The population history of Aboriginal Australians remains largely uncharacterized. Here we generate high-coverage genomes for 83 Aboriginal Australians (speakers of Pama–Nyungan languages) and 25 Papuans from the New Guinea Highlands. We find that Papuan and Aboriginal Australian ancestors diversified 25–40 thousand years ago (kya), suggesting pre-Holocene population structure in the ancient continent of Sahul (Australia, New Guinea and Tasmania). However, all of the studied Aboriginal Australians descend from a single founding population that differentiated ~10–32 kya. We infer a population expansion in northeast Australia during the Holocene epoch (past 10,000 years) associated with limited gene flow from this region to the rest of Australia, consistent with the spread of the Pama–Nyungan languages. We estimate that Aboriginal Australians and Papuans diverged from Eurasians 51–72 kya, following a single out-of-Africa dispersal, and subsequently admixed with archaic populations. Finally, we report evidence of selection in Aboriginal Australians potentially associated with living in the desert. Whole-genome sequence data for 108 individuals representing 28 language groups across Australia and five language groups for Papua New Guinea suggests that Aboriginal Australians and Papuans diverged from Eurasian populations approximately 60–100 thousand years ago, following a single out-of-Africa dispersal and subsequent admixture with archaic populations. Three international collaborations reporting in this issue of Nature describe 787 high-quality genomes from individuals from geographically diverse populations. David Reich and colleagues analysed whole-genome sequences of 300 individuals from 142 populations. Their findings include an accelerated estimated rate of accumulation of mutations in non-Africans compared to Africans since divergence, and that indigenous Australians, New Guineans and Andamanese do not derive substantial ancestry from an early dispersal of modern humans but from the same source as that of other non-Africans. Eske Willerlsev and colleagues obtained whole-genome data for 83 Aboriginal Australians and 25 Papuans from the New Guinea Highlands. They estimate that Aboriginal Australians and Papuans diverged from Eurasian populations 51,000–72,000 years ago, following a single out-of-Africa dispersal. Luca Pagani et al. report on a dataset of 483 high-coverage human genomes from 148 populations worldwide, including 379 new genomes from 125 populations. Their analyses support the model by which all non-African populations derive most of their genetic ancestry from a single recent migration out of Africa, although a Papuan contribution suggests a trace of an earlier human expansion.

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.

ABSTRACT Malaria parasite genomes have been generated predominantly using short read sequencing technology which can be slow, requires advanced laboratory training and does not adequately interrogate complex genomic regions that harbour important malaria virulence determinants. The portable Oxford Nanopore Technologies MinION platform generates long reads in real time and may overcome these limitations. We present compelling evidence that Nanopore sequencing delivers valuable additional information for malaria parasites with comparable data fidelity for single nucleotide variant (SNV) calls, compared to standard Illumina whole genome sequencing. We demonstrate this through sequencing of pure Plasmodium falciparum DNA, mock infections and natural isolates. Nanopore has low error rates for haploid SNV genotyping and identifies structural variants (SVs) not detected with short reads. Nanopore genomes are directly comparable to publically available genomes and produce high quality end to end chromosome assemblies. Nanopore sequencing will expedite genomic surveillance of malaria and provide new insights into parasite genome biology.

Abstract Imported cases present a considerable challenge to the elimination of malaria. Traditionally, patient travel history has been used to identify imported cases, but the long-latency liver stages confound this approach in Plasmodium vivax . Molecular tools to identify and map imported cases offer a more robust approach, that can be combined with drug resistance and other surveillance markers in high-throughput, population-based genotyping frameworks. Using a machine learning approach incorporating hierarchical FST (HFST) and decision tree (DT) analysis applied to 831 P. vivax genomes from 20 countries, we identified a 28-Single Nucleotide Polymorphism (SNP) barcode with high capacity to predict the country of origin. The Matthews correlation coefficient (MCC), which provides a measure of the quality of the classifications, ranging from −1 (total disagreement) to 1 (perfect prediction), exceeded 0.9 in 15 countries in cross-validation evaluations. When combined with an existing 37-SNP P. vivax barcode, the 65-SNP panel exhibits MCC scores exceeding 0.9 in 17 countries with up to 30% missing data. As a secondary objective, several genes were identified with moderate MCC scores (median MCC range from 0.54-0.68), amenable as markers for rapid testing using low-throughput genotyping approaches. A likelihood-based classifier framework was established, that supports analysis of missing data and polyclonal infections. To facilitate investigator-lead analyses, the likelihood framework is provided as a web-based, open-access platform (vivaxGEN-geo) to support the analysis and interpretation of data produced either at the 28-SNP core or full 65-SNP barcode. These tools can be used by malaria control programs to identify the main reservoirs of infection so that resources can be focused to where they are needed most.

Abstract With resistance to most antimalarials increasing, it is imperative that new drugs are developed. We previously identified an aryl acetamide compound, MMV006833 (M-833), that inhibited the ring-stage development of newly invaded merozoites. Here, we select parasites resistant to M-833 and identify mutations in the START lipid transfer protein (PF3D7_0104200, Pf START1). Introducing Pf START1 mutations into wildtype parasites reproduces resistance to M-833 as well as to more potent analogues. Pf START1 binding to the analogues is validated using organic solvent-based Proteome Integral Solubility Alteration (Solvent PISA) assays. Imaging of invading merozoites shows the inhibitors prevent the development of ring-stage parasites potentially by inhibiting the expansion of the encasing parasitophorous vacuole membrane. The Pf START1-targeting compounds also block transmission to mosquitoes and with multiple stages of the parasite’s lifecycle being affected, Pf START1 represents a drug target with a new mechanism of action.

Abstract Large-scale comparative genomics- and population genetic studies generate enormous amounts of polymorphism data in the form of DNA variants. Ultimately, the goal of many of these studies is to associate genetic variants to phenotypes or fitness. We introduce VIVID, an interactive, user-friendly web application that integrates a wide range of approaches for encoding genotypic to phenotypic information in any organism or disease, from an individual or population, in three-dimensional (3D) space. It allows mutation mapping and annotation, calculation of interactions and conservation scores, prediction of harmful effects, analysis of diversity and selection, and 3-dimensional (3D) visualisation of genotypic information encoded in Variant Call Format (VCF) on AlphaFold2 protein models. VIVID enables the rapid assessment of genes of interest in the study of adaptive evolution and the genetic load, and it helps prioritising targets for experimental validation. We demonstrate the utility of VIVID by exploring the evolutionary genetics of the parasitic protist Plasmodium falciparum , revealing geographic variation in the signature of balancing selection in potential targets of functional antibodies.

Monitoring the genetic structure of malaria parasite populations has been proposed as a novel and sensitive approach to quantify the impact of malaria control and elimination efforts. Here we describe the first population genetic analysis of sympatric Plasmodium falciparum (Pf) and Plasmodium vivax (Pv) populations following nationwide distribution of long-lasting insecticide treated nets (LLIN) in Papua New Guinea (PNG). Parasite isolates from serial cross-sectional studies pre- (2005-6) and post-LLIN (2010-2014) were genotyped using microsatellite markers. Despite parasite prevalence declining substantially in these communities (East Sepik: Pf=54.9-8.5%, Pv=35.7-5.6%, Madang: Pf=38.0-9.0%, Pv: 31.8-19.7%), genetically diverse and intermixing parasite populations remained. P. falciparum diversity declined modestly post-LLIN relative to pre-LLIN (East Sepik: Rs = 7.1-6.4, He = 0.77-0.71; Madang: Rs= 8.2-6.1, He = 0.79-0.71). Unexpectedly, population structure present in pre-LLIN populations was lost post-LLIN, suggesting that more frequent human movement between provinces may have contributed to higher gene flow between provinces. P. vivax prevalence initially declined but increased again in one province, yet diversity remained high throughout the study period (East Sepik: Rs=11.4-9.3, He=0.83-0.80; Madang: Rs=12.2-14.5, He=0.85-0.88). Although genetic differentiation values increased between provinces over time, no significant population structure was observed at any time point. For both species, the emergence of clonal transmission and significant multilocus linkage disequilibrium (mLD) due to increased focal inbreeding post-LLIN was a strong indicator of impact on the parasite population using these markers. After eight years of intensive malaria control in PNG and substantial prevalence decline the impact on parasite population diversity and structure detectable by microsatellite genotyping was limited.

Identification of genomic regions that are identical by descent (IBD) has proven useful for human genetic studies where analyses have led to the discovery of familial relatedness and fine-mapping of disease critical regions. Unfortunately however, IBD analyses have been underutilized in analysis of other organisms, including human pathogens. This is in part due to the lack of statistical methodologies for non-diploid genomes in addition to the added complexity of multiclonal infections. As such, we have developed an IBD methodology, called isoRelate, for analysis of haploid recombining microorganisms in the presence of multiclonal infections. Using the inferred IBD status at genomic locations, we have also developed a novel statistic for identifying loci under positive selection and propose relatedness networks as a means of exploring shared haplotypes within populations. We evaluate the performance of our methodologies for detecting IBD and selection, including comparisons with existing tools, then perform an exploratory analysis of whole genome sequencing data from a global Plasmodium falciparum dataset of more than 2500 genomes. This analysis identifies Southeast Asia as having many highly related isolates, possibly as a result of both reduced transmission from intensified control efforts and population bottlenecks following the emergence of antimalarial drug resistance. Many signals of selection are also identified, most of which overlap genes that are known to be associated with drug resistance, in addition to two novel signals observed in multiple countries that have yet to be explored in detail. Additionally, we investigate relatedness networks over the selected loci and determine that one of these sweeps has spread between continents while the other has arisen independently in different countries. IBD analysis of microorganisms using isoRelate can be used for exploring population structure, positive selection and haplotype distributions, and will be a valuable tool for monitoring disease control and elimination efforts of many diseases.