Aplicaciones en epidemiolog a del an lisis filogen...

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David Posada Universidad de Vigo Aplicaciones en epidemiología Aplicaciones en epidemiología del análisis filogenético del análisis filogenético David Posada Universidad de Vigo Santiago de Compostela, 12 Julio 2005 David Posada Universidad de Vigo Epidemiología La epidemiolog ía estudia el origen, distribución, frecuencia, determinantes, relaciones, predicciones y control de enfermedades Epidemia: enfermedad ampliamente extendida que afecta a muchos individuos en una población Pandemia: epidemia de carácter mundial Endemia: enfermedad geográficamente restringida que afecta a pocos individuos en una población

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Aplicaciones en epidemiologíaAplicaciones en epidemiología

del análisis filogenéticodel análisis filogenético

David Posada

Universidad de Vigo

Santiago de Compostela, 12 Julio 2005

David PosadaUniversidad de Vigo

Epidemiología

• La epidemiología estudia el origen, distribución,frecuencia, determinantes, relaciones, prediccionesy control de enfermedades– Epidemia: enfermedad ampliamente extendida que afecta

a muchos individuos en una población

– Pandemia: epidemia de carácter mundial– Endemia: enfermedad geográficamente restringida que

afecta a pocos individuos en una población

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Filodinámica

• La filodinámica estudia la interacción de lainmunodinámica, la epidemiología y la biologíaevolutiva

• La conexión entre procesos epidémicos y laevolución de los patógenos es central para:– Entender la evolución de la resistencia a medicamentos o

de la virulencia

– Diseño de vacunas

– Aparición de nuevas enfermedades

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Categorías filodinámicas (I)

• Infecciones cortas con fuerte repuesta inmunecruzada (p.e., sarampión) - filogenia homogéneadeterminada por patrones espacio-temporales

• Infecciones cortas con débil repuesta inmune(p.e., gripe) - filogenia temporal determinada porselección

• Potenciación inmune (p.e., dengue) - filogenia muyestructurada

• Infecciones persistentes (p.e., HIV, HCV) -filogenia poblacional espacial, filogeniaintrapoblacional determinada por selección

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Categorías filodinámicas (II)

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Topologías

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Demografía: skyline plots

• Utiliza la información de laslongitudes de rama

• Transforma la filogenia enla trayectoria del tamañoefectivo a lo largo deltiempo

• Programa GENIE

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Hospedadores y parásitos

• La comparación de las filogenias de hospedadoresde hospedadores y parásitos nos puede indicarcodivergencia (c) o dispersión (d)

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Reloj molecular

LRT = 2 ( Lsin reloj - Lreloj )g.l. = n-2

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Estimas tasas de evolución y

tiempos de divergencia

• Estimas

• Comparación de modelos de evolución

tasa de evolución = d

AO! d

BO

TA! T

B

A

B

O

TiempoTA TB

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Selección

• La selección natural puede dejar huella enlas secuencias de ADN

• Un parámetro clave es la tasa dN/dS– dN/dS = 0 bajo neutralidad

– dN/dS < 1 bajo selección purificadora

– dN/dS > 1 bajo selección positiva

• La tasa dN/dS se puede estimar en lasramas de una filogenia

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Selección en HIV-1 env

dN/dS

U69592SA90

U69584SA85

U69590SA90

U69593SA90

U69586SA85

U69589SA90

U69591SA90

U69585SA85

U69588SA85

U69587SA85

HXB2

0

0.01

0.041

0.032

0.023

0.026

0.015

0.014

0.039

0.017

0.035

0.016

0.0085

0.073

0

0.021

0.036

0.065

0.016

0.025

0.017

0.0083

0.052

0.036

0.042

0.047

0.027

0

0.016

0

0.072

0.06732730.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06

env

2.2

1.1

1.3

1.5

1.3

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Predicción de la evolución (I)

• Virus de la gripe (influenza A); 8 fragmentosde RNA que codifican 10 proteínas

• Gen de la hemaglutinina

• Muestras de 1968 a 1987

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Predicción de la evolución (II)

• Acumulaciónconstante desubstituciones

• Reemplazo de linajes

• Las substituciones enlinajes supervivientessuelen producirse ensitios antigénicos

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Predicción de la evolución (III)

• Muestras 1985-1996• 18 codones

selectivos (dN/dS >1) en sitiosantigénicos de lahemaglutinina

• Predicen el linajeancestral de futuroslinajes ! cepacirculante de la gripepara el desarrollo devacunas efectivas

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Pandemia de la gripe (I)

• La hemaglutinina (H)ha de cambiarradicalmente paraproducir una pandemia

• Neuroaminidasa (N)

• Las filogenias denucleoproteínasimplican que las cepasde la gripe puedenintercambiar genes

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Pandemia de la gripe (II)

• Antes de la pandemia de 1968, el virus de la gripehumana no poseía H3

• Las filogenias de hemaglutininas implican que lapandemia de 1968 adquirió la H3 de aves

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Origen del HIV-1 (I)

• La teoría OPV propone que el HIV-1 seoriginó a partir de vacunas contra la poliopreparadas con chimpancés de Kinsiganicon SIVcpz

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Origen del HIV-1 (II)

• El análisis filogenético desmiente la teoría OPV

• Además indica el origen múltiple del HIV-1 a partirde SIVcpz del África central-oriental.

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Origen del HIV-1 (III)

• Mediante análisis filogenético, se estima queel grupo M del HIV-1 se originó cerca de 1930.

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Transmisión

• a: origen único de laepidemia o transmisiónentre pacientes 1-3

• b: hipótesis alternativapara el paciente 1

Muestras problema: 1-3Muestras control: 4-7

Muestras de la población: 8-9

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Transmisión del HIV-1

• Las filogenias nosproporcionaninformación sobre lasecuencia detransmisión

• A día de hoy losárboles filogenéticospueden ser admitidoscomo pruebas enjuicios criminales

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Resistencia a medicamentos

• Aunque la cargaviral del HIV-1 seaindetectable, suevolución prosigue

RED FILOGENÉTICA

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Implementación bioinformática

• Demografía: Genie 3.0

• Tasas de evolución y tiempos dedivergencia: TipDate

• Redes filogenéticas: TCS

Alineamientos (Clustal), Selección de modelos (Modeltest),Estimación filogenética (PAUP*, Phyml)

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Pasos análisis tasas y edades

• Alineamiento de secuencias de ADN(Clustal)

• Selección de modelo de substituciónnucleotídica (PAUP* + Modeltest)

• Estimación de un árbol de máximaverosimilitud (Phyml)

• Estimación de la tasa de evolución y de lasedades (TipDate)

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Clustal X

• http://bips.u-strasbg.fr/fr/Documentation/ClustalX/

• Es uno de los programas de alineamiento más utilizados

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PAUP*

• http://paup.csit.fsu.edu/• Programa general de inferencia filogenética

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Modeltest• http://darwin.uvigo.es/software/modeltest.html

• Selección de modelos de substitución nucleotídica

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Phyml• http://atgc.lirmm.fr/phyml/

• Inferencia rápida de árboles de máxima verosimilitud

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TipDatehttp://evolve.zoo.ox.ac.uk/software.html?id=tipdate

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Pasos análisis demografía

• Alineamiento de secuencias de ADN (Clustal)

• Selección de modelo de substitución nucleotídica(PAUP* + Modeltest)

• Estimación de un árbol de máxima verosimilitud(Phyml)

• Estimación de longitudes de rama bajo el relojmolecular (TipDate)

• Estimación de parámetros demográficos (Genie)

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Genie• http://evolve.zoo.ox.ac.uk/software.html?id=genie• Asume que las longitudes de rama del árbol son

proporcionales al tiempo

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Pasos análisis redes

filogenéticas

• Alineamiento de secuencias de ADN(Clustal)

• Estimación de red filogenética (TCS)

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TCS

• http://darwin.uvigo.es/software/tcs.html

• Construcción de redes filogenéticas