The aim of the UniProt Knowledgebase is to provide users with a comprehensive, high-quality and freely accessible set of protein sequences annotated with functional information. In this article, we describe significant updates that we have made over the last two years to the resource. The number of sequences in UniProtKB has risen to approximately 190 million, despite continued work to reduce sequence redundancy at the proteome level. We have adopted new methods of assessing proteome completeness and quality. We continue to extract detailed annotations from the literature to add to reviewed entries and supplement these in unreviewed entries with annotations provided by automated systems such as the newly implemented Association-Rule-Based Annotator (ARBA). We have developed a credit-based publication submission interface to allow the community to contribute publications and annotations to UniProt entries. We describe how UniProtKB responded to the COVID-19 pandemic through expert curation of relevant entries that were rapidly made available to the research community through a dedicated portal. UniProt resources are available under a CC-BY (4.0) license via the web at https://www.uniprot.org/.

Abstract The aim of the UniProt Knowledgebase is to provide users with a comprehensive, high-quality and freely accessible set of protein sequences annotated with functional information. In this publication we describe enhancements made to our data processing pipeline and to our website to adapt to an ever-increasing information content. The number of sequences in UniProtKB has risen to over 227 million and we are working towards including a reference proteome for each taxonomic group. We continue to extract detailed annotations from the literature to update or create reviewed entries, while unreviewed entries are supplemented with annotations provided by automated systems using a variety of machine-learning techniques. In addition, the scientific community continues their contributions of publications and annotations to UniProt entries of their interest. Finally, we describe our new website (https://www.uniprot.org/), designed to enhance our users’ experience and make our data easily accessible to the research community. This interface includes access to AlphaFold structures for more than 85% of all entries as well as improved visualisations for subcellular localisation of proteins.

Next-generation sequencing is used here to analyse Plasmodium falciparum genome variation directly from clinical blood samples, as well as cultured isolates, from Africa, Asia and Oceania. Resistance to the major antimalarial drug artemisinin is emerging in the Plasmodium falciparum parasite across Southeast Asia, and there is concern that the increased deployment of antimalarials in pursuit of disease eradication might simply lead to increased drug resistance. To monitor these risks it is important to survey the parasite population for genetic changes. Next-generation sequencing is used here to analyse P. falciparum genome variation directly from nearly 300 clinical blood samples, and from cultured isolates from Africa, Asia and Oceania. The authors use these data to analyse the diversity of the parasite population across different geographical locations, as well as within-host diversity at the level of the whole genome, and they show how this may be used to estimate inbreeding rates, which are important for the evolution of drug resistance. Malaria elimination strategies require surveillance of the parasite population for genetic changes that demand a public health response, such as new forms of drug resistance1,2. Here we describe methods for the large-scale analysis of genetic variation in Plasmodium falciparum by deep sequencing of parasite DNA obtained from the blood of patients with malaria, either directly or after short-term culture. Analysis of 86,158 exonic single nucleotide polymorphisms that passed genotyping quality control in 227 samples from Africa, Asia and Oceania provides genome-wide estimates of allele frequency distribution, population structure and linkage disequilibrium. By comparing the genetic diversity of individual infections with that of the local parasite population, we derive a metric of within-host diversity that is related to the level of inbreeding in the population. An open-access web application has been established for the exploration of regional differences in allele frequency and of highly differentiated loci in the P. falciparum genome.

Dominic Kwiatkowski and colleagues report analysis of genetic variation in 826 Plasmodium falciparum samples collected from 10 locations in West Africa and southeast Asia. They characterize the population structure of this parasite in Cambodia and find evidence for multiple distinct subpopulations showing high levels of genetic differentiation and artemisinin resistance. We describe an analysis of genome variation in 825 P. falciparum samples from Asia and Africa that identifies an unusual pattern of parasite population structure at the epicenter of artemisinin resistance in western Cambodia. Within this relatively small geographic area, we have discovered several distinct but apparently sympatric parasite subpopulations with extremely high levels of genetic differentiation. Of particular interest are three subpopulations, all associated with clinical resistance to artemisinin, which have skewed allele frequency spectra and high levels of haplotype homozygosity, indicative of founder effects and recent population expansion. We provide a catalog of SNPs that show high levels of differentiation in the artemisinin-resistant subpopulations, including codon variants in transporter proteins and DNA mismatch repair proteins. These data provide a population-level genetic framework for investigating the biological origins of artemisinin resistance and for defining molecular markers to assist in its elimination.

Genome sequencing analyses from 765 specimens of Anopheles gambiae and Anopheles coluzzii from 15 locations across Africa characterize patterns of gene flow and variations in population size, and provide a resource for studying the evolution of natural malaria vector populations. Anopheles gambiae is the primary mosquito vector responsible for the transmission of malaria in most of sub-Saharan Africa. Alistair Miles, Dominic Kwiatkowski and colleagues report analyses from the Anopheles gambiae 1000 Genomes Project (Ag1000G), including low-coverage genome sequences of 765 specimens of Anopheles gambiae and Anopheles coluzzii, caught in the wild at 15 locations across 8 countries in Africa. The authors analyse genetic variation, finding a high level of genetic diversity in these populations, and characterize patterns of gene flow and variations in population size. These datasets provide a resource for studies into the evolution of malaria vector populations that could guide control strategies and be used to address problems such as the evolution of insecticide resistance. The sustainability of malaria control in Africa is threatened by the rise of insecticide resistance in Anopheles mosquitoes, which transmit the disease1. To gain a deeper understanding of how mosquito populations are evolving, here we sequenced the genomes of 765 specimens of Anopheles gambiae and Anopheles coluzzii sampled from 15 locations across Africa, and identified over 50 million single nucleotide polymorphisms within the accessible genome. These data revealed complex population structure and patterns of gene flow, with evidence of ancient expansions, recent bottlenecks, and local variation in effective population size. Strong signals of recent selection were observed in insecticide-resistance genes, with several sweeps spreading over large geographical distances and between species. The design of new tools for mosquito control using gene-drive systems will need to take account of high levels of genetic diversity in natural mosquito populations.

As the prevalence of artemisinin-resistant Plasmodium falciparum malaria increases in the Greater Mekong subregion, emerging resistance to partner drugs in artemisinin combination therapies seriously threatens global efforts to treat and eliminate this disease. Molecular markers that predict failure of artemisinin combination therapy are urgently needed to monitor the spread of partner drug resistance, and to recommend alternative treatments in southeast Asia and beyond.We did a genome-wide association study of 297 P falciparum isolates from Cambodia to investigate the relationship of 11 630 exonic single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and 43 copy number variations (CNVs) with in-vitro piperaquine 50% inhibitory concentrations (IC50s), and tested whether these genetic variants are markers of treatment failure with dihydroartemisinin-piperaquine. We then did a survival analysis of 133 patients to determine whether candidate molecular markers predicted parasite recrudescence following dihydroartemisinin-piperaquine treatment.Piperaquine IC50s increased significantly from 2011 to 2013 in three Cambodian provinces (2011 vs 2013 median IC50s: 20·0 nmol/L [IQR 13·7-29·0] vs 39·2 nmol/L [32·8-48·1] for Ratanakiri, 19·3 nmol/L [15·1-26·2] vs 66·2 nmol/L [49·9-83·0] for Preah Vihear, and 19·6 nmol/L [11·9-33·9] vs 81·1 nmol/L [61·3-113·1] for Pursat; all p≤10-3; Kruskal-Wallis test). Genome-wide analysis of SNPs identified a chromosome 13 region that associates with raised piperaquine IC50s. A non-synonymous SNP (encoding a Glu415Gly substitution) in this region, within a gene encoding an exonuclease, associates with parasite recrudescence following dihydroartemisinin-piperaquine treatment. Genome-wide analysis of CNVs revealed that a single copy of the mdr1 gene on chromosome 5 and a novel amplification of the plasmepsin 2 and plasmepsin 3 genes on chromosome 14 also associate with raised piperaquine IC50s. After adjusting for covariates, both exo-E415G and plasmepsin 2-3 markers significantly associate (p=3·0 × 10-8 and p=1·7 × 10-7, respectively) with decreased treatment efficacy (survival rates 0·38 [95% CI 0·25-0·51] and 0·41 [0·28-0·53], respectively).The exo-E415G SNP and plasmepsin 2-3 amplification are markers of piperaquine resistance and dihydroartemisinin-piperaquine failures in Cambodia, and can help monitor the spread of these phenotypes into other countries of the Greater Mekong subregion, and elucidate the mechanism of piperaquine resistance. Since plasmepsins are involved in the parasite's haemoglobin-to-haemozoin conversion pathway, targeted by related antimalarials, plasmepsin 2-3 amplification probably mediates piperaquine resistance.Intramural Research Program of the US National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institutes of Health, Wellcome Trust, Bill & Melinda Gates Foundation, Medical Research Council, and UK Department for International Development.

Artemisinin resistant Plasmodium falciparum is advancing across Southeast Asia in a soft selective sweep involving at least 20 independent kelch13 mutations. In a large global survey, we find that kelch13 mutations which cause resistance in Southeast Asia are present at low frequency in Africa. We show that African kelch13 mutations have originated locally, and that kelch13 shows a normal variation pattern relative to other genes in Africa, whereas in Southeast Asia there is a great excess of non‐synonymous mutations, many of which cause radical amino‐acid changes. Thus, kelch13 is not currently undergoing strong selection in Africa, despite a deep reservoir of standing variation that could potentially allow resistance to emerge rapidly. The practical implications are that public health surveillance for artemisinin resistance should not rely on kelch13 data alone, and interventions to prevent resistance must account for local evolutionary conditions, shown by genomic epidemiology to differ greatly between geographical regions.

Translating genomic technologies into healthcare applications for the malaria parasite Plasmodium falciparum has been limited by the technical and logistical difficulties of obtaining high quality clinical samples from the field. Sampling by dried blood spot (DBS) finger-pricks can be performed safely and efficiently with minimal resource and storage requirements compared with venous blood (VB). Here, we evaluate the use of selective whole genome amplification (sWGA) to sequence the P. falciparum genome from clinical DBS samples, and compare the results to current methods using leucodepleted VB. Parasite DNA with high (> 95%) human DNA contamination was selectively amplified by Phi29 polymerase using short oligonucleotide probes of 8-12 mers as primers. These primers were selected on the basis of their differential frequency of binding the desired (P. falciparum DNA) and contaminating (human) genomes. Using sWGA method, we sequenced clinical samples from 156 malaria patients, including 120 paired samples for head-to-head comparison of DBS and leucodepleted VB. Greater than 18-fold enrichment of P. falciparum DNA was achieved from DBS extracts. The parasitaemia threshold to achieve >5x coverage for 50% of the genome was 0.03% (40 parasites per 200 white blood cells). Over 99% SNP concordance between VB and DBS samples was achieved after excluding missing calls. The sWGA methods described here provide a reliable and scalable way of generating P. falciparum genome sequence data from DBS samples. Our data indicate that it will be possible to get good quality sequence data on most if not all drug resistance loci from the majority of symptomatic malaria patients. This technique overcomes a major limiting factor in P. falciparum genome sequencing from field samples, and paves the way for large-scale epidemiological applications.

Mosquito control remains a central pillar of efforts to reduce malaria burden in sub-Saharan Africa. However, insecticide resistance is entrenched in malaria vector populations, and countries with high malaria burden face a daunting challenge to sustain malaria control with a limited set of surveillance and intervention tools. Here we report on the second phase of a project to build an open resource of high quality data on genome variation among natural populations of the major African malaria vector species Anopheles gambiae and Anopheles coluzzii . We analysed whole genomes of 1,142 individual mosquitoes sampled from the wild in 13 African countries, and a further 234 individuals comprising parents and progeny of 11 lab crosses. The data resource includes high confidence single nucleotide polymorphism (SNP) calls at 57 million variable sites, genome-wide copy number variation (CNV) calls, and haplotypes phased at biallelic SNPs. We used these data to analyse genetic population structure, and characterise genetic diversity within and between populations. We also illustrate the utility of these data by investigating species differences in isolation by distance, genetic variation within proposed gene drive target sequences, and patterns of resistance to pyrethroid insecticides. This data resource provides a foundation for developing new operational systems for molecular surveillance, and for accelerating research and development of new vector control tools.