David PosadaUniversidad de Vigo
Aplicaciones en epidemiologíaAplicaciones en epidemiología
del análisis filogenéticodel análisis filogenético
David Posada
Universidad de Vigo
Santiago de Compostela, 12 Julio 2005
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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