The emergence of new sequencing technologies has facilitated the use of bacterial whole genome alignments for evolutionary studies and outbreak analyses. These datasets, of increasing size, often include examples of multiple different mechanisms of horizontal sequence transfer resulting in substantial alterations to prokaryotic chromosomes. The impact of these processes demands rapid and flexible approaches able to account for recombination when reconstructing isolates' recent diversification. Gubbins is an iterative algorithm that uses spatial scanning statistics to identify loci containing elevated densities of base substitutions suggestive of horizontal sequence transfer while concurrently constructing a maximum likelihood phylogeny based on the putative point mutations outside these regions of high sequence diversity. Simulations demonstrate the algorithm generates highly accurate reconstructions under realistically parameterized models of bacterial evolution, and achieves convergence in only a few hours on alignments of hundreds of bacterial genome sequences. Gubbins is appropriate for reconstructing the recent evolutionary history of a variety of haploid genotype alignments, as it makes no assumptions about the underlying mechanism of recombination. The software is freely available for download at github.com/sanger-pathogens/Gubbins, implemented in Python and C and supported on Linux and Mac OS X.

Next generation sequencing (NGS) technology has revolutionized genomic and genetic research. The pace of change in this area is rapid with three major new sequencing platforms having been released in 2011: Ion Torrent’s PGM, Pacific Biosciences’ RS and the Illumina MiSeq. Here we compare the results obtained with those platforms to the performance of the Illumina HiSeq, the current market leader. In order to compare these platforms, and get sufficient coverage depth to allow meaningful analysis, we have sequenced a set of 4 microbial genomes with mean GC content ranging from 19.3 to 67.7%. Together, these represent a comprehensive range of genome content. Here we report our analysis of that sequence data in terms of coverage distribution, bias, GC distribution, variant detection and accuracy. Sequence generated by Ion Torrent, MiSeq and Pacific Biosciences technologies displays near perfect coverage behaviour on GC-rich, neutral and moderately AT-rich genomes, but a profound bias was observed upon sequencing the extremely AT-rich genome of Plasmodium falciparum on the PGM, resulting in no coverage for approximately 30% of the genome. We analysed the ability to call variants from each platform and found that we could call slightly more variants from Ion Torrent data compared to MiSeq data, but at the expense of a higher false positive rate. Variant calling from Pacific Biosciences data was possible but higher coverage depth was required. Context specific errors were observed in both PGM and MiSeq data, but not in that from the Pacific Biosciences platform. All three fast turnaround sequencers evaluated here were able to generate usable sequence. However there are key differences between the quality of that data and the applications it will support.

High-throughput sequencing (HTS) technologies have made low-cost sequencing of large numbers of samples commonplace. An explosion in the type, not just number, of sequencing experiments has also taken place including genome re-sequencing, population-scale variation detection, whole transcriptome sequencing and genome-wide analysis of protein-bound nucleic acids.We present Artemis as a tool for integrated visualization and computational analysis of different types of HTS datasets in the context of a reference genome and its corresponding annotation.Artemis is freely available (under a GPL licence) for download (for MacOSX, UNIX and Windows) at the Wellcome Trust Sanger Institute websites: http://www.sanger.ac.uk/resources/software/artemis/.

Current methods for differentiating isolates of predominant lineages of pathogenic bacteria often do not provide sufficient resolution to define precise relationships. Here, we describe a high-throughput genomics approach that provides a high-resolution view of the epidemiology and microevolution of a dominant strain of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA). This approach reveals the global geographic structure within the lineage, its intercontinental transmission through four decades, and the potential to trace person-to-person transmission within a hospital environment. The ability to interrogate and resolve bacterial populations is applicable to a range of infectious diseases, as well as microbial ecology.

Rapidly decreasing genome sequencing costs have led to a proportionate increase in the number of samples used in prokaryotic population studies. Extracting single nucleotide polymorphisms (SNPs) from a large whole genome alignment is now a routine task, but existing tools have failed to scale efficiently with the increased size of studies. These tools are slow, memory inefficient and are installed through non-standard procedures. We present SNP-sites which can rapidly extract SNPs from a multi-FASTA alignment using modest resources and can output results in multiple formats for downstream analysis. SNPs can be extracted from a 8.3 GB alignment file (1842 taxa, 22 618 sites) in 267 seconds using 59 MB of RAM and 1 CPU core, making it feasible to run on modest computers. It is easy to install through the Debian and Homebrew package managers, and has been successfully tested on more than 20 operating systems. SNP-sites is implemented in C and is available under the open source license GNU GPL version 3.

Iñaki Comas and colleagues report whole-genome sequencing and analysis of 259 Mycobacterium tuberculosis complex strains, providing a survey of global diversity and facilitating evolutionary analyses. Their phylogeographic analysis suggests the emergence of M. tuberculosis complex strains about 70,000 years ago in Africa, with expansion correlated with increased human population density during the Neolithic Demographic Transition. Tuberculosis caused 20% of all human deaths in the Western world between the seventeenth and nineteenth centuries and remains a cause of high mortality in developing countries. In analogy to other crowd diseases, the origin of human tuberculosis has been associated with the Neolithic Demographic Transition, but recent studies point to a much earlier origin. We analyzed the whole genomes of 259 M. tuberculosis complex (MTBC) strains and used this data set to characterize global diversity and to reconstruct the evolutionary history of this pathogen. Coalescent analyses indicate that MTBC emerged about 70,000 years ago, accompanied migrations of anatomically modern humans out of Africa and expanded as a consequence of increases in human population density during the Neolithic period. This long coevolutionary history is consistent with MTBC displaying characteristics indicative of adaptation to both low and high host densities.

The assembly of DNA sequence data is undergoing a renaissance thanks to emerging technologies capable of producing reads tens of kilobases long. Assembling complete bacterial and small eukaryotic genomes is now possible, but the final step of circularizing sequences remains unsolved. Here we present Circlator, the first tool to automate assembly circularization and produce accurate linear representations of circular sequences. Using Pacific Biosciences and Oxford Nanopore data, Circlator correctly circularized 26 of 27 circularizable sequences, comprising 11 chromosomes and 12 plasmids from bacteria, the apicoplast and mitochondrion of Plasmodium falciparum and a human mitochondrion. Circlator is available at http://sanger-pathogens.github.io/circlator/ .

Streptococcus pneumonia evades vaccines and drugs by high levels of recombination and rapid adaptation.

Vibrio cholerae is a globally important pathogen that is endemic in many areas of the world and causes 3-5 million reported cases of cholera every year. Historically, there have been seven acknowledged cholera pandemics; recent outbreaks in Zimbabwe and Haiti are included in the seventh and ongoing pandemic. Only isolates in serogroup O1 (consisting of two biotypes known as 'classical' and 'El Tor') and the derivative O139 can cause epidemic cholera. It is believed that the first six cholera pandemics were caused by the classical biotype, but El Tor has subsequently spread globally and replaced the classical biotype in the current pandemic. Detailed molecular epidemiological mapping of cholera has been compromised by a reliance on sub-genomic regions such as mobile elements to infer relationships, making El Tor isolates associated with the seventh pandemic seem superficially diverse. To understand the underlying phylogeny of the lineage responsible for the current pandemic, we identified high-resolution markers (single nucleotide polymorphisms; SNPs) in 154 whole-genome sequences of globally and temporally representative V. cholerae isolates. Using this phylogeny, we show here that the seventh pandemic has spread from the Bay of Bengal in at least three independent but overlapping waves with a common ancestor in the 1950s, and identify several transcontinental transmission events. Additionally, we show how the acquisition of the SXT family of antibiotic resistance elements has shaped pandemic spread, and show that this family was first acquired at least ten years before its discovery in V. cholerae.

Epidemic C. difficile (027/BI/NAP1) has rapidly emerged in the past decade as the leading cause of antibiotic-associated diarrhea worldwide. However, the key events in evolutionary history leading to its emergence and the subsequent patterns of global spread remain unknown. Here, we define the global population structure of C. difficile 027/BI/NAP1 using whole-genome sequencing and phylogenetic analysis. We show that two distinct epidemic lineages, FQR1 and FQR2, not one as previously thought, emerged in North America within a relatively short period after acquiring the same fluoroquinolone resistance-conferring mutation and a highly related conjugative transposon. The two epidemic lineages showed distinct patterns of global spread, and the FQR2 lineage spread more widely, leading to healthcare-associated outbreaks in the UK, continental Europe and Australia. Our analysis identifies key genetic changes linked to the rapid transcontinental dissemination of epidemic C. difficile 027/BI/NAP1 and highlights the routes by which it spreads through the global healthcare system.