Abstract Short chain fatty acids (SCFAs) are produced by microbial fermentation of dietary fiber in the gut. Butyrate is a particularly important SCFA with anti-inflammatory properties and is generally present at lower levels in inflammatory diseases associated with gut microbiota dysbiosis in mammals. We aimed to determine if SCFAs are produced by the zebrafish microbiome and if SCFAs exert conserved effects on zebrafish immunity as an example of the non-mammalian vertebrate immune system. We demonstrate that bacterial communities from adult zebrafish intestines synthesize all three main SCFA in vitro , although SCFA were below our detectable limits in zebrafish intestines in vivo . Immersion in butyrate, but not acetate or propionate, reduced the recruitment of neutrophils and M1-type pro-inflammatory macrophages to wounds. We found conservation of butyrate sensing by neutrophils via orthologs of the hydroxycarboxylic acid receptor 1 ( hcar1 ) gene. Neutrophils from Hcar1-depeleted embryos were no longer responsive to the anti-inflammatory effects of butyrate, while macrophage sensitivity to butyrate was independent of Hcar1. Our data demonstrate conservation of anti-inflammatory butyrate effects and identify the presence of a conserved molecular receptor in fish.

Abstract The evolution of influenza viruses is fundamentally shaped by within-host processes. However, the within-host evolutionary dynamics of influenza viruses remain incompletely understood, in part because most studies have focused on within-host virus diversity of infections in otherwise healthy adults based on single timepoint data. Here, we analysed the within-host evolution of 82 longitudinally-sampled individuals, mostly young children, infected with A/H3N2 or A/H1N1pdm09 viruses between 2007 and 2009. For A/H1N1pdm09 infections during the 2009 pandemic, nonsynonymous changes were common early in infection but decreased or remained constant throughout infection. For A/H3N2 viruses, early infection was dominated by purifying selection. However, as infections progressed, nonsynonymous variants increased in frequencies even though within-host virus titres decreased, leading to the maintenance of virus diversity via mutation-selection balance. Our findings suggest that this maintenance of genetic diversity in these children combined with their longer duration of infection may provide important opportunities for within-host virus evolution.

Abstract Influenza A viruses initiate infection by binding to glycans with terminal sialic acids present on the cell surface. Hosts of influenza A viruses variably express two major forms of sialic acid, N-acetylneuraminic acid (NeuAc) and N-glycolylneuraminic acid (NeuGc). NeuGc is produced in the majority of mammals including horses, pigs, and mice, but is absent in humans, ferrets, and birds. Intriguingly, the only known naturally occurring influenza A viruses that exclusively bind NeuGc are the extinct highly pathogenic equine H7N7 viruses. We determined the crystal structure of a representative equine H7 hemagglutinin (HA) in complex with its NeuGc ligand and observed a high similarity in the receptor-binding domain with an avian H7 HA. To determine the molecular basis for NeuAc and NeuGc specificity, we performed systematic mutational analyses, based on the structural insights, on two distant avian H7 HAs. We found that mutation A135E is key for binding α2,3-linked NeuGc but does not abolish NeuAc binding. Interestingly, additional mutations S128T, I130V, or a combination of T189A and K193R, converted from NeuAc to NeuGc specificity as determined by glycan microarrays. However, specific binding to NeuGc-terminal glycans on our glycan array did not always correspond with full NeuGc specificity on chicken and equine erythrocytes and tracheal epithelium sections. Phylogenetic analysis of avian and equine H7 HAs that investigated the amino acids at positions 128, 130, 135, 189, and 193 reveals a clear distinction between equine and avian residues. The highest variability in amino acids (four different residues) is observed at key position 135, of which only the equine glutamic acid leads to binding of NeuGc. The results demonstrate that avian H7 viruses, although genetically distinct from equine H7 viruses, can bind NeuGc after the introduction of two to three mutations, providing insights into the adaptation of H7 viruses to NeuGc receptors. Author summary Influenza A viruses cause millions of cases of severe illness and deaths annually. To initiate infection and replicate, the virus first needs to bind to a structure on the cell surface, like a key fitting in a lock. For influenza A virus, these ‘keys’ (receptors) on the cell surface are chains of sugar molecules (glycans). The terminal sugar on these glycans is often either N-acetylneuraminic acid (NeuAc) or N-glycolylneuraminic acid (NeuGc). Most influenza A viruses bind NeuAc, but a small minority binds NeuGc. NeuGc is present in species like horses, pigs, and mice, but not in humans, ferrets, and birds. Therefore, NeuGc binding could be a determinant of an Influenza A virus species barrier. Here, we investigated the molecular determinants of NeuGc specificity and the origin of viruses that bind NeuGc.

Abstract In the last decade considerable advances have been made towards the design of HIV-1 vaccines that induce neutralizing antibodies (NAbs). Despite the progress, no vaccine is able to consistently elicited broadly neutralizing antibodies (bNAbs). Here we present a case study of a rabbit that was immunized with a subtype B native like envelope glycoprotein (Env) trimer, AMC016 SOSIP.v4.2, with a dense and intact glycan shield, followed by a trivalent combination of subtype B trimers. After the priming phase serum from this animal neutralized several heterologous subtype B neutralization resistant (tier 2) viruses. Subsequent immunization with the trivalent combination of subtype B trimers further increased the breadth and potency of the NAb response. EM based polyclonal epitope mapping revealed that a cross reactive CD4 binding-site (CD4bs) antibody response, that was present after priming with the monovalent trimer and boosting with the trivalent combination, was most likely responsible for the broad neutralization. While anecdotal, this study provides proof-of-concept that native-like Env trimers are capable of inducing CD4bs-directed bNAb responses and should guide efforts to improve the consistency with which such responses are generated.

Abstract Human parechoviruses (PeV-A) can cause severe sepsis and neurological syndromes in neonates and children and are currently classified into 19 genotypes based on genetic divergence in the VP1 gene. However, the genotyping system has notable limitations including an arbitrary distance threshold and reliance on insufficiently robust phylogenetic reconstruction approaches leading to inconsistent genotype definitions. In order to improve the genotyping system, we investigated the molecular epidemiology of human parechoviruses, including the evolutionary history of the different PeV-A lineages as far as is possible. We found that PeV-A lineages suffer from severe substitution saturation in the VP1 gene which limit the inference of deep evolutionary timescales among the extant PeV-A and suggest that the degree of evolutionary divergence among current PeV-A lineages has been substantially underestimated, further confounding the current genotyping system. We propose an alternative nomenclature system based on robust, amino-acid level phylogenetic reconstruction and clustering with the PhyCLIP algorithm which delineates highly divergent currently designated genotypes more informatively. We also describe a dynamic nomenclature framework that combines PhyCLIP’s progressive clustering with phylogenetic placement for genotype assignment.

The influenza A (IAV) RNA polymerase is an essential driver of IAV evolution. Mutations that the polymerase introduces into viral genome segments during replication are the ultimate source of genetic variation, including within the three subunits of the IAV polymerase (PB2, PB1, and PA). Evolutionary analysis of the IAV polymerase is complicated, because changes in mutation rate, replication speed, and drug resistance involve epistatic interactions among its subunits. In order to study the evolution of the human seasonal H3N2 polymerase since the 1968 pandemic, we identified pairwise evolutionary relationships among âˆ¼7000 H3N2 polymerase sequences using mutual information (MI), which measures the information gained about the identity of one residue when a second residue is known. To account for uneven sampling of viral sequences over time, we developed a weighted MI metric (wMI) and demonstrate that wMI outperforms raw MI through simulations using a well-sampled SARS-CoV-2 dataset. We then constructed wMI networks of the H3N2 polymerase to extend the inherently pairwise wMI statistic to encompass relationships among larger groups of residues. We included HA in the wMI network to distinguish between functional wMI relationships within the polymerase and those potentially due to hitchhiking on antigenic changes in HA. The wMI networks reveal coevolutionary relationships among residues with roles in replication and encapsidation. Inclusion of HA highlighted polymerase-only subgraphs containing residues with roles in the enzymatic functions of the polymerase and host adaptability. This work provides insight into the factors that drive and constrain the rapid evolution of influenza viruses.

Current phylogenetic clustering approaches for identifying pathogen transmission clusters are limited by their dependency on arbitrarily-defined genetic distance thresholds for within-cluster divergence. Incomplete knowledge of a pathogen’s underlying dynamics often reduces the choice of distance threshold to an exploratory, ad-hoc exercise that is difficult to standardise across studies. Phydelity is a new tool for the identification of transmission clusters in pathogen phylogenies. It identifies groups of sequences that are more closely-related than the ensemble distribution of the phylogeny under a statistically-principled and phylogeny-informed framework, without the introduction of arbitrary distance thresholds. Relative to other distance threshold-based and model-based methods, Phydelity outputs clusters with higher purity and lower probability of misclassification in simulated phylogenies. Applying Phydelity to empirical datasets of hepatitis B and C virus infections showed that Phydelity identified clusters with better correspondence to individuals that are more likely to be linked by transmission events relative to other widely-used non-parametric phylogenetic clustering methods without the need for parameter calibration. Phydelity is generalisable to any pathogen and can be used to identify putative direct transmission events. Phydelity is freely available at .

Introduction To ensure there is adequate investment into diagnostics, an understanding of the magnitude of impact and return on investment is necessary. We, therefore, sought to understand the health and economic impacts of the molecular diagnostic programme in South Africa, to deepen the understanding of the broad value of diagnostics and guide future healthcare investments. Methods We calculated the 10-year (where data were available) total cost and disability-adjusted life-years (DALYs) averted associated with molecular testing for tuberculosis diagnosis (2013–2022), HIV viral load monitoring (2013–2022), early infant diagnosis of HIV infection (2013–2022) and SARS-CoV-2 testing (2020–2022), based on the actual number of molecular tests conducted in South Africa for the respective time periods. We then calculated the economic value associated with those health gains and subsequent return on investment. Results Since the inception of the molecular diagnostics programme in South Africa, approximately 4.3 million DALYs (uncertainty range (UR): 2.8–5.8 million) have been averted as a direct consequence of this programme. This has generated an estimated US$28.3 billion in economic value due to these health gains (UR$18.4–UR$38.7 billion). The return on investment varied by specific diagnostic test (20.3 (UR 15.2–25.4) for tuberculosis, 7.7 (UR 1.6–13.9) for HIV viral load testing, 63.0 (UR 63.0–65.5) for early infant diagnosis of HIV and 2.5 (UR 0.7–4.6) for SARS-CoV-2), for an average of 13.9 (UR 9.0–18.9) for the entire molecular diagnostics programme or US$13.9 of value for each UR$1 invested. Conclusions The molecular diagnostics programme in South Africa generated a significant amount of health gains and economic value associated with these health gains. The return on investment rivals other high-impact public health interventions such as childhood vaccination. The molecular diagnostics programme in South Africa is highly impactful and will continue to be an excellent investment in South African public health expenditure.

Sub-species nomenclature systems of pathogens are increasingly based on sequence data. The use of phylogenetics to identify and differentiate between clusters of genetically similar pathogens is particularly prevalent in virology from the nomenclature of human papillomaviruses to highly pathogenic avian influenza (HPAI) H5Nx viruses. These nomenclature systems rely on absolute genetic distance thresholds to define the maximum genetic divergence tolerated between viruses designated as closely related. However, the phylogenetic clustering methods used in these nomenclature systems are limited by the arbitrariness of setting intra- and inter-cluster diversity thresholds. The lack of a consensus ground truth to define well-delineated, meaningful phylogenetic subpopulations amplifies the difficulties in identifying an informative distance threshold. Consequently, phylogenetic clustering often becomes an exploratory, ad-hoc exercise. Phylogenetic Clustering by Linear Integer Programming (PhyCLIP) was developed to provide a statistically-principled phylogenetic clustering framework that negates the need for an arbitrarily-defined distance threshold. Using the pairwise patristic distance distributions of an input phylogeny, PhyCLIP parameterises the intra- and inter-cluster divergence limits as statistical bounds in an integer linear programming model which is subsequently optimised to cluster as many sequences as possible. When applied to the hemagglutinin phylogeny of HPAI H5Nx viruses, PhyCLIP was not only able to recapitulate the current WHO/OIE/FAO H5 nomenclature system but also further delineated informative higher resolution clusters that capture geographically-distinct subpopulations of viruses. PhyCLIP is pathogen-agnostic and can be generalised to a wide variety of research questions concerning the identification of biologically informative clusters in pathogen phylogenies. PhyCLIP is freely available at http://github.com/alvinxhan/PhyCLIP.