Nanopore sequencing and phylodynamic modelling have been used to reconstruct the transmission dynamics of viral epidemics, but their application to bacterial pathogens has remained challenging. Here, we implement Random Forest models for single nucleotide polymorphism (SNP) polishing to estimate divergence and effective reproduction numbers (R e ) of two community-associated, methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) outbreaks in remote Far North Queensland and Papua New Guinea (n = 159). Successive bar-coded panels of S. aureus isolates (2 × 12 per MinION) sequenced at low-coverage (> 5x - 10x) provided sufficient data to accurately infer assembly genotypes with high recall when compared with Illumina references. De novo SNP calling with Clair was followed by SNP polishing using intra- and inter-species models trained on Snippy reference calls. Models achieved sufficient resolution on ST93 outbreak sequence types (> 70 - 90% accuracy and precision) for phylodynamic modelling from lineage-wide hybrid alignments and birth-death skyline models in BEAST2 . Our method reproduced phylogenetic topology, geographical source of the outbreaks, and indications of sustained transmission (R e > 1). We provide Nextflow pipelines that implement SNP polisher training, evaluation, and outbreak alignments, enabling reconstruction of within-lineage transmission dynamics for infection control of bacterial disease outbreaks using nanopore sequencing.

Genomic neighbor typing enables heuristic inference of bacterial lineages and phenotypes from nanopore sequencing data. However, small reference databases may not be sufficiently representative of the diversity of lineages and genotypes present in a collection of isolates. In this study, we explore the use of genomic neighbor typing for surveillance of community-associated Staphylococcus aureus outbreaks in Papua New Guinea (PNG) and Far North Queensland, Australia (FNQ). We developed Sketchy , an implementation of genomic neighbor typing that queries exhaustive whole genome reference databases using MinHash. Evaluations were conducted using nanopore read simulations and six species-wide reference sketches (4832 - 47616 genomes), as well as two S. aureus outbreak data sets sequenced at low depth using a sequential multiplex library protocol on the MinION (n = 160, with matching Illumina data). Heuristic inference of lineages and antimicrobial resistance profiles allowed us to conduct multiplex genotyping in situ at the Papua New Guinea Institute of Medical Research in Goroka, on low-throughput Flongle adapters and using multiple successive libraries on the same MinION flow cell (n = 24 - 48). Comparison to phylogenetically informed genomic neighbor typing with RASE on the dominant outbreak sequence type suggests slightly better performance at predicting lineage-scale genotypes using large sketch sizes, but inferior performance in resolving clade-specific genotypes (methicillin resistance). Sketchy can be used for large-scale bacterial outbreak surveillance and in challenging sequencing scenarios, but improvements to clade-specific genotype inference are needed for diagnostic applications. Sketchy is available open-source at: https://github.com/esteinig/sketchy

Abstract Most of our understanding of the ecology and evolution of avian influenza A virus (AIV) in wild birds is derived from studies conducted in the northern hemisphere on waterfowl, with a substantial bias towards dabbling ducks. However, relevant environmental conditions and patterns of avian migration and reproduction are substantially different in the southern hemisphere. Through the sequencing and analysis of 333 unique AIV genomes collected from wild birds collected over 15 years we show that Australia is a global sink for AIV diversity and not integrally linked with the Eurasian gene pool. Rather, AIV are infrequently introduced to Australia, followed by decades of isolated circulation and eventual extinction. The number of co-circulating viral lineages varies per subtype. AIV haemagglutinin (HA) subtypes that are rarely identified at duck-centric study sites (H8-12) had more detected introductions and contemporary co-circulating lineages in Australia. Combined with a lack of duck migration beyond the Australian-Papuan region, these findings suggest introductions by long-distance migratory shorebirds. In addition, we found no evidence of directional or consistent patterns in virus movement across the Australian continent. This feature corresponds to patterns of bird movement, whereby waterfowl have nomadic and erratic rainfall-dependant distributions rather than consistent intra-continental migratory routes. Finally, we detected high levels of virus gene segment reassortment, with a high diversity of AIV genome constellations across years and locations. These data, in addition to those from other studies in Africa and South America, clearly show that patterns of AIV dynamics in the Southern Hemisphere are distinct from those in the temperate north. Author Summary A result of the ever-growing poultry industry is a dramatic global increase in the incidence of high pathogenicity avian influenza virus outbreaks. In contrast, wild birds are believed to be the main reservoir for low pathogenic avian influenza A virus. Due to intensive research and surveillance of AIV in waterfowl in the Northern Hemisphere, we have a better understanding of AIV ecology and evolution in that region compared to the Southern Hemisphere, which are characterised by different patterns of avian migration and ecological conditions. We analysed 333 unique AIV genomes collected from wild birds in Australia to understand how Australia fits into global AIV dynamics and how viruses are maintained and dispersed within the continent of Australia. We show that the Southern Hemisphere experiences differing evolutionary dynamics to those seen in Northern Hemisphere with Australia representing a global sink for AIV.

Abstract Avian influenza viruses (AIVs) periodically cross species barriers and infect humans. The likelihood that an AIV will evolve mammalian transmissibility depends on acquiring and selecting mutations during spillover, but data from natural infection is limited. We analyze deep sequencing data from infected humans and domestic ducks in Cambodia to examine how H5N1 viruses evolve during spillover. Overall, viral populations in both species are predominated by low-frequency (<10%) variation shaped by purifying selection and genetic drift, and half of the variants detected within-host are never detected on the H5N1 virus phylogeny. However, we do detect a subset of mutations linked to human receptor binding and replication (PB2 E627K, HA A150V, and HA Q238L) that arose in multiple, independent humans. PB2 E627K and HA A150V were also enriched along phylogenetic branches leading to human infections, suggesting that they are likely human-adaptive. Our data show that H5N1 viruses generate putative human-adapting mutations during natural spillover infection, many of which are detected at >5% frequency within-host. However, short infection times, genetic drift, and purifying selection likely restrict their ability to evolve extensively during a single infection. Applying evolutionary methods to sequence data, we reveal a detailed view of H5N1 virus adaptive potential, and develop a foundation for studying host-adaptation in other zoonotic viruses. Author summary H5N1 avian influenza viruses can cross species barriers and cause severe disease in humans. H5N1 viruses currently cannot replicate and transmit efficiently among humans, but animal infection studies and modeling experiments have suggested that human adaptation may require only a few mutations. However, data from natural spillover infection has been limited, posing a challenge for risk assessment. Here, we analyze a unique dataset of deep sequence data from H5N1 virus-infected humans and domestic ducks in Cambodia. We find that well-known markers of human receptor binding and replication arise in multiple, independent humans. We also find that 3 mutations detected within-host are enriched along phylogenetic branches leading to human infections, suggesting that they are likely human-adapting. However, we also show that within-host evolution in both humans and ducks are shaped heavily by purifying selection and genetic drift, and that a large fraction of within-host variation is never detected on the H5N1 phylogeny. Taken together, our data show that H5N1 viruses do generate human-adapting mutations during natural infection. However, short infection times, purifying selection, and genetic drift may severely limit how much H5N1 viruses can evolve during the course of a single infection.

Community-associated, methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) lineages have emerged in many geographically distinct regions around the world during the past 30 years. Here, we apply consistent phylodynamic methods across multiple community-associated MRSA lineages to describe and contrast their patterns of emergence and dissemination. We generated whole genome sequencing data for the Australian sequence type (ST) 93-MRSA-IV from remote communities in Far North Queensland and Papua New Guinea, and the Bengal Bay ST772-MRSA-V clone from metropolitan communities in Pakistan. Increases in the effective reproduction number (R e ) and sustained transmission (R e > 1) coincided with spread of progenitor methicillin-susceptible S. aureus (MSSA) in remote northern Australia, dissemination of the ST93-MRSA-IV geno-type into population centers on the Australian East Coast, and sub-sequent importation into the highlands of Papua New Guinea and Far North Queensland. Analysis of a ST772-MRSA-V cluster in Pakistan suggests that sustained transmission in the community following importation of resistant genotypes may be more common than previously thought. Applying the same phylodynamic methods to existing lineage datasets, we identified common signatures of epidemic growth in the emergence and epidemiological trajectory of community-associated S. aureus lineages from America, Asia, Australasia and Europe. Surges in R e were observed at the divergence of antibiotic resistant strains, coinciding with their establishment in regional population centers. Epidemic growth was also observed amongst drug-resistant MSSA clades in Africa and northern Australia. Our data suggest that the emergence of community-associated MRSA and MSSA lineages in the late 20th century was driven by a combination of antibiotic resistant genotypes and host epidemiology, leading to abrupt changes in lineage-wide transmission dynamics and sustained transmission in regional population centers.

Leptospira species are found worldwide, favouring tropical regions, and infect a wide range of animal species. Although renal persistence in infected individuals and excretion in urine is thought to be the primary mechanism of disease transmission, recent reports have suggested that persistence in the reproductive tract may be a feature in certain species, including the horse. The aim of this study was to investigate leptospiral infection, particularly within the reproductive tract, in healthy, non‐breeding mares. Serum and endometrial swab samples were collected from 50 mares from the James Cook University Teaching Animal Herd, as well as, where possible, free‐catch urine ( n = 19). Sera were screened for antibodies to 24 Leptospira serovars, using the microscopic agglutination test (MAT). Endometrial and urine samples underwent real‐time PCR testing, targeting the leptospiral rrs gene. Overall, the seroprevalence of leptospirosis was 48% (95% CI: 34%–62%), with serovars Arborea, Bratislava and Australis detected most frequently. PCR positive results were obtained from 1 of 50 (2%) endometrial swabs and 2 of 19 (11%) urine samples. This is the first report of serovar Bratislava in horses in Australia.

Abstract Barriers to vet students gaining a meaningful farm EMS experience are leading many to opt not to see farm practice at all during their degree, argues Paul Horwood . How can the quality and accessibility of farm EMS be improved so that the next generation is inspired to join the sector?