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Role of SARS-CoV-2 mutations in the evolution of the COVID-19 pandemic - 30/04/24

Doi : 10.1016/j.jinf.2024.106150 
Philippe Colson a, b, c, Hervé Chaudet a, c, d, e, Jérémy Delerce a, b, c, Pierre Pontarotti a, f, Anthony Levasseur a, b, c, Jacques Fantini g, Bernard La Scola a, b, c, Christian Devaux a, f, Didier Raoult a, b,
a IHU Méditerranée Infection, 19–21 Boulevard Jean Moulin, 13005 Marseille, France 
b Aix-Marseille Université, Microbes Evolution Phylogeny and Infections (MEPHI), 27 Boulevard Jean Moulin, 13005 Marseille, France 
c Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille (AP-HM), 264 Rue Saint-Pierre, 13005 Marseille, France 
d Aix-Marseille Université, Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Vecteurs, Infections Tropicales et Méditerranéennes (VITROME), 27 Boulevard Jean Moulin, 13005 Marseille, France 
e French Armed Forces Center for Epidemiology and Public Health (CESPA), Camp de Sainte Marthe, Marseille, France 
f Department of Biological Sciences, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-SNC5039, Marseille, France 
g "Aix-Marseille Université, INSERM UMR UA 16, Marseille, France 

Corresponding author at: IHU Méditerranée Infection, 19-21 Boulevard Jean Moulin, 13005 Marseille, France.IHU Méditerranée Infection19-21 Boulevard Jean MoulinMarseille13005France

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Summary

Objectives

The SARS-CoV-2 pandemic and large-scale genomic surveillance provided an exceptional opportunity to analyze mutations that appeared over three years in viral genomes. Here we studied mutations and their epidemic consequences for SARS-CoV-2 genomes from our center.

Methods

We analyzed 61,397 SARS-CoV-2 genomes we sequenced from respiratory samples for genomic surveillance. Mutations frequencies were calculated using Nextclade, Microsoft Excel, and an in-house Python script.

Results

A total of 22,225 nucleotide mutations were identified, 220 (1.0%) being each at the root of ≥836 genomes, classifying mutations as ‘hyperfertile’. Two seeded the European pandemic: P323L in RNA polymerase, associated with an increased mutation rate, and D614G in spike that improved fitness. Most ‘hyperfertile’ mutations occurred in areas not predicted with increased virulence. Their mean number was 8±6 (0–22) per 1000 nucleotides per gene. They were 3.7-times more frequent in accessory than informational genes (13.8 versus 3.7/1000 nucleotides). Particularly, they were 4.1-times more frequent in ORF8 than in the RNA polymerase gene. Interestingly, stop codons were present in 97 positions, almost only in accessory genes, including ORF8 (21/100 codons).

Conclusions

most ‘hyperfertile’ mutations did not predict emergence of a new epidemic, and some were stop codons indicating the existence of so-named ‘non-virulence’ genes.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Mutations and their epidemic consequences for 61,397 SARS genomes were studied.
Among 22,225 nucleotide mutations, 220 (1.0%) were classified as ‘hyperfertile’.
These latter were 3.7-times more frequent in accessory than informational genes.
Stop codons were present almost only in accessory genes including ORF8.
Most ‘hyperfertile’ mutations did not predict emergence of a new epidemic.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : SARS-CoV-2, COVID-19, Genome, Mutations, Evolution, Next-generation sequencing


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Vol 88 - N° 5

Article 106150- mai 2024 Retour au numéro
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  • Risk of death in Klebsiella pneumoniae bloodstream infections is associated with specific phylogenetic lineages
  • Aasmund Fostervold, Niclas Raffelsberger, Marit A.K. Hetland, Ragna Bakksjø, Eva Bernhoff, Ørjan Samuelsen, Arnfinn Sundsfjord, Jan E. Afset, Christopher F. Berntsen, Roar Bævre-Jensen, Marit H. Ebbesen, Karianne W. Gammelsrud, Anja D. Guleng, Nina Handal, Aleksandra Jakovljev, Simreen K. Johal, Åshild Marvik, Ane Natvik, Rolf-Arne Sandnes, Ståle Tofteland, Jørgen V. Bjørnholt, Iren H. Löhr, Assoc. on behalf of The Norwegian Study Group on Klebsiella pneumoniae
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  • Genomic evolution of human respiratory syncytial virus during a decade (2013–2023): bridging the path to monoclonal antibody surveillance
  • Maria Piñana, Alejandra González-Sánchez, Cristina Andrés, Jorgina Vila, Anna Creus-Costa, Ignasi Prats-Méndez, Maria Arnedo-Muñoz, Narcís Saubi, Juliana Esperalba, Ariadna Rando, Patricia Nadal-Baron, Josep Quer, Juan José González-López, Pere Soler-Palacín, Jaime Martínez-Urtaza, Nieves Larrosa, Tomàs Pumarola, Andrés Antón

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