Abstract SARS-CoV-2 is a unique event, having emerged suddenly as a highly infectious viral pathogen for human populations. Previous phylogenetic analyses show its closest known evolutionary relative to be a virus detected in bats (RaTG13), with a common assumption that SARS-CoV-2 evolved from a zoonotic ancestor via recent genetic changes (likely in the Spike protein receptor binding domain – or RBD) that enabled it to infect humans. We used detailed phylogenetic analysis, ancestral sequence reconstruction, and in situ molecular dynamics simulations to examine the Spike-RBD’s functional evolution, finding that the common ancestral virus with RaTG13, dating to at least 2013, possessed high binding affinity to the human ACE2 receptor. This suggests that SARS-CoV-2 likely possessed a latent capacity to bind to human cellular targets (though this may not have been sufficient for successful infection) and emphasizes the importance to expand the cataloging and monitoring of viruses circulating in both human and non-human populations.

The SARS-CoV-2 genome occupies a unique place in infection biology - it is the most highly sequenced genome on earth (making up over 20% of public sequencing datasets) with fine scale information on sampling date and geography, and has been subject to unprecedented intense analysis. As a result, these phylogenetic data are an incredibly valuable resource for science and public health. However, the vast majority of the data was sequenced by tiling amplicons across the full genome, with amplicon schemes that changed over the pandemic as mutations in the viral genome interacted with primer binding sites. In combination with the disparate set of genome assembly workflows and lack of consistent quality control (QC) processes, the current genomes have many systematic errors that have evolved with the virus and amplicon schemes. These errors have significant impacts on the phylogeny, and therefore over the last few years, many thousands of hours of researchers time has been spent in "eyeballing" trees, looking for artefacts, and then patching the tree. Given the huge value of this dataset, we therefore set out to reprocess the complete set of public raw sequence data in a rigorous amplicon-aware manner, and build a cleaner phylogeny. Here we provide a global tree of 3,960,704 samples, built from a consistently assembled set of high quality consensus sequences from all available public data as of March 2023, viewable at https://viridian.taxonium.org. Each genome was constructed using a novel assembly tool called Viridian (https://github.com/iqbal-lab-org/viridian), developed specifically to process amplicon sequence data, eliminating artefactual errors and mask the genome at low quality positions. We provide simulation and empirical validation of the methodology, and quantify the improvement in the phylogeny. Phase 2 of our project will address the fact that the data in the public archives is heavily geographically biased towards the Global North. We therefore have contributed new raw data to ENA/SRA from many countries including Ghana, Thailand, Laos, Sri Lanka, India, Argentina and Singapore. We will incorporate these, along with all public raw data submitted between March 2023 and the current day, into an updated set of assemblies, and phylogeny. We hope the tree, consensus sequences and Viridian will be a valuable resource for researchers.

Summary Evolution can lead to significantly distinct outcomes depending on the mutational path taken. Evolutionary bifurcation, in which two mutational trajectories segregate, becoming non-interchangeable over time, is the basis of diversification in all kingdoms of life. Here, we present a detailed molecular description of a bifurcation event that rapidly led to the emergence of two distinct enzymes from a common ancestor. When initiated from two starting points that differed by a single amino acid, the laboratory evolution of a phosphotriesterase (PTE) toward arylester hydrolysis resulted in different genetic and phenotypic outcomes. One trajectory led to a >35,000-fold increase in activity via the reorganization of its active site to achieve exquisite enzyme-substrate complementarity. The second trajectory gave rise to an evolved variant with a ∼500-fold increase in activity, but exhibiting an alternative substrate binding mode resulting from the destabilization of an active site loop. While initial mutations tend to dictate mutational accessibility, we rather observed the gradual divergence and specialisation of each trajectory, following the emergence of distinct molecular interaction networks. Intramolecular epistasis underlay pathway bifurcation by promoting unique synergistic interactions within each trajectory, while restricting the fixation of mutation across pathways. Our results illustrate how distinct molecular outcomes can radiate from a common protein ancestor and give rise to phenotypic diversity.

Enzymes can evolve new catalytic activity when their environments change to present them with novel substrates. Despite this seemingly straightforward relationship, factors other than the direct catalytic target can also impact enzyme adaptation. Here, we characterize the adaptive landscape separating an ancestral dihydrocoumarin hydrolase from a methyl parathion hydrolase descendant under eight different environments supplemented with alternative divalent metals. This variation shifts an evolutionary watershed, causing the outcome of adaptation to depend on the environment in which it occurs. The resultant landscapes also vary in terms both the number and the genotype(s) of fitness peaks as a result of genotype-by-environment (GxE) interactions and environment- dependent epistasis (GxGxE). This suggests that adaptive landscapes may be fluid and that molecular adaptation is highly contingent not only on obvious factors (such as catalytic targets) but also on less obvious secondary environmental factors that can direct it toward distinct outcomes.

Characterizing the adaptive landscapes that encompass the emergence of novel enzyme functions can provide molecular insights into both enzymatic and evolutionary mechanisms. Here, we combine ancestral protein reconstruction with biochemical, structural, and mutational analyses to characterize the functional evolution of methyl-parathion hydrolase (MPH), a xenobiotic organophosphate-degrading enzyme. We identify five mutations that are necessary and sufficient for the evolution of MPH from an ancestral dihydrocoumarin hydrolase. In-depth analyses of the adaptive landscapes encompassing this evolutionary transition revealed that a complex interaction network, defined in part by higher-order epistasis, determined the adaptive pathways that were available. By also characterizing the adaptive landscapes in terms of their functional activity towards three other OP substrates, we reveal that subtle differences in substrate substituents drastically alter the enzymes epistatic network by changing its intramolecular interactions. Our work suggests that the mutations function collectively to enable substrate recognition via subtle structural repositioning.