The 2013–2016 West African epidemic caused by the Ebola virus was of unprecedented magnitude, duration and impact. Here we reconstruct the dispersal, proliferation and decline of Ebola virus throughout the region by analysing 1,610 Ebola virus genomes, which represent over 5% of the known cases. We test the association of geography, climate and demography with viral movement among administrative regions, inferring a classic ‘gravity’ model, with intense dispersal between larger and closer populations. Despite attenuation of international dispersal after border closures, cross-border transmission had already sown the seeds for an international epidemic, rendering these measures ineffective at curbing the epidemic. We address why the epidemic did not spread into neighbouring countries, showing that these countries were susceptible to substantial outbreaks but at lower risk of introductions. Finally, we reveal that this large epidemic was a heterogeneous and spatially dissociated collection of transmission clusters of varying size, duration and connectivity. These insights will help to inform interventions in future epidemics. Frequent dispersal and short-lived local transmission clusters fuelled the 2013–2016 Ebola virus epidemic in Guinea, Liberia and Sierra Leone. Understanding how and why viruses spread during epidemics is crucial for planning how to prevent and respond to future threats. Andrew Rambaut and colleagues provide an overview of the genetic epidemiology of the 2013–2016 epidemic caused by Ebola virus in West Africa. By analysing more than 1,600 Ebola virus genomes, the authors determine the factors that were important in the spread of the epidemic and also explain why the virus did not spread into neighbouring countries.

Abstract A high-resolution understanding of the antibody response to SARS-CoV-2 is important for the design of effective diagnostics, vaccines and therapeutics. However, SARS-CoV-2 antibody epitopes remain largely uncharacterized, and it is unknown whether and how the response may cross-react with related viruses. Here, we use a multiplexed peptide assay (‘PepSeq’) to generate an epitope-resolved view of reactivity across all human coronaviruses. PepSeq accurately detects SARS-CoV-2 exposure and resolves epitopes across the Spike and Nucleocapsid proteins. Two of these represent recurrent reactivities to conserved, functionally-important sites in the Spike S2 subunit, regions that we show are also targeted for the endemic coronaviruses in pre-pandemic controls. At one of these sites, we demonstrate that the SARS-CoV-2 response strongly and recurrently cross-reacts with the endemic virus hCoV-OC43. Our analyses reveal new diagnostic and therapeutic targets, including a site at which SARS-CoV-2 may recruit common pre-existing antibodies and with the potential for broadly-neutralizing responses.

The 2013-2016 epidemic of Ebola virus disease in West Africa was of unprecedented magnitude, duration and impact. Extensive collaborative sequencing projects have produced a large collection of over 1600 Ebola virus genomes, representing over 5% of known cases, unmatched for any single human epidemic. In this comprehensive analysis of this entire dataset, we reconstruct in detail the history of migration, proliferation and decline of Ebola virus throughout the region. We test the association of geography, climate, administrative boundaries, demography and culture with viral movement among 56 administrative regions. Our results show that during the outbreak viral lineages moved according to a classic 'gravity' model, with more intense migration between larger and more proximate population centers. Notably, we find that despite a strong attenuation of international dispersal after border closures, localized cross-border transmission beforehand had already set the seeds for an international epidemic, rendering these measures relatively ineffective in curbing the epidemic. We use this empirical evidence to address why the epidemic did not spread into neighboring countries, showing that although these regions were susceptible to developing significant outbreaks, they were also at lower risk of viral introductions. Finally, viral genome sequence data uniquely reveals this large epidemic to be a heterogeneous and spatially dissociated collection of transmission clusters of varying size, duration and connectivity. These insights will help inform approaches to intervention in such epidemics in the future.