Abstract Cryptosporidium ubiquitum is an emerging zoonotic pathogen. In the past, it was not possible to identify an association between cases of human and animal infection. We conducted a genomic survey of the species, developed a subtyping tool targeting the 60-kDa glycoprotein (gp60) gene, and identified 6 subtype families (XIIa–XIIf) of C. ubiquitum. Host adaptation was apparent at the gp60 locus; subtype XIIa was found in ruminants worldwide, subtype families XIIb–XIId were found in rodents in the United States, and XIIe and XIIf were found in rodents in the Slovak Republic. Humans in the United States were infected with isolates of subtypes XIIb–XIId, whereas those in other areas were infected primarily with subtype XIIa isolates. In addition, subtype families XIIb and XIId were detected in drinking source water in the United States. Contact with C. ubiquitum–infected sheep and drinking water contaminated by infected wildlife could be sources of human infections. Download MP3 Length: 1:40

Abstract Cryptosporidiosis is a major global health problem and a primary cause of diarrhoea, particularly in young children in low- and middle-income countries (LMICs). The zoonotic Cryptosporidium parvum and anthroponotic C. hominis cause most human infections. Here, we present a comprehensive whole-genome study of C. hominis , comprising 114 isolates from 16 countries within five continents. We detect two lineages with distinct biology and demography, which diverged circa 500 years ago. We consider these lineages two subspecies and propose the names C. hominis hominis and C. hominis aquapotentis ( gp60 subtype IbA10G2). In our study, C. h. hominis is almost exclusively represented by isolates from LMICs in Africa and Asia and appears to have undergone recent population contraction. In contrast, C. h. aquapotentis was found in high-income countries, mainly in Europe, North America and Oceania, and appears to be expanding. Notably, C. h. aquapotentis is associated with high rates of direct human-to-human transmission, which may explain its success in countries with well-developed environmental sanitation infrastructure. Intriguingly, we detected genomic regions of introgression following secondary contact between the subspecies. This resulted in high diversity and divergence in genomic islands of putative virulence genes (GIPVs), including muc5 (CHUDEA2_430) and a hypothetical protein (CHUDEA6_5270). This diversity is maintained by balancing selection, suggesting a coevolutionary arms race with the host. Lastly, we find that recent gene flow from C. h. aquapotentis to C. h. hominis , likely associated with increased human migration, may be driving evolution of more virulent C. hominis variants.

Abstract Cryptosporidium is a leading cause of severe diarrhea and mortality in young children and infants in Africa and southern Asia. More than twenty Cryptosporidium species infect humans, of which C. parvum and C. hominis are the major agents causing moderate to severe diarrhea. Relatively few genetic markers are typically applied to genotype and/or diagnose Cryptosporidium . Most infections produce limited oocysts making it difficult to perform whole genome sequencing (WGS) directly from stool samples. Hence, there is an immediate need to apply WGS strategies to 1) develop high-resolution genetic markers to genotype these parasites more precisely, 2) to investigate endemic regions and detect the prevalence of different genotypes, and the role of mixed infections in generating genetic diversity, and 3) to investigate zoonotic transmission and evolution. To understand Cryptosporidium global population genetic structure, we applied Capture Enrichment Sequencing (CES-Seq) using 74,973 RNA-based 120 nucleotide baits that cover ∼92% of the genome of C. parvum . CES-Seq is sensitive and successfully sequenced Cryptosporidium genomic DNA diluted up to 0.005% in human stool DNA. It also resolved mixed strain infections and captured new species of Cryptosporidium directly from clinical/field samples to promote genome-wide phylogenomic analyses and prospective GWAS studies.

The zoonotic parasite Cryptosporidium parvum is a global cause of gastrointestinal disease in humans and ruminants. Sequence analysis of the highly polymorphic gp60 gene enabled the classification of C. parvum isolates into multiple groups (e.g. IIa, IIc, Id) and a large number of subtypes. In Europe, subtype IIaA15G2R1 is largely predominant and has been associated with many water- and food-borne outbreaks. In this study, we generated new whole genome sequence (WGS) data from 123 human- and ruminant-derived isolates collected in 13 European countries and included other available WGS data from Europe, Egypt, China and the USA (n=72) in the largest comparative genomics study to date. We applied rigorous filters to exclude mixed infections and analysed a dataset from 141 isolates from the zoonotic groups IIa (n=119) and IId (n=22). Based on 28,047 high quality, biallelic genomic SNPs, we identified three distinct and strongly supported populations: isolates from China (IId) and Egypt (IIa and IId) formed population 1, a minority of European isolates (IIa and IId) formed population 2, while the majority of European (IIa, including all IIaA15G2R1 isolates) and all isolates from the USA (IIa) clustered in population 3. Based on analyses of the population structure, population genetics and recombination, we show that population 3 has recently emerged and expanded throughout Europe to then, possibly from the UK, reach the USA where it also expanded. In addition, genetic exchanges between different populations led to the formation of mosaic genomes. The reason(s) for the successful spread of population 3 remained elusive, although genes under selective pressure uniquely in this population were identified.

The zoonotic parasite Cryptosporidium parvum is a global cause of gastrointestinal disease in humans and ruminants. Sequence analysis of the highly polymorphic gp60 gene enabled the classification of C. parvum isolates into multiple groups (e.g., IIa, IIc, Id) and a large number of subtypes. In Europe, subtype IIaA15G2R1 is largely predominant and has been associated with many water- and food-borne outbreaks. In this study, we generated new whole-genome sequence (WGS) data from 123 human- and ruminant-derived isolates collected in 13 European countries and included other available WGS data from Europe, Egypt, China, and the United States (n = 72) in the largest comparative genomics study to date. We applied rigorous filters to exclude mixed infections and analyzed a data set from 141 isolates from the zoonotic groups IIa (n = 119) and IId (n = 22). Based on 28,047 high-quality, biallelic genomic SNPs, we identified three distinct and strongly supported populations: Isolates from China (IId) and Egypt (IIa and IId) formed population 1; a minority of European isolates (IIa and IId) formed population 2; and the majority of European (IIa, including all IIaA15G2R1 isolates) and all isolates from the United States (IIa) clustered in population 3. Based on analyses of the population structure, population genetics, and recombination, we show that population 3 has recently emerged and expanded throughout Europe to then, possibly from the United Kingdom, reach the United States, where it also expanded. The reason(s) for the successful spread of population 3 remain elusive, although genes under selective pressure uniquely in this population were identified.

Abstract Cryptosporidium spp. are protozoan parasites that cause severe illness in vulnerable human populations. Obtaining pure Cryptosporidium DNA from clinical and environmental samples is challenging because the oocysts shed in contaminated feces are limited in quantity, difficult to purify efficiently, may derive from multiple species, and yield limited DNA (<40 fg/oocyst). Here, we develop and validate a set of 100,000 RNA baits (CryptoCap_100k) based on six human-infecting Cryptosporidium spp. ( C. cuniculus , C. hominis , C. meleagridis , C. parvum , C. tyzzeri , and C. viatorum ) to enrich Cryptosporidium spp. DNA from a wide array of samples. We demonstrate that CryptoCap_100k increases the percentage of reads mapping to target Cryptosporidium references in a wide variety of scenarios, increasing the depth and breadth of genome coverage, facilitating increased accuracy of detecting and analyzing species within a given sample, while simultaneously decreasing costs, thereby opening new opportunities to understand the complex biology of these important pathogens.