Abstract Despite widespread vaccination, eleven thousand mumps cases were reported in the United States (US) in 2016–17, including hundreds in Massachusetts, primarily in college settings. We generated 203 whole genome mumps virus (MuV) sequences from Massachusetts and 15 other states to understand the dynamics of mumps spread locally and nationally, as well as to search for variants potentially related to vaccination. We observed multiple MuV lineages circulating within Massachusetts during 2016–17, evidence for multiple introductions of the virus to the state, and extensive geographic movement of MuV within the US on short time scales. We found no evidence that variants arising during this outbreak contributed to vaccine escape. Combining epidemiological and genomic data, we observed multiple co-circulating clades within individual universities as well as spillover into the local community. Detailed data from one well-sampled university allowed us to estimate an effective reproductive number within that university significantly greater than one. We also used publicly available small hydrophobic (SH) gene sequences to estimate migration between world regions and to place this outbreak in a global context, but demonstrate that these short sequences, historically used for MuV genotyping, are inadequate for tracing detailed transmission. Our findings suggest continuous, often undetected, circulation of mumps both locally and nationally, and highlight the value of combining genomic and epidemiological data to track viral disease transmission at high resolution.

Abstract RNA viruses have short generation times and high mutation rates, allowing them to undergo rapid molecular evolution during epidemics. However, the extent of RNA virus phenotypic evolution within epidemics and the resulting effects on fitness and virulence remain mostly unknown. Here, we screened the 2015-2016 Zika epidemic in the Americas for lineage-specific fitness differences. We engineered a library of recombinant viruses representing twelve major Zika virus lineages and used them to measure replicative fitness within disease-relevant human primary cells and live mosquitoes. We found that two of these lineages conferred significant in vitro replicative fitness changes among human primary cells, but we did not find fitness changes in Aedes aegypti mosquitoes. Additionally, we found evidence for elevated levels of positive selection among five amino acid sites that define major Zika virus lineages. While our work suggests that Zika virus may have acquired several phenotypic changes during a short time scale, these changes were relatively moderate and do not appear to have enhanced virulence or transmission during the epidemic.

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.

Despite great attention given to the recent Zika virus (ZIKV) epidemic in the Americas, much remains unknown about its epidemiology and evolution, in part due to a lack of genomic data. We applied multiple sequencing approaches to generate 110 ZIKV genomes from clinical and mosquito samples from 10 countries and territories, greatly expanding the observed viral genetic diversity from this outbreak. We analyzed the timing and patterns of introductions into distinct geographic regions; our phylogenetic evidence suggests rapid expansion of the outbreak in Brazil and multiple introductions of outbreak strains into Puerto Rico, Honduras, Colombia, other Caribbean islands, and the continental US. We find that ZIKV circulated undetected in multiple regions for many months before the first locally transmitted cases were confirmed, highlighting the importance of viral surveillance. We identify mutations with possible functional implications for ZIKV biology and pathogenesis, as well as those potentially relevant to the effectiveness of diagnostic tests.

Abstract Long non-coding RNAs (lncRNAs) are pivotal mediators of systemic immune response to viral infection, yet most studies concerning their expression and functions upon immune stimulation are limited to in vitro bulk cell populations. This strongly constrains our understanding of how lncRNA expression varies at single-cell resolution, and how their cell-type specific immune regulatory roles may differ compared to protein-coding genes. Here, we perform the first in-depth characterization of lncRNA expression variation at single-cell resolution during Ebola virus (EBOV) infection in vivo . Using bulk RNA-sequencing from 119 samples and 12 tissue types, we significantly expand the current macaque lncRNA annotation. We then profile lncRNA expression variation in immune circulating single-cells during EBOV infection and find that lncRNAs’ expression in fewer cells is a major differentiating factor from their protein-coding gene counterparts. Upon EBOV infection, lncRNAs present dynamic and mostly cell-type specific changes in their expression profiles especially in monocytes, the main cell type targeted by EBOV. Such changes are associated with gene regulatory modules related to important innate immune responses such as interferon response and purine metabolism. Within infected cells, several lncRNAs have positively and negatively correlated expression with viral load, suggesting that expression of some of these lncRNAs might be directly hijacked by EBOV to attack host cells. This study provides novel insights into the roles that lncRNAs play in the host response to acute viral infection and paves the way for future lncRNA studies at single-cell resolution.

Metagenomic sequencing has the potential to transform microbial detection and characterization, but new tools are needed to improve its sensitivity. We developed CATCH (Compact Aggregation of Targets for Comprehensive Hybridization), a computational method to enhance nucleic acid capture for enrichment of diverse microbial taxa, and implemented it in a publicly available software package. CATCH designs compact probe sets that achieve full coverage of known microbial sequence diversity and that scale well with this diversity. Using CATCH, we designed and synthesized multiple probe sets, including one to capture whole genomes of the 356 viral species known to infect humans, and conducted a rigorous evaluation of their performance. Capture with these probe sets enriched unique viral content on average 18-fold in sequencing libraries from patient and environmental samples and allowed us to assemble viral genomes that we could not otherwise recover. We show that capture accurately reflects co-infections and within-host nucleotide variation, enriches sequence with substantial divergence from the probe sets, and improves detection of viral infections in samples with unknown microbial content. Our work provides a new approach to probe design and evaluation, and demonstrates a path toward more sensitive, cost-effective metagenomic sequencing.

Zika virus (ZIKV) is causing an unprecedented epidemic linked to severe congenital syndromes1,2. In July 2016, mosquito-borne ZIKV transmission was first reported in the continental United States and since then, hundreds of locally-acquired infections have been reported in Florida3. To gain insights into the timing, source, and likely route(s) of introduction of ZIKV into the continental United States, we tracked the virus from its first detection in Miami, Florida by direct sequencing of ZIKV genomes from infected patients and Aedes aegypti mosquitoes. We show that at least four distinct ZIKV introductions contributed to the outbreak in Florida and that local transmission likely started in the spring of 2016 - several months before its initial detection. By analyzing surveillance and genetic data, we discovered that ZIKV moved among transmission zones in Miami. Our analyses show that most introductions are phylogenetically linked to the Caribbean, a finding corroborated by the high incidence rates and traffic volumes from the region into the Miami area. By comparing mosquito abundance and travel flows, we describe the areas of southern Florida that are especially vulnerable to ZIKV introductions. Our study provides a deeper understanding of how ZIKV initiates and sustains transmission in new regions.