DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btag093
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41734272
تاريخ النشر: 2026-02-20
المؤلف: Simon Dellicour وآخرون
الموضوع الرئيسي: التطور والديناميات الجينية
نظرة عامة
تم تقديم النسخة الثانية من حزمة R “seraphim” كأداة شاملة لمعالجة وتحليل المخرجات من إعادة بناء الفيلوجرافيا المكانية، وهي طريقة تُستخدم بشكل متكرر في علم الأوبئة الجزيئية لتتبع تاريخ انتشار وعوامل الزمن والمكان للفيروسات سريعة التطور. تتضمن هذه الحزمة المحدثة مجموعة متنوعة من الميزات مثل (i) أدوات التصور للاستنتاجات الفيلوجرافية، (ii) مقاييس لتقدير انتشار السلالات، (iii) محاكيات فيلوجرافية متعددة، و (iv) طرق اختبار الفرضيات لتقييم تأثير العوامل البيئية على المتغيرات الرئيسية مثل سرعة الانتشار، وموقع الانتشار، وتكرار انتشار السلالات الفيلوجينية.
حزمة “seraphim” متاحة بشكل مفتوح على https://github.com/sdellicour/seraphim، مصحوبة بسلسلة من الدروس التي توضح الإجراءات التحليلية المختلفة التي تقدمها، مما يسهل تطبيقها في سياقات البحث ذات الصلة.
مقدمة
تناقش المقدمة أهمية الأشجار الفيلوجينية في فهم تاريخ الانتشار وديناميات الفيروسات من خلال الاستنتاج الفيلوجرافي. تميز بين الأساليب المنفصلة والمستمرة للاستنتاج الفيلوجرافي. تعتمد الأساليب المنفصلة على مواقع أخذ عينات محددة مسبقًا ويمكن أن تبسط الديناميات المكانية، ومع ذلك كانت فعالة في اختبار الفرضيات المتعلقة بالانتشار المتأثر بالعوامل الخارجية. في المقابل، فإن الأساليب المستمرة، التي تستخدم نماذج انتشار عشوائي مريح ثنائي الأبعاد (RRW)، هي أكثر ملاءمة للسيناريوهات التي يرتبط فيها انتشار الفيروس بالمسافة الجغرافية، على الرغم من أنها لا تأخذ في الاعتبار العوامل البيئية التي تؤثر على الانتشار.
تسلط المقدمة أيضًا الضوء على تطوير صندوق أدوات “seraphim”، الذي يهدف إلى تعزيز التحليل الفيلوجرافي المستمر. تقدم النسخة المحدثة، “seraphim” 2.0، وظائف لتصور إعادة البناء، وتقدير إحصائيات انتشار السلالات، وإجراء المحاكاة، واختبار الفرضيات المتعلقة بالتأثيرات البيئية على ديناميات الانتشار. هذه الحزمة مفتوحة المصدر متاحة على GitHub، مصحوبة بدروس وملفات أمثلة لتسهيل تطبيقها في علم الأوبئة الجزيئية ودراسة العدوى الناشئة.
نقاش
شهدت حزمة “seraphim” تحسينات كبيرة على مدار العقد الماضي، حيث تم تقديم ميزات جديدة للتحليل الزمني المكاني وتصوير البيانات الفيلوجرافية. المركز في وظيفتها هو توليد معلومات زمنية مكانية من الأشجار الفيلوجينية التي تم أخذ عينات منها من خلال الاستنتاج بايزي. يتم تحويل كل شجرة لاحقة إلى جدول استخراج، يلخص الفروع الفيلوجينية المتميزة كمتجهات حركة، والتي تشكل أساس التحليلات والتصورات اللاحقة. من الجدير بالذكر أن الحزمة تتضمن الآن وظائف تصوير متقدمة، “spreadGraphic1” و “spreadGraphic2″، التي تسمح بتقدير مضلعات الكثافة الخلفية الأعلى (HPD)، مما يلتقط عدم اليقين في إعادة البناء الفيلوجرافي ويمكّن المستخدمين من تراكب الميزات الجغرافية ذات الصلة بانتشار السلالات.
بالإضافة إلى ذلك، تم تحديث وظيفة “spreadStatistics” لتقدير مجموعة أوسع من مقاييس الانتشار، بما في ذلك معاملات الانتشار ومقاييس العزلة حسب المسافة (IBD)، مما يسهل التحليلات المقارنة لأنماط انتشار السلالات عبر سياقات مختلفة. تقدم الحزمة أيضًا تحليلات فيلوجرافية للمناظر الطبيعية لتقييم تأثير العوامل البيئية على ديناميات انتشار السلالات. يشمل ذلك نهجًا جديدًا مستندًا إلى المعلومات السابقة يدمج التباين البيئي في عملية الاستنتاج الفيلوجرافي، مما يتناقض مع الطريقة السابقة بعد الحدث. علاوة على ذلك، تتميز “seraphim” الآن بأربعة محاكيات فيلوجرافية، مما يعزز قدرتها على نمذجة وتقييم العمليات الانتشارية إحصائيًا. يتم توضيح فائدة هذه التحسينات من خلال التصورات لتفشي فيروس الحمى الصفراء في البرازيل، مما يوضح تطبيق الحزمة في فهم التفاعل بين العوامل البيئية وانتشار السلالات الفيروسية.
DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btag093
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41734272
Publication Date: 2026-02-20
Author(s): Simon Dellicour et al.
Primary Topic: Evolution and Genetic Dynamics
Overview
The second version of the R package “seraphim” is introduced as a comprehensive toolbox for processing and analyzing outputs from spatially explicit phylogeographic reconstructions, a method frequently employed in molecular epidemiology to trace the dispersal history and spatiotemporal dynamics of rapidly evolving pathogens. This updated package includes a variety of features such as (i) visualization tools for phylogeographic inferences, (ii) metrics for estimating lineage dispersal, (iii) multiple phylogeographic simulators, and (iv) hypothesis testing methods to assess the influence of environmental factors on key variables like diffusion velocity, dispersal location, and dispersal frequency of phylogenetic lineages.
The “seraphim” package is openly accessible at https://github.com/sdellicour/seraphim, accompanied by a series of tutorials that elucidate the various analytical procedures it offers, thereby facilitating its application in relevant research contexts.
Introduction
The introduction discusses the significance of phylogenetic trees in understanding the dispersal history and dynamics of viruses through phylogeographic inference. It distinguishes between discrete and continuous approaches to phylogeographic inference. Discrete methods rely on predefined sampling locations and can oversimplify spatial dynamics, yet they have been effective in testing hypotheses regarding dispersal influenced by external factors. In contrast, continuous methods, which utilize 2D relaxed random walk (RRW) diffusion models, are more suited for scenarios where virus dispersal correlates with geographic distance, although they do not account for environmental factors affecting dispersal.
The introduction also highlights the development of the “seraphim” toolbox, which aims to enhance continuous phylogeographic analysis. The updated version, “seraphim” 2.0, offers functionalities for visualizing reconstructions, estimating lineage dispersal statistics, conducting simulations, and testing hypotheses related to environmental influences on dispersal dynamics. This open-source R package is accessible on GitHub, accompanied by tutorials and example files to facilitate its application in molecular epidemiology and the study of emerging infections.
Discussion
The “seraphim” package has undergone significant enhancements over the past decade, introducing new features for spatio-temporal analysis and visualization of phylogeographic data. Central to its functionality is the generation of spatio-temporal information from phylogenetic trees sampled through Bayesian inference. Each posterior tree is transformed into an extraction table, summarizing distinct phylogenetic branches as movement vectors, which serve as the foundation for subsequent analyses and visualizations. Notably, the package now includes advanced visualization functions, “spreadGraphic1” and “spreadGraphic2”, which allow for the estimation of highest posterior density (HPD) polygons, capturing uncertainty in phylogeographic reconstructions and enabling users to overlay geographic features relevant to lineage dispersal.
Additionally, the “spreadStatistics” function has been updated to estimate a broader range of dispersal metrics, including diffusion coefficients and isolation-by-distance (IBD) metrics, facilitating comparative analyses of lineage dispersal patterns across different contexts. The package also introduces landscape phylogeographic analyses to assess the influence of environmental factors on lineage dispersal dynamics. This includes a new prior-informed approach that integrates environmental heterogeneity into the phylogeographic inference process, contrasting with the previous post hoc method. Furthermore, “seraphim” now features four phylogeographic simulators, enhancing its capacity for modeling and statistical evaluation of dispersal processes. The utility of these advancements is exemplified through visualizations of the yellow fever virus outbreak in Brazil, demonstrating the package’s application in understanding the interplay between environmental factors and viral lineage dispersal.