г.). «Геномная скорость молекулярной адаптации вируса гриппа А человека» . Молекулярная биология и эволюция . 28 (9): 2443–51. дои : 10.1093/molbev/msr044 . ПМК 3163432 . ПМИД 21415025 .
^ Бедфорд Т., Коби С., Паскуаль М. (июль 2011 г.). «Сила и темп отбора, выявленные в генеалогиях вирусных генов» . Эволюционная биология BMC . 11 (1): 220. Бибкод : 2011BMCEE..11..220B . дои : 10.1186/1471-2148-11-220 . ПМК 3199772 . ПМИД 21787390 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Рамбо А., Пибус О.Г., Нельсон М.И., Вибуд С., Таубенбергер Дж.К., Холмс Э.К. (май 2008 г.). «Геномная и эпидемиологическая динамика вируса гриппа А человека» . Природа . 453 (7195): 615–9. Бибкод : 2008Natur.453..615R . дои : 10.1038/nature06945 . ПМК 2441973 . ПМИД 18418375 .
^ Сквайрс РБ, Норонья Дж., Хант В., Гарсиа-Састре А., Макен С., Баумгарт Н., Суарес Д., Пикетт Б.Е., Чжан Ю., Ларсен К.Н., Рэмси А., Чжоу Л., Заремба С., Кумар С., Дейтрих Дж., Клем Е., Шойерманн Р.Х. (ноябрь 2012 г.). «База данных исследований гриппа: интегрированный биоинформатический ресурс для исследований и надзора за гриппом» . Грипп и другие респираторные вирусы . 6 (6): 404–16. дои : 10.1111/j.1750-2659.2011.00331.x . ПМК 3345175 . ПМИД 22260278 .
^ Финкельман Б.С., Вибуд С., Кёлле К., Феррари М.Дж., Бхарти Н., Гренфелл Б.Т. (декабрь 2007 г.). Майер Л. (ред.). «Глобальные закономерности сезонной активности гриппа A/H3N2, A/H1N1 и B с 1997 по 2005 год: сосуществование вирусов и широтные градиенты» . ПЛОС ОДИН . 2 (12): e1296. Бибкод : 2007PLoSO...2.1296F . дои : 10.1371/journal.pone.0001296 . ПМК 2117904 . ПМИД 18074020 .
^ Jump up to: ^а ^б Рассел К.А., Джонс Т.К., Барр И.Г., Кокс Н.Дж., Гартен Р.Дж., Грегори В., Гаст И.Д., Хэмпсон А.В., Хэй А.Дж., Хёрт А.С., де Йонг Дж.К., Келсо А., Климов А.И., Кагеяма Т., Комадина Н., Лапедес А.С., Лин Ю.П., Мостерин А., Обучи М., Одагири Т., Остерхаус А.Д., Риммельцваан Г.Ф., Шоу М.В., Скепнер Э., Стор К., Таширо М., Фушье Р.А., Смит DJ (апрель 2008 г.). «Глобальная циркуляция вирусов сезонного гриппа A (H3N2)». Наука . 320 (5874): 340–6. Бибкод : 2008Sci...320..340R . дои : 10.1126/science.1154137 . ПМИД 18420927 . S2CID 52873982 .
^ Jump up to: ^а ^б Бахл Дж., Нельсон М.И., Чан К.Х., Чен Р., Виджайкришна Д., Халпин Р.А., Стоквелл Т.Б., Лин Х, Вентворт Д.Е., Гедин Э., Гуан Ю., Пейрис Дж.С., Райли С., Рамбо А., Холмс Э.К., Смит Г.Дж. (ноябрь 2011 г.) ). «Временно структурированная динамика метапопуляций и персистенция вируса гриппа A H3N2 у людей» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 108 (48): 19359–64. Бибкод : 2011PNAS..10819359B . дои : 10.1073/pnas.1109314108 . ПМЦ 3228450 . ПМИД 22084096 .
^ Смит DJ, Lapedes AS, de Jong JC, Bestebroer TM, Rimmelzwaan GF, Osterhaus AD, Fouchier RA (июль 2004 г.). «Картирование антигенной и генетической эволюции вируса гриппа» . Наука . 305 (5682): 371–6. Бибкод : 2004Sci...305..371S . дои : 10.1126/science.1097211 . ПМИД 15218094 . S2CID 1258353 .
^ Гёкайдин Д., Оливейра-Мартинс Ж.Б., Гордо И., Гомес М.Г. (февраль 2007 г.). «Порог реинфекции регулирует разнообразие патогенов: случай гриппа» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 4 (12): 137–42. дои : 10.1098/rsif.2006.0159 . ПМК 2358964 . ПМИД 17015285 .
^ Бедфорд Т., Рамбо А., Паскуаль М. (апрель 2012 г.). «Канализация эволюционной траектории вируса гриппа человека» . БМК Биология . 10:38 . дои : 10.1186/1741-7007-10-38 . ПМЦ 3373370 . ПМИД 22546494 .
^ Рота П.А., Хемфилл М.Л., Уистлер Т., Регнери Х.Л., Кендал А.П. (октябрь 1992 г.). «Антигенная и генетическая характеристика гемагглютининов последних коциркулирующих штаммов вируса гриппа В» . Журнал общей вирусологии . 73 (10): 2737–42. дои : 10.1099/0022-1317-73-10-2737 . ПМИД 1402807 .
^ Коэлле К., Хатри П., Камрадт М., Кеплер Т.Б. (сентябрь 2010 г.). «Двухуровневая модель для моделирования экологической и эволюционной динамики быстро развивающихся вирусов с применением к гриппу» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 7 (50): 1257–74. дои : 10.1098/rsif.2010.0007 . ПМЦ 2894885 . ПМИД 20335193 .
^ Jump up to: ^а ^б Дейли Дж. М., Лай А. С., Биннс М. М., Чемберс Т. М., Баррандеги М., Мамфорд Дж. А. (апрель 1996 г.). «Антигенная и генетическая эволюция вирусов гриппа А лошадей H3N8» . Журнал общей вирусологии . 77 (4): 661–71. дои : 10.1099/0022-1317-77-4-661 . ПМИД 8627254 .
^ Оксбург Л., Клингеборн Б. (сентябрь 1999 г.). «Коциркуляция двух различных линий вируса гриппа лошадей подтипа H3N8» . Журнал клинической микробиологии . 37 (9): 3005–9. doi : 10.1128/JCM.37.9.3005-3009.1999 . ПМЦ 85435 . ПМИД 10449491 .
^ де Йонг Дж.К., Смит Д.Д., Лапедес А.С., Донателли И., Кампителли Л., Баригацци Дж., Ван Рит К., Джонс Т.К., Риммельцваан Г.Ф., Остерхаус А.Д., Фушье Р.А. (апрель 2007 г.). «Антигенная и генетическая эволюция вирусов свиного гриппа A (H3N2) в Европе» . Журнал вирусологии . 81 (8): 4315–22. дои : 10.1128/JVI.02458-06 . ПМК 1866135 . ПМИД 17287258 .
^ Вебстер Р.Г., Бин В.Дж., Горман О.Т., Чемберс Т.М., Каваока Ю. (март 1992 г.). «Эволюция и экология вирусов гриппа А» . Микробиологические обзоры . 56 (1): 152–79. дои : 10.1128/MMBR.56.1.152-179.1992 . ПМЦ 372859 . ПМИД 1579108 .
^ Чен Р., Холмс ЕС (декабрь 2006 г.). «Вирус птичьего гриппа демонстрирует быструю эволюционную динамику» . Молекулярная биология и эволюция . 23 (12): 2336–41. дои : 10.1093/molbev/msl102 . ПМИД 16945980 .
^ Османов С., Патту С., Уокер Н., Швардлендер Б., Эспарса Дж. (февраль 2002 г.). «Оценочное глобальное и региональное распространение генетических подтипов ВИЧ-1 в 2000 году». Журнал синдромов приобретенного иммунодефицита . 29 (2): 184–90. дои : 10.1097/00042560-200202010-00013 . ПМИД 11832690 . S2CID 12536801 .
^ Тейлор Б.С., Хаммер С.М. (октябрь 2008 г.). «Проблема разнообразия подтипов ВИЧ-1» . Медицинский журнал Новой Англии . 359 (18): 1965–6. дои : 10.1056/NEJMc086373 . ПМИД 18971501 .
^ Стриммер К., Pybus OG (декабрь 2001 г.). «Изучение демографической истории последовательностей ДНК с использованием обобщенного графика горизонта» . Молекулярная биология и эволюция . 18 (12): 2298–305. doi : 10.1093/oxfordjournals.molbev.a003776 . ПМИД 11719579 .
^ Юсим К., Питерс М., Пибус О.Г., Бхаттачарья Т., Делапорт Э., Муланга С., Малдун М., Тейлер Дж., Корбер Б. (июнь 2001 г.). «Использование последовательностей вируса иммунодефицита человека типа 1 для определения исторических особенностей эпидемии синдрома приобретенного иммунодефицита и эволюции вируса иммунодефицита человека» . Философские труды Лондонского королевского общества. Серия Б, Биологические науки . 356 (1410): 855–66. дои : 10.1098/rstb.2001.0859 . ПМЦ 1088479 . ПМИД 11405933 .
^ Грассли, Северная Каролина, Харви П.Х., Холмс ЕС (февраль 1999 г.). «Популяционная динамика ВИЧ-1, выведенная из последовательностей генов» . Генетика . 151 (2): 427–38. doi : 10.1093/genetics/151.2.427 (неактивен 31 января 2024 г.). ПМЦ 1460489 . ПМИД 9927440 . {{cite journal}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на январь 2024 г. ( ссылка )
^ Jump up to: ^а ^б Уокер П.Р., Пибус О.Г., Рамбо А., Холмс Э.К. (апрель 2005 г.). «Сравнительная популяционная динамика ВИЧ-1 подтипов B и C: подтипоспецифичные различия в моделях эпидемического роста». Инфекция, генетика и эволюция . 5 (3): 199–208. Бибкод : 2005InfGE...5..199W . дои : 10.1016/j.meegid.2004.06.011 . ПМИД 15737910 .
^ Леми П., Пибус О.Г., Рамбо А., Драммонд А.Дж., Робертсон Д.Л., Рокес П., Воробей М., Вандам А.М. (июль 2004 г.). «Молекулярная популяционная генетика ВИЧ-1 группы О» . Генетика . 167 (3): 1059–68. дои : 10.1534/genetics.104.026666 . ПМК 1470933 . ПМИД 15280223 .
^ Воробей М., Геммел М., Теувен Д.Е., Хаселкорн Т., Канстман К., Банс М., Муйембе Дж.Дж., Кабонго Дж.М., Каленгайи Р.М., Ван Маркк Э., Гилберт М.Т., Волински С.М. (октябрь 2008 г.). «Прямое свидетельство огромного разнообразия ВИЧ-1 в Киншасе к 1960 году» . Природа . 455 (7213): 661–4. Бибкод : 2008Natur.455..661W . дои : 10.1038/nature07390 . ПМЦ 3682493 . ПМИД 18833279 .
^ Жункейра Д.М., де Медейрос Р.М., Мэтте МК, Араужу Л.А., Киес Х.А., Эштон-Пролла П., Алмейда С.Е. (2011). Мартин Д.П. (ред.). «Обзор истории ВИЧ-1: распространение подтипа B в Америке» . ПЛОС ОДИН . 6 (11): e27489. Бибкод : 2011PLoSO...627489J . дои : 10.1371/journal.pone.0027489 . ПМЦ 3223166 . ПМИД 22132104 .
^ Левенталь Г.Е., Койос Р., Стадлер Т., фон Виль В., Йерли С., Бони Дж., Селлерай С., Климкайт Т., Гюнхард Х.Ф., Бонхеффер С. (2012). Танака М.М. (ред.). «Выводы о структуре эпидемических контактов на основе филогенетических деревьев» . PLOS Вычислительная биология . 8 (3): e1002413. Бибкод : 2012PLSCB...8E2413L . дои : 10.1371/journal.pcbi.1002413 . ПМК 3297558 . ПМИД 22412361 .
^ Льюис Ф., Хьюз Дж.Дж., Рамбо А., Позняк А., Ли Браун А.Дж. (март 2008 г.). «Эпизодическая передача ВИЧ половым путем, выявленная с помощью молекулярной филодинамики» . ПЛОС Медицина . 5 (3): е50. doi : 10.1371/journal.pmed.0050050 . ПМК 2267814 . ПМИД 18351795 .
^ Волц Э.М., Купман Дж.С., Уорд М.Дж., Браун А.Л., Фрост С.Д. (2012). Фрейзер С. (ред.). «Простая эпидемиологическая динамика объясняет филогенетическую кластеризацию ВИЧ у пациентов с недавней инфекцией» . PLOS Вычислительная биология . 8 (6): e1002552. Бибкод : 2012PLSCB...8E2552V . дои : 10.1371/journal.pcbi.1002552 . ПМЦ 3386305 . ПМИД 22761556 .
^ Рамбо А., Посада Д., Крэндалл К.А., Холмс Э.К. (январь 2004 г.). «Причины и последствия эволюции ВИЧ» . Обзоры природы Генетика . 5 (1): 52–61. дои : 10.1038/nrg1246 . ПМИД 14708016 . S2CID 5790569 .
^ Кил Б.Ф. (июль 2010 г.). «Идентификация и характеристика недавно переданных вирусов» . Современное мнение о ВИЧ и СПИДе . 5 (4): 327–34. дои : 10.1097/COH.0b013e32833a0b9b . ПМЦ 2914479 . ПМИД 20543609 .
^ Коэн М.С., Шоу ГМ, МакМайкл А.Дж., Хейнс Б.Ф. (май 2011 г.). «Острая инфекция ВИЧ-1» . Медицинский журнал Новой Англии . 364 (20): 1943–54. дои : 10.1056/NEJMra1011874 . ПМЦ 3771113 . ПМИД 21591946 .
^ Фрейзер С., Холлингсворт Т.Д., Чепмен Р., де Вольф Ф., Ханадж В.П. (октябрь 2007 г.). «Вариации заданной вирусной нагрузки ВИЧ-1: эпидемиологический анализ и эволюционная гипотеза» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 104 (44): 17441–6. дои : 10.1073/pnas.0708559104 . ПМК 2077275 . ПМИД 17954909 .
^ Коренромп Э.Л., Уильямс Б.Г., Шмид Г.П., Дай С. (июнь 2009 г.). Пай Н.П. (ред.). «Клиническая прогностическая ценность вирусной нагрузки РНК и количества клеток CD4 при нелеченной инфекции ВИЧ-1 — количественный обзор» . ПЛОС ОДИН . 4 (6): е5950. Бибкод : 2009PLoSO...4.5950K . дои : 10.1371/journal.pone.0005950 . ПМК 2694276 . ПМИД 19536329 .
^ Холлингсворт Т.Д., Лайендекер О., Ширрефф Г., Доннелли К.А., Сервадда Д., Вавер М.Дж., Киванука Н., Налугода Ф., Коллинсон-Стренг А., Ссемпийя В., Ханаге В.П., Куинн Т.К., Грей Р.Х., Фрейзер С. (май 2010 г.). Холмс ЕС (ред.). «Пары, передающие ВИЧ-1, имеют схожие заданные значения вирусной нагрузки в Ракаи, Уганда» . ПЛОС Патогены . 6 (5): e1000876. дои : 10.1371/journal.ppat.1000876 . ПМЦ 2865511 . ПМИД 20463808 .
^ Баетен Дж. М., Овербо Дж. (январь 2003 г.). «Измерение заразности лиц с ВИЧ-1: возможности предотвращения передачи ВИЧ-1 половым путем». Текущие исследования ВИЧ . 1 (1): 69–86. дои : 10.2174/1570162033352110 . ПМИД 15043213 .
^ Фиоре-младший, Чжан Й.Дж., Бьёрндал А., Ди Стефано М., Ангарано Дж., Пасторе Дж., Феньо Э.М. (июль 1997 г.). «Биологические корреляты гетеросексуальной передачи ВИЧ-1» . СПИД . 11 (9): 1089–94. дои : 10.1097/00002030-199709000-00002 . ПМИД 9233454 . S2CID 28301317 .
^ Ширрефф Г., Пеллис Л., Лайендекер О., Фрейзер С. (октябрь 2011 г.). Мюллер В. (ред.). «Передача выбирает штаммы ВИЧ-1 средней вирулентности: подход к моделированию» . PLOS Вычислительная биология . 7 (10): е1002185. Бибкод : 2011PLSCB...7E2185S . дои : 10.1371/journal.pcbi.1002185 . ПМК 3192807 . ПМИД 22022243 .
^ Дрейк Дж.В. (май 1993 г.). «Уровень спонтанных мутаций среди РНК-вирусов» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 90 (9): 4171–5. Бибкод : 1993PNAS...90.4171D . дои : 10.1073/pnas.90.9.4171 . ПМК 46468 . ПМИД 8387212 .
^ Сакаока Х., Курита К., Иида Ю., Такада С., Умене К., Ким Ю.Т., Рен К.С., Намиас А.Дж. (март 1994 г.). «Количественный анализ геномного полиморфизма штаммов вируса простого герпеса 1 типа из шести стран: исследования молекулярной эволюции и молекулярной эпидемиологии вируса» . Журнал общей вирусологии . 75 (3): 513–27. дои : 10.1099/0022-1317-75-3-513 . ПМИД 8126449 .
^ Дрейк Дж.В. (август 1991 г.). «Постоянная скорость спонтанных мутаций у микробов на основе ДНК» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 88 (16): 7160–4. Бибкод : 1991PNAS...88.7160D . дои : 10.1073/pnas.88.16.7160 . ПМК 52253 . ПМИД 1831267 .

[Grenfell04-1] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Гренфелл Б.Т., Пибус О.Г., Гог Дж.Р., Вуд Дж.Л., Дейли Дж.М., Мамфорд Дж.А., Холмс Э.К. (январь 2004 г.). «Объединение эпидемиологической и эволюционной динамики патогенов». Наука . 303 (5656): 327–32. Бибкод : 2004Sci...303..327G . дои : 10.1126/science.1090727 . ПМИД 14726583 . S2CID 4017704 .

[Volz09-2] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Волц Э.М., Косаковский пруд С.Л., Уорд М.Дж., Ли Браун А.Дж., Фрост С.Д. (декабрь 2009 г.). «Филодинамика эпидемий инфекционных болезней» . Генетика . 183 (4): 1421–30. дои : 10.1534/genetics.109.106021 . ПМЦ 2787429 . ПМИД 19797047 .

[Bedford10-3] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Бедфорд Т., Коби С., Бирли П., Паскуаль М. (май 2010 г.). Фергюсон Н.М. (ред.). «Глобальная миграционная динамика лежит в основе эволюции и персистенции человеческого гриппа A (H3N2)» . ПЛОС Патогены . 6 (5): e1000918. дои : 10.1371/journal.ppat.1000918 . ПМЦ 2877742 . ПМИД 20523898 .

[Gray12-4] Jump up to: ^а ^б Грей Р.Р., Салеми М., Кленерман П., Пибус О.Г. (2012). Ралль Г.Ф. (ред.). «Новая эволюционная модель хронической инфекции вируса гепатита С» . ПЛОС Патогены . 8 (5): e1002656. дои : 10.1371/journal.ppat.1002656 . ПМЦ 3342959 . ПМИД 22570609 .

[Koelle06-5] Jump up to: ^а ^б ^с Коэлле К., Коби С., Гренфелл Б., Паскуаль М. (декабрь 2006 г.). «Эпохальная эволюция формирует филодинамику межпандемического гриппа A (H3N2) у людей». Наука . 314 (5807): 1898–903. Бибкод : 2006Sci...314.1898K . дои : 10.1126/science.1132745 . ПМИД 17185596 . S2CID 13873690 .

[Kouyos10-6] Куйос Р.Д., фон Виль В., Йерли С., Бони Дж., Таффе П., Шах С., Бюргиссер П., Климкайт Т., Вебер Р., Хиршель Б., Кавасини М., Фуррер Х., Баттегей М., Вернацца П.Л., Бернаскони Е., Рикенбах М., Ледергербер Б., Бонхеффер С., Гюнхард Х.Ф. (май 2010 г.). «Молекулярная эпидемиология выявляет долгосрочные изменения в передаче ВИЧ типа 1 подтипа B в Швейцарии» . Журнал инфекционных болезней . 201 (10): 1488–97. дои : 10.1086/651951 . hdl : 20.500.11850/28348 . ПМИД 20384495 .

[Streicker10-7] Jump up to: ^а ^б Штрайкер Д.Г., Турмель А.С., Фонхоф М.Ю., Кузьмин И.В., Маккракен Г.Ф., Рупрехт К.Э. (август 2010 г.). «Филогения хозяина ограничивает межвидовое возникновение и распространение вируса бешенства у летучих мышей». Наука . 329 (5992): 676–9. Бибкод : 2010Sci...329..676S . дои : 10.1126/science.1188836 . ПМИД 20689015 . S2CID 26396329 .

[Fraser09-8] Jump up to: ^а ^б Фрейзер С., Доннелли К.А., Кошемес С., Ханаге В.П., Ван Керхов М.Д., Холлингсворт Т.Д., Гриффин Дж., Бэггали Р.Ф., Дженкинс Х.Э., Лайонс Э.Дж., Жомбар Т., Хинсли В.Р., Грассли NC, Баллу Ф., Гани AC, Фергюсон Н.М., Рамбо А, Пибус О.Г., Лопес-Гателл Х., Альпуче-Аранда К.М., Чапела И.Б., Завала Э.П., Гевара Д.М., Чекки Ф., Гарсия Э., Хьюгонне С., Рот К. (июнь 2009 г.). «Пандемический потенциал штамма гриппа А (H1N1): первые результаты» . Наука . 324 (5934): 1557–61. Бибкод : 2009Sci...324.1557F . дои : 10.1126/science.1176062 . ПМЦ 3735127 . ПМИД 19433588 .

[Lemey06-9] Леми П., Рамбо А., Пайбус О.Г. (2006). «Эволюционная динамика ВИЧ внутри и среди хозяев». Обзоры по СПИДу . 8 (3): 125–40. ПМИД 17078483 .

[Pybus01-10] Пайбус О.Г., Чарльстон М.А., Гупта С., Рамбо А., Холмс Э.К., Харви П.Х. (июнь 2001 г.). «Эпидемическое поведение вируса гепатита С». Наука . 292 (5525): 2323–5. CiteSeerX 10.1.1.725.9444 . дои : 10.1126/science.1058321 . ПМИД 11423661 . S2CID 28871697 .

[Volz11-11] Волц Э.М. (январь 2012 г.). «Сложная демографическая динамика и слияние в условиях нейтралитета» . Генетика . 190 (1): 187–201. дои : 10.1534/genetics.111.134627 . ПМК 3249372 . ПМИД 22042576 .

[Biek2007-12] Бик Р., Хендерсон Дж. К., Уоллер Л. А., Рупрехт К. Э., Реал Лос-Анджелес (май 2007 г.). «Генетическая подпись высокого разрешения демографического и пространственного распространения эпизоотического вируса бешенства» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 104 (19): 7993–8. Бибкод : 2007PNAS..104.7993B . дои : 10.1073/pnas.0700741104 . ПМК 1876560 . ПМИД 17470818 .

[Lemey11-13] Леми П., Рамбо А., Уэлч Дж.Дж., Сушард М.А. (август 2010 г.). «Филогеография представляет собой расслабленное случайное блуждание в непрерывном пространстве и времени» . Молекулярная биология и эволюция . 27 (8): 1877–85. дои : 10.1093/molbev/msq067 . ПМЦ 2915639 . ПМИД 20203288 .

[Stack10-14] Стек Дж.К., Уэлч Дж.Д., Феррари М.Дж., Шапиро Б.У., Гренфелл Б.Т. (июль 2010 г.). «Протоколы отбора образцов вирусных последовательностей для изучения динамики эпидемии» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 7 (48): 1119–27. дои : 10.1098/rsif.2009.0530 . ПМК 2880085 . ПМИД 20147314 .

[Ballegooijen2009-15] ван Баллегойен В.М., ван Хоудт Р., Брюйстен С.М., Бут Х.Дж., Коутиньо Р.А., Валлинга Дж. (декабрь 2009 г.). «Данные о молекулярной последовательности вируса гепатита В и генетическом разнообразии после вакцинации» . Американский журнал эпидемиологии . 170 (12): 1455–63. дои : 10.1093/aje/kwp375 . ПМИД 19910379 .

[Halloran2009-16] Холлоран М.Э. , Холмс Э.К. (декабрь 2009 г.). «Приглашенный комментарий: Оценка программ вакцинации с использованием данных о генетических последовательностях» . Американский журнал эпидемиологии . 170 (12): 1464–6, обсуждение 1467–8. дои : 10.1093/aje/kwp366 . ПМК 2800275 . ПМИД 19910381 .

[Drummond2001-17] Драммонд А., Форсберг Р., Родриго А.Г. (июль 2001 г.). «Вывод о ступенчатых изменениях скорости замещения с использованием образцов серийной последовательности» . Молекулярная биология и эволюция . 18 (7): 1365–71. doi : 10.1093/oxfordjournals.molbev.a003920 . ПМИД 11420374 .

[Lemey2007-18] Леми П., Косаковский Понд С.Л., Драммонд А.Дж., Пайбус О.Г., Шапиро Б., Баррозу Х., Тавейра Н., Рамбо А. (февраль 2007 г.). «Уровни синонимических замен предсказывают прогрессирование ВИЧ-инфекции в результате лежащей в основе динамики репликации» . PLOS Вычислительная биология . 3 (2): е29. Бибкод : 2007PLSCB...3...29L . дои : 10.1371/journal.pcbi.0030029 . ПМК 1797821 . ПМИД 17305421 .

[Bloom10-19] Блум Дж.Д., Гонг Л.И., Балтимор Д. (июнь 2010 г.). «Пермиссивные вторичные мутации способствуют развитию устойчивости гриппа к осельтамивиру» . Наука . 328 (5983): 1272–5. Бибкод : 2010Sci...328.1272B . дои : 10.1126/science.1187816 . ПМЦ 2913718 . ПМИД 20522774 .

[Chao12-20] Чао Д.Л., Блум Дж.Д., Кочин Б.Ф., Антиа Р., Лонгини И.М. (апрель 2012 г.). «Глобальное распространение лекарственно-устойчивого гриппа» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 9 (69): 648–56. дои : 10.1098/rsif.2011.0427 . ПМЦ 3284134 . ПМИД 21865253 .

[Drummond02-21] Драммонд А.Дж., Николлс Г.К., Родриго А.Г., Соломон В. (июль 2002 г.). «Оценка параметров мутаций, истории популяции и генеалогии одновременно на основе данных разнесенных во времени последовательностей» . Генетика . 161 (3): 1307–20. дои : 10.1093/генетика/161.3.1307 . ПМЦ 1462188 . ПМИД 12136032 .

[Drummond05-22] Драммонд А.Дж., Рамбо А., Шапиро Б., Пибус О.Г. (май 2005 г.). «Байесовский совмещенный вывод о прошлой динамике населения на основе молекулярных последовательностей» . Молекулярная биология и эволюция . 22 (5): 1185–92. дои : 10.1093/molbev/msi103 . ПМИД 15703244 .

[Kuhnert2011-23] Кюнерт Д., Ву Ч., Драммонд А.Дж. (декабрь 2011 г.). «Филогенетическое и эпидемическое моделирование быстро развивающихся инфекционных заболеваний» . Инфекция, генетика и эволюция . 11 (8): 1825–41. Бибкод : 2011InfGE..11.1825K . дои : 10.1016/j.meegid.2011.08.005 . ПМК 7106223 . ПМИД 21906695 .

[stadler2010-24] Стадлер Т (декабрь 2010 г.). «Выборка во времени в деревьях рождения-смерти». Журнал теоретической биологии . 267 (3): 396–404. Бибкод : 2010JThBi.267..396S . дои : 10.1016/j.jtbi.2010.09.010 . ПМИД 20851708 .

[robbins03-25] Jump up to: ^а ^б ^с Роббинс К.Э., Леми П., Пибус О.Г., Джаффе Х.В., Янгпайрой А.С., Браун Т.М., Салеми М., Вандамм А.М., Калиш М.Л. (июнь 2003 г.). «Эпидемия вируса иммунодефицита человека типа 1 в США: дата возникновения, популяционная история и характеристика ранних штаммов» . Журнал вирусологии . 77 (11): 6359–66. doi : 10.1128/JVI.77.11.6359-6366.2003 . ПМК 155028 . ПМИД 12743293 .

[Donnelly-26] Доннелли П., Таваре С. (1995). «Объединения и генеалогическая структура в условиях нейтральности». Ежегодный обзор генетики . 29 : 401–21. дои : 10.1146/annurev.ge.29.120195.002153 . ПМИД 8825481 . S2CID 5620557 .

[Anderson92-27] Р. М. Андерсон, Р. М. Мэй (1992) Инфекционные заболевания человека: динамика и контроль. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. 768 стр.

[Frost10-28] Jump up to: ^а ^б Фрост С.Д., Фольц Э.М. (июнь 2010 г.). «Вирусная филодинамика и поиск «эффективного числа инфекций» » . Философские труды Лондонского королевского общества. Серия Б, Биологические науки . 365 (1548): 1879–90. дои : 10.1098/rstb.2010.0060 . ПМК 2880113 . ПМИД 20478883 .

[Wakeley08-29] ' ^ Дж. Уэйкли (2008) Теория слияния: Введение. США: Робертс и компания

[Lloyd-Smith-30] Ллойд-Смит Дж.О., Шрайбер С.Дж., Копп П.Е., Гетц В.М. (ноябрь 2005 г.). «Суперраспространение и влияние индивидуальных вариаций на возникновение болезней» . Природа . 438 (7066): 355–9. Бибкод : 2005Natur.438..355L . дои : 10.1038/nature04153 . ПМК 7094981 . ПМИД 16292310 .

[Koelle2011-31] Jump up to: ^а ^б Коэлле К., Расмуссен Д.А. (май 2012 г.). «Темп слияния общих эпидемиологических моделей в равновесии» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 9 (70): 997–1007. дои : 10.1098/rsif.2011.0495 . ПМК 3306638 . ПМИД 21920961 .

[Chen09-32] Jump up to: ^а ^б Чен Р., Холмс ЕС (январь 2009 г.). «Частая межвидовая передача и географическое подразделение вирусов птичьего гриппа от диких птиц» . Вирусология . 383 (1): 156–61. дои : 10.1016/j.virol.2008.10.015 . ПМЦ 2633721 . ПМИД 19000628 .

[Lemey09-33] Jump up to: ^а ^б Леми П., Рамбо А., Драммонд А.Дж., Сушард М.А. (сентябрь 2009 г.). Фрейзер С. (ред.). «Байесовская филогеография находит свои корни» . PLOS Вычислительная биология . 5 (9): е1000520. Бибкод : 2009PLSCB...5E0520L . дои : 10.1371/journal.pcbi.1000520 . ПМК 2740835 . ПМИД 19779555 .

[Gog02-34] Jump up to: ^а ^б Гог-младший, Гренфелл Б.Т. (декабрь 2002 г.). «Динамика и селекция многоштаммовых возбудителей» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 99 (26): 17209–14. Бибкод : 2002PNAS...9917209G . дои : 10.1073/pnas.252512799 . ПМК 139294 . ПМИД 12481034 .

[Ferguson03-35] Jump up to: ^а ^б ^с ^д Фергюсон Н.М., Гальвани А.П., Буш Р.М. (март 2003 г.). «Экологические и иммунологические детерминанты эволюции гриппа» . Природа . 422 (6930): 428–33. Бибкод : 2003Natur.422..428F . дои : 10.1038/nature01509 . ПМИД 12660783 . S2CID 4307476 .

[Park09-36] Парк А.В., Дейли Дж.М., Льюис Н.С., Смит DJ, Вуд Дж.Л., Гренфелл Б.Т. (октябрь 2009 г.). «Количественная оценка влияния ускользания иммунитета на динамику передачи гриппа» . Наука . 326 (5953): 726–8. Бибкод : 2009Sci...326..726P . дои : 10.1126/science.1175980 . ПМК 3800096 . ПМИД 19900931 .

[Sisson07-37] Сиссон С.А., Фан Ю, Танака ММ (февраль 2007 г.). «Последовательный Монте-Карло без вероятностей» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 104 (6): 1760–5. Бибкод : 2007PNAS..104.1760S . дои : 10.1073/pnas.0607208104 . ПМЦ 1794282 . ПМИД 17264216 .

[Luciani09-38] Лучани Ф., Сиссон С.А., Цзян Х., Фрэнсис А.Р., Танака М.М. (август 2009 г.). «Эпидемиологическая стоимость лекарственной устойчивости микобактерий туберкулеза» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 106 (34): 14711–5. Бибкод : 2009PNAS..10614711L . дои : 10.1073/pnas.0902437106 . ПМЦ 2732896 . ПМИД 19706556 .

[Aeschbacher12-39] Эшбахер С., Бомонт М.А., Фучик А. (ноябрь 2012 г.). «Новый подход к выбору сводной статистики в приближенных байесовских вычислениях» . Генетика . 192 (3): 1027–47. дои : 10.1534/genetics.112.143164 . ПМК 3522150 . ПМИД 22960215 .

[Fitch97-40] Фитч В.М., Буш Р.М., Бендер, Калифорния, Кокс, Нью-Джерси (июль 1997 г.). «Долгосрочные тенденции в эволюции человеческого гриппа типа А H (3) HA1» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 94 (15): 7712–8. Бибкод : 1997PNAS...94.7712F . дои : 10.1073/pnas.94.15.7712 . ПМК 33681 . ПМИД 9223253 .

[Bush99-41] Jump up to: ^а ^б Буш Р.М., Фитч В.М., Бендер, Калифорния, Кокс, Нью-Джерси (ноябрь 1999 г.). «Положительный отбор по гену гемагглютинина H3 вируса гриппа человека А» . Молекулярная биология и эволюция . 16 (11): 1457–65. doi : 10.1093/oxfordjournals.molbev.a026057 . ПМИД 10555276 .

[Wolf06-42] Jump up to: ^а ^б ^с Вольф Ю.И., Вибуд С., Холмс Э.К., Кунин Е.В., Липман DJ (октябрь 2006 г.). «Длительные интервалы стаза, перемежающиеся всплесками положительного отбора в сезонной эволюции вируса гриппа А» . Биология Директ . 1:34 . дои : 10.1186/1745-6150-1-34 . ПМЦ 1647279 . ПМИД 17067369 .

[Bhatt11-43] Jump up to: ^а ^б Бхатт С., Холмс Э.К., Пайбус О.Г. (сентябрь 2011 г.). «Геномная скорость молекулярной адаптации вируса гриппа А человека» . Молекулярная биология и эволюция . 28 (9): 2443–51. дои : 10.1093/molbev/msr044 . ПМК 3163432 . ПМИД 21415025 .

[Bedford11-44] Бедфорд Т., Коби С., Паскуаль М. (июль 2011 г.). «Сила и темп отбора, выявленные в генеалогиях вирусных генов» . Эволюционная биология BMC . 11 (1): 220. Бибкод : 2011BMCEE..11..220B . дои : 10.1186/1471-2148-11-220 . ПМК 3199772 . ПМИД 21787390 .

[Rambaut08-45] Jump up to: ^а ^б ^с Рамбо А., Пибус О.Г., Нельсон М.И., Вибуд С., Таубенбергер Дж.К., Холмс Э.К. (май 2008 г.). «Геномная и эпидемиологическая динамика вируса гриппа А человека» . Природа . 453 (7195): 615–9. Бибкод : 2008Natur.453..615R . дои : 10.1038/nature06945 . ПМК 2441973 . ПМИД 18418375 .

[IRD-46] Сквайрс РБ, Норонья Дж., Хант В., Гарсиа-Састре А., Макен С., Баумгарт Н., Суарес Д., Пикетт Б.Е., Чжан Ю., Ларсен К.Н., Рэмси А., Чжоу Л., Заремба С., Кумар С., Дейтрих Дж., Клем Е., Шойерманн Р.Х. (ноябрь 2012 г.). «База данных исследований гриппа: интегрированный биоинформатический ресурс для исследований и надзора за гриппом» . Грипп и другие респираторные вирусы . 6 (6): 404–16. дои : 10.1111/j.1750-2659.2011.00331.x . ПМК 3345175 . ПМИД 22260278 .

[Finkelman07-47] Финкельман Б.С., Вибуд С., Кёлле К., Феррари М.Дж., Бхарти Н., Гренфелл Б.Т. (декабрь 2007 г.). Майер Л. (ред.). «Глобальные закономерности сезонной активности гриппа A/H3N2, A/H1N1 и B с 1997 по 2005 год: сосуществование вирусов и широтные градиенты» . ПЛОС ОДИН . 2 (12): e1296. Бибкод : 2007PLoSO...2.1296F . дои : 10.1371/journal.pone.0001296 . ПМК 2117904 . ПМИД 18074020 .

[Russell08-48] Jump up to: ^а ^б Рассел К.А., Джонс Т.К., Барр И.Г., Кокс Н.Дж., Гартен Р.Дж., Грегори В., Гаст И.Д., Хэмпсон А.В., Хэй А.Дж., Хёрт А.С., де Йонг Дж.К., Келсо А., Климов А.И., Кагеяма Т., Комадина Н., Лапедес А.С., Лин Ю.П., Мостерин А., Обучи М., Одагири Т., Остерхаус А.Д., Риммельцваан Г.Ф., Шоу М.В., Скепнер Э., Стор К., Таширо М., Фушье Р.А., Смит DJ (апрель 2008 г.). «Глобальная циркуляция вирусов сезонного гриппа A (H3N2)». Наука . 320 (5874): 340–6. Бибкод : 2008Sci...320..340R . дои : 10.1126/science.1154137 . ПМИД 18420927 . S2CID 52873982 .

[Bahl11-49] Jump up to: ^а ^б Бахл Дж., Нельсон М.И., Чан К.Х., Чен Р., Виджайкришна Д., Халпин Р.А., Стоквелл Т.Б., Лин Х, Вентворт Д.Е., Гедин Э., Гуан Ю., Пейрис Дж.С., Райли С., Рамбо А., Холмс Э.К., Смит Г.Дж. (ноябрь 2011 г.) ). «Временно структурированная динамика метапопуляций и персистенция вируса гриппа A H3N2 у людей» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 108 (48): 19359–64. Бибкод : 2011PNAS..10819359B . дои : 10.1073/pnas.1109314108 . ПМЦ 3228450 . ПМИД 22084096 .

[Smith04-50] Смит DJ, Lapedes AS, de Jong JC, Bestebroer TM, Rimmelzwaan GF, Osterhaus AD, Fouchier RA (июль 2004 г.). «Картирование антигенной и генетической эволюции вируса гриппа» . Наука . 305 (5682): 371–6. Бибкод : 2004Sci...305..371S . дои : 10.1126/science.1097211 . ПМИД 15218094 . S2CID 1258353 .

[Gökaydin07-51] Гёкайдин Д., Оливейра-Мартинс Ж.Б., Гордо И., Гомес М.Г. (февраль 2007 г.). «Порог реинфекции регулирует разнообразие патогенов: случай гриппа» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 4 (12): 137–42. дои : 10.1098/rsif.2006.0159 . ПМК 2358964 . ПМИД 17015285 .

[Bedford12-52] Бедфорд Т., Рамбо А., Паскуаль М. (апрель 2012 г.). «Канализация эволюционной траектории вируса гриппа человека» . БМК Биология . 10:38 . дои : 10.1186/1741-7007-10-38 . ПМЦ 3373370 . ПМИД 22546494 .

[Rota92-53] Рота П.А., Хемфилл М.Л., Уистлер Т., Регнери Х.Л., Кендал А.П. (октябрь 1992 г.). «Антигенная и генетическая характеристика гемагглютининов последних коциркулирующих штаммов вируса гриппа В» . Журнал общей вирусологии . 73 (10): 2737–42. дои : 10.1099/0022-1317-73-10-2737 . ПМИД 1402807 .

[Koelle10-54] Коэлле К., Хатри П., Камрадт М., Кеплер Т.Б. (сентябрь 2010 г.). «Двухуровневая модель для моделирования экологической и эволюционной динамики быстро развивающихся вирусов с применением к гриппу» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 7 (50): 1257–74. дои : 10.1098/rsif.2010.0007 . ПМЦ 2894885 . ПМИД 20335193 .

[Daly96-55] Jump up to: ^а ^б Дейли Дж. М., Лай А. С., Биннс М. М., Чемберс Т. М., Баррандеги М., Мамфорд Дж. А. (апрель 1996 г.). «Антигенная и генетическая эволюция вирусов гриппа А лошадей H3N8» . Журнал общей вирусологии . 77 (4): 661–71. дои : 10.1099/0022-1317-77-4-661 . ПМИД 8627254 .

[Oxburgh99-56] Оксбург Л., Клингеборн Б. (сентябрь 1999 г.). «Коциркуляция двух различных линий вируса гриппа лошадей подтипа H3N8» . Журнал клинической микробиологии . 37 (9): 3005–9. doi : 10.1128/JCM.37.9.3005-3009.1999 . ПМЦ 85435 . ПМИД 10449491 .

[deJong07-57] де Йонг Дж.К., Смит Д.Д., Лапедес А.С., Донателли И., Кампителли Л., Баригацци Дж., Ван Рит К., Джонс Т.К., Риммельцваан Г.Ф., Остерхаус А.Д., Фушье Р.А. (апрель 2007 г.). «Антигенная и генетическая эволюция вирусов свиного гриппа A (H3N2) в Европе» . Журнал вирусологии . 81 (8): 4315–22. дои : 10.1128/JVI.02458-06 . ПМК 1866135 . ПМИД 17287258 .

[Webster92-58] Вебстер Р.Г., Бин В.Дж., Горман О.Т., Чемберс Т.М., Каваока Ю. (март 1992 г.). «Эволюция и экология вирусов гриппа А» . Микробиологические обзоры . 56 (1): 152–79. дои : 10.1128/MMBR.56.1.152-179.1992 . ПМЦ 372859 . ПМИД 1579108 .

[Chen06-59] Чен Р., Холмс ЕС (декабрь 2006 г.). «Вирус птичьего гриппа демонстрирует быструю эволюционную динамику» . Молекулярная биология и эволюция . 23 (12): 2336–41. дои : 10.1093/molbev/msl102 . ПМИД 16945980 .

[osmanov02-60] Османов С., Патту С., Уокер Н., Швардлендер Б., Эспарса Дж. (февраль 2002 г.). «Оценочное глобальное и региональное распространение генетических подтипов ВИЧ-1 в 2000 году». Журнал синдромов приобретенного иммунодефицита . 29 (2): 184–90. дои : 10.1097/00042560-200202010-00013 . ПМИД 11832690 . S2CID 12536801 .

[taylor08-61] Тейлор Б.С., Хаммер С.М. (октябрь 2008 г.). «Проблема разнообразия подтипов ВИЧ-1» . Медицинский журнал Новой Англии . 359 (18): 1965–6. дои : 10.1056/NEJMc086373 . ПМИД 18971501 .

[strimmer01-62] Стриммер К., Pybus OG (декабрь 2001 г.). «Изучение демографической истории последовательностей ДНК с использованием обобщенного графика горизонта» . Молекулярная биология и эволюция . 18 (12): 2298–305. doi : 10.1093/oxfordjournals.molbev.a003776 . ПМИД 11719579 .

[yusim01-63] Юсим К., Питерс М., Пибус О.Г., Бхаттачарья Т., Делапорт Э., Муланга С., Малдун М., Тейлер Дж., Корбер Б. (июнь 2001 г.). «Использование последовательностей вируса иммунодефицита человека типа 1 для определения исторических особенностей эпидемии синдрома приобретенного иммунодефицита и эволюции вируса иммунодефицита человека» . Философские труды Лондонского королевского общества. Серия Б, Биологические науки . 356 (1410): 855–66. дои : 10.1098/rstb.2001.0859 . ПМЦ 1088479 . ПМИД 11405933 .

[grassly99-64] Грассли, Северная Каролина, Харви П.Х., Холмс ЕС (февраль 1999 г.). «Популяционная динамика ВИЧ-1, выведенная из последовательностей генов» . Генетика . 151 (2): 427–38. doi : 10.1093/genetics/151.2.427 (неактивен 31 января 2024 г.). ПМЦ 1460489 . ПМИД 9927440 . {{cite journal}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на январь 2024 г. ( ссылка )

[walker-65] Jump up to: ^а ^б Уокер П.Р., Пибус О.Г., Рамбо А., Холмс Э.К. (апрель 2005 г.). «Сравнительная популяционная динамика ВИЧ-1 подтипов B и C: подтипоспецифичные различия в моделях эпидемического роста». Инфекция, генетика и эволюция . 5 (3): 199–208. Бибкод : 2005InfGE...5..199W . дои : 10.1016/j.meegid.2004.06.011 . ПМИД 15737910 .

[lemey04-66] Леми П., Пибус О.Г., Рамбо А., Драммонд А.Дж., Робертсон Д.Л., Рокес П., Воробей М., Вандам А.М. (июль 2004 г.). «Молекулярная популяционная генетика ВИЧ-1 группы О» . Генетика . 167 (3): 1059–68. дои : 10.1534/genetics.104.026666 . ПМК 1470933 . ПМИД 15280223 .

[worobey08-67] Воробей М., Геммел М., Теувен Д.Е., Хаселкорн Т., Канстман К., Банс М., Муйембе Дж.Дж., Кабонго Дж.М., Каленгайи Р.М., Ван Маркк Э., Гилберт М.Т., Волински С.М. (октябрь 2008 г.). «Прямое свидетельство огромного разнообразия ВИЧ-1 в Киншасе к 1960 году» . Природа . 455 (7213): 661–4. Бибкод : 2008Natur.455..661W . дои : 10.1038/nature07390 . ПМЦ 3682493 . ПМИД 18833279 .

[junqueira11-68] Жункейра Д.М., де Медейрос Р.М., Мэтте МК, Араужу Л.А., Киес Х.А., Эштон-Пролла П., Алмейда С.Е. (2011). Мартин Д.П. (ред.). «Обзор истории ВИЧ-1: распространение подтипа B в Америке» . ПЛОС ОДИН . 6 (11): e27489. Бибкод : 2011PLoSO...627489J . дои : 10.1371/journal.pone.0027489 . ПМЦ 3223166 . ПМИД 22132104 .

[leventhal12-69] Левенталь Г.Е., Койос Р., Стадлер Т., фон Виль В., Йерли С., Бони Дж., Селлерай С., Климкайт Т., Гюнхард Х.Ф., Бонхеффер С. (2012). Танака М.М. (ред.). «Выводы о структуре эпидемических контактов на основе филогенетических деревьев» . PLOS Вычислительная биология . 8 (3): e1002413. Бибкод : 2012PLSCB...8E2413L . дои : 10.1371/journal.pcbi.1002413 . ПМК 3297558 . ПМИД 22412361 .

[lewis08-70] Льюис Ф., Хьюз Дж.Дж., Рамбо А., Позняк А., Ли Браун А.Дж. (март 2008 г.). «Эпизодическая передача ВИЧ половым путем, выявленная с помощью молекулярной филодинамики» . ПЛОС Медицина . 5 (3): е50. doi : 10.1371/journal.pmed.0050050 . ПМК 2267814 . ПМИД 18351795 .

[volz12-71] Волц Э.М., Купман Дж.С., Уорд М.Дж., Браун А.Л., Фрост С.Д. (2012). Фрейзер С. (ред.). «Простая эпидемиологическая динамика объясняет филогенетическую кластеризацию ВИЧ у пациентов с недавней инфекцией» . PLOS Вычислительная биология . 8 (6): e1002552. Бибкод : 2012PLSCB...8E2552V . дои : 10.1371/journal.pcbi.1002552 . ПМЦ 3386305 . ПМИД 22761556 .

[rambaut04-72] Рамбо А., Посада Д., Крэндалл К.А., Холмс Э.К. (январь 2004 г.). «Причины и последствия эволюции ВИЧ» . Обзоры природы Генетика . 5 (1): 52–61. дои : 10.1038/nrg1246 . ПМИД 14708016 . S2CID 5790569 .

[keele10-73] Кил Б.Ф. (июль 2010 г.). «Идентификация и характеристика недавно переданных вирусов» . Современное мнение о ВИЧ и СПИДе . 5 (4): 327–34. дои : 10.1097/COH.0b013e32833a0b9b . ПМЦ 2914479 . ПМИД 20543609 .

[cohen11-74] Коэн М.С., Шоу ГМ, МакМайкл А.Дж., Хейнс Б.Ф. (май 2011 г.). «Острая инфекция ВИЧ-1» . Медицинский журнал Новой Англии . 364 (20): 1943–54. дои : 10.1056/NEJMra1011874 . ПМЦ 3771113 . ПМИД 21591946 .

[fraser07-75] Фрейзер С., Холлингсворт Т.Д., Чепмен Р., де Вольф Ф., Ханадж В.П. (октябрь 2007 г.). «Вариации заданной вирусной нагрузки ВИЧ-1: эпидемиологический анализ и эволюционная гипотеза» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 104 (44): 17441–6. дои : 10.1073/pnas.0708559104 . ПМК 2077275 . ПМИД 17954909 .

[korenromp09-76] Коренромп Э.Л., Уильямс Б.Г., Шмид Г.П., Дай С. (июнь 2009 г.). Пай Н.П. (ред.). «Клиническая прогностическая ценность вирусной нагрузки РНК и количества клеток CD4 при нелеченной инфекции ВИЧ-1 — количественный обзор» . ПЛОС ОДИН . 4 (6): е5950. Бибкод : 2009PLoSO...4.5950K . дои : 10.1371/journal.pone.0005950 . ПМК 2694276 . ПМИД 19536329 .

[hollingsworth10-77] Холлингсворт Т.Д., Лайендекер О., Ширрефф Г., Доннелли К.А., Сервадда Д., Вавер М.Дж., Киванука Н., Налугода Ф., Коллинсон-Стренг А., Ссемпийя В., Ханаге В.П., Куинн Т.К., Грей Р.Х., Фрейзер С. (май 2010 г.). Холмс ЕС (ред.). «Пары, передающие ВИЧ-1, имеют схожие заданные значения вирусной нагрузки в Ракаи, Уганда» . ПЛОС Патогены . 6 (5): e1000876. дои : 10.1371/journal.ppat.1000876 . ПМЦ 2865511 . ПМИД 20463808 .

[baeten03-78] Баетен Дж. М., Овербо Дж. (январь 2003 г.). «Измерение заразности лиц с ВИЧ-1: возможности предотвращения передачи ВИЧ-1 половым путем». Текущие исследования ВИЧ . 1 (1): 69–86. дои : 10.2174/1570162033352110 . ПМИД 15043213 .

[fiore97-79] Фиоре-младший, Чжан Й.Дж., Бьёрндал А., Ди Стефано М., Ангарано Дж., Пасторе Дж., Феньо Э.М. (июль 1997 г.). «Биологические корреляты гетеросексуальной передачи ВИЧ-1» . СПИД . 11 (9): 1089–94. дои : 10.1097/00002030-199709000-00002 . ПМИД 9233454 . S2CID 28301317 .

[shirreff11-80] Ширрефф Г., Пеллис Л., Лайендекер О., Фрейзер С. (октябрь 2011 г.). Мюллер В. (ред.). «Передача выбирает штаммы ВИЧ-1 средней вирулентности: подход к моделированию» . PLOS Вычислительная биология . 7 (10): е1002185. Бибкод : 2011PLSCB...7E2185S . дои : 10.1371/journal.pcbi.1002185 . ПМК 3192807 . ПМИД 22022243 .

[Drake93-81] Дрейк Дж.В. (май 1993 г.). «Уровень спонтанных мутаций среди РНК-вирусов» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 90 (9): 4171–5. Бибкод : 1993PNAS...90.4171D . дои : 10.1073/pnas.90.9.4171 . ПМК 46468 . ПМИД 8387212 .

[Sakaoka94-82] Сакаока Х., Курита К., Иида Ю., Такада С., Умене К., Ким Ю.Т., Рен К.С., Намиас А.Дж. (март 1994 г.). «Количественный анализ геномного полиморфизма штаммов вируса простого герпеса 1 типа из шести стран: исследования молекулярной эволюции и молекулярной эпидемиологии вируса» . Журнал общей вирусологии . 75 (3): 513–27. дои : 10.1099/0022-1317-75-3-513 . ПМИД 8126449 .

[Drake91-83] Дрейк Дж.В. (август 1991 г.). «Постоянная скорость спонтанных мутаций у микробов на основе ДНК» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 88 (16): 7160–4. Бибкод : 1991PNAS...88.7160D . дои : 10.1073/pnas.88.16.7160 . ПМК 52253 . ПМИД 1831267 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

[37]

[38]

[39]

[40]

[41]

[42]

[43]

[44]

[45]

[46]

[47]

[48]

[49]

[50]

[51]

[52]

[53]

[54]

[55]

[56]

[57]

[58]

[59]

[60]

[61]

[62]

[63]

[64]

[65]

[66]

[67]

[68]

[69]

[70]

[71]

[72]

[73]

[74]

[75]

[76]

[77]

[78]

[79]

[80]

[81]

[82]

[83]