SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: interim guidance, 8 January 2021

1 SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals Interim guidance 8 January 2021 Key messages: • Global surveillance of SARS-CoV-2 genetic sequences and related metadata contributes to the COVID-19 outbreak response. This contribution includes tracking the spread of SARS-CoV-2 geographically over time and ensuring that mutations that could potentially influence pathogenicity, transmission or countermeasures (such as vaccines, therapeutics and diagnostics) are detected and assessed in a timely manner. • While the cost and complexity of genetic sequencing have dropped significantly over time, effective sequencing programmes still require substantial investment in terms of staff, equipment, reagents and bioinformatic infrastructure. Additionally, effective collaboration is needed to ensure that generated data are of good quality and are used in a meaningful way. • Countries are encouraged to rapidly deposit SARS-CoV-2 sequences in a public database in order to share them with the scientific community for public health purposes. Investments in a tiered global sequencing network for SARS-CoV-2 will contribute to the development of resilient, high-quality global sequencing programmes for the detection and management of other outbreak pathogens in the future. Background Over the last decade, genetic sequence data (GSD) of pathogens have come to play a pivotal role in the detection and management of infectious disease outbreaks, supporting the development of diagnostics, drugs and vaccines, and informing the outbreak response (1–11). With the emergence of the novel coronavirus, later named severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the importance of GSD has been further underlined. More than 280 000 full genome sequences have been shared via publicly accessible databases within a year of the initial identification of SARS-CoV-2 (12). Near real-time analysis of data has directly impacted the public health response (12–16). The public health objectives of SARS-CoV-2 genomic sequencing are listed in Table 1. The growing understanding of how sequence information can contribute to improved public health is driving global investments in sequencing facilities and programmes. The falling cost and complexity of generating GSD provides opportunities for expanding sequencing capacity; however, challenges to widespread implementation remain, and sequencing capacity and data are not evenly distributed around the world, with an overrepresentation of SARS-CoV- 2 GSD from high-income countries. Table 1. Public health objectives of SARS-CoV-2 genomic sequencing Activities that require a limited effort and once achieved might need either no sequencing or occasional sequencing for follow-up Activities that require sustained sequencing activities over a longer period of time - Identify SARS-CoV-2 as the causative agent of disease. - Develop diagnostics for SARS-CoV-2. - Support the development of therapies and vaccines. - Investigate date of introduction into humans and investigate SARS-CoV-2 origin (ongoing). - Reinfection: • Evaluate and improve understanding of this phenomenon. • On the individual level, differentiate between prolonged infection and reinfection. SARS-CoV-2 evolution and its impact on: - Change in viral behaviour (phenotypic change), e.g., transmissibility or pathogenicity; - Immunity (from vaccines or natural infection); - Diagnostics (i.e., molecular, serology, antigen assays); - Therapeutic interventions (e.g., monoclonal antibodies). Monitor viral movement and activity: - Investigate geographic spread and reintroductions between populations. - Investigate outbreaks in specific settings and populations (e.g., in hospitals). - Track zoonotic reintroduction in both directions over the species barrier. - Monitor environmental and waste water. - Support classical surveillance by quantifying the period of transmission and evaluating drivers, and by estimating the transmission level in the population. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -2- Purpose of this document This document provides national-level policy-makers and stakeholders with guidance on how to maximize the public health benefit of SARS-CoV-2 genomic sequencing activities in the short and long term as the pandemic continues to unfold. Practical considerations for the implementation of a virus genomic sequencing programme and an overview of the public health objectives of genomic sequencing are covered. This guidance focuses on SARS-CoV- 2 but is applicable to other pathogens of public health concern. It is recommended that countries wishing to build sequencing capacity for SARS-CoV-2 do so as part of a broader plan to build capacity to detect and monitor other pathogens of public health concern. Additional WHO guidance WHO has developed the implementation guide Genomic sequencing of SARS-CoV-2: a guide to implementation for maximum impact on public health in collaboration with sequencing experts around the world. This guide provides a more complete background on SARS-CoV-2 sequencing and is intended for those who are actively involved in implementing sequencing programmes (17). It provides an in-depth review of the various uses of sequencing and gives technical advice on pathogen sequencing in the context of SARS-CoV-2. Beyond reading these and other published documents, laboratories with limited sequencing experience should actively look for opportunities to collaborate with experienced laboratories and/or join or form laboratory networks with sequencing expertise. 1. Introduction to SARS-CoV-2 SARS-CoV-2 is classified within the genus Betacoronavirus (subgenus Sarbecovirus) of the family Coronaviridae (18). It is an enveloped, positive-sense, single-stranded ribonucleic acid (RNA) virus with an approximately 30kb genome (19). Genetic sequencing enables the reading of viral genomes. As each pathogen has a unique genomic sequence, this method can be used to identify novel pathogens (as in the case of SARS-CoV-2) (20). The SARS- CoV-2 genome encodes for non-structural proteins, four structural proteins (spike [S], envelope [E], membrane [M], nucleocapsid [N]) and several putative accessory proteins (21–23). SARS-CoV-2 host cell entry requires binding of the viral S protein to the host cell angiotensin-converting enzyme 2 (ACE-2) receptor (24–27). The SARS-CoV-2 spike protein, especially the receptor-binding domain (RBD), is a critical target for natural and vaccine-induced immunity (28–32). Therefore, diversification of the gene encoding the spike protein could potentially impact vaccine efficacy, natural immunity and (monoclonal) antibody therapies (33). When viruses replicate, especially RNA viruses such as SARS-CoV-2, changes (mutations) occur in the genome. If an acquired mutation does not have an evolutionary disadvantage, it may become fixed in SARS-CoV-2 populations. The rate of evolutionary change in SARS-CoV-2 is currently estimated to be 1 x 10-3 substitutions per site per year at the nucleotide level (34). This translates into approximately one substitution in the genome every two weeks (35). This relatively low rate of evolution limits the time resolution of individual transmission events (35). Studying SARS-CoV-2 evolution and rapidly identifying substitutions, insertions or deletions that could impact viral properties (phenotypic change) is an important tool for epidemic monitoring. Among the most obvious yields of such work is the detection of mutations that are associated with changes in the transmissibility and/or pathogenicity of the virus, or that could reduce the utility of medical countermeasures (diagnostics, vaccines and therapeutics). Following virus mutations over time and space can also help to track the spread of the pathogen and support an enhanced understanding of potential transmission routes and dynamics. Reconstructing the evolutionary history of pathogens can be achieved through phylogenetic analysis. Phylogenetic and phylodynamic (i.e., how virus phylogenies are shaped by epidemiological and evolutionary processes) analyses can provide extensive information to support outbreak response. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -3- 2. Establishing an optimal SARS-CoV-2 sequencing approach in the local context 2.1 Context-specific prioritization of sequencing objectives and approach Although the cost of gene sequencing has fallen significantly over the past decades, sequencing still requires substantial investment in resources (financial, infrastructure and human). Before initiating a sequencing project, the critical first step is to determine whether sequencing is truly valuable for reaching a specific objective or whether there are other more time-effective or cost-effective approaches available. This decision may involve considering whether virus sequencing alone is sufficient to reach the defined objective or whether it should be included as a smaller component within a multidisciplinary approach. Epidemiologically focused activities that integrate genomic data analysts directly into public health investigation and response teams are likely to have a greater immediate impact than those in which virus genomic analysis exists as a separate or secondary activity. Where resources to support sequencing are limited, it may be necessary to limit objectives of a sequencing programme to those activities with high clinical and/or public health potential, which can be sustained. Such a programme may prioritize the sequencing of SARS-CoV-2 i) from individuals vaccinated for SARS-CoV-2 but who later become infected with SARS-CoV-2 despite exhibiting an appropriate immune response to the vaccine; ii) in risk settings, such as where there is close human–animal interaction with a large number of animals that are susceptible to SARS-CoV-2 infection, or where there are immunocompromised patients with prolonged shedding, especially when receiving antibody therapy against SARS-CoV-2; iii) when there is an unexpected increase or change in SARS-CoV-2 transmissibility and/or virulence; iv) when there is suspicion of a change in the performance of diagnostic (antibody, antigen, molecular assays) methods or therapies; and v) during cluster investigations when sequencing can support understanding of transmission events and/or evaluate the efficacy of infection control procedures. Fig. 1 provides an overview of the basic pillars required for sequencing. If there is no or limited capacity available in all three pillars, it will likely be necessary to build partnerships with other groups in order to achieve sequencing goals. Conversely, if there is adequate capacity and resources for one or more pillars, the laboratory could consider supporting other partners with nascent sequencing programmes. Variable demand on capacity will occur throughout different phases of an outbreak and might require laboratories to shift from one strategy to another. Fig. 1. Establishing capacity in the pillars required for sequencing in order to select the best approach for the setup of a sequencing programme SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -4- 2.2 Investing in global sustainable sequencing capacity for SARS-CoV-2 and other (emerging/re-emerging) pathogens of public health concern Tiered WHO laboratory networks have proven functionality and enable global collaboration, with regional adaptation of networks to specific national and regional needs (36–39). Building such a strong and resilient global sequencing network can maximize the public health impact of sequencing for SARS-CoV-2 and emerging/re- emerging pathogens. Currently, the WHO reference laboratories providing confirmatory testing for COVID-19 are supporting some of these sequencing and analysis needs (40). Several regions have, or are in the process of developing, sequencing capacities that will be able to join the global network of laboratories/sequencing groups. To determine the contribution laboratories in the network can make, a global estimation of capacity for each pillar listed in Fig. 1 can be undertaken. Various pathogen-specific laboratory networks (such as those working on antimicrobial resistance, MERS-CoV, influenza, measles, rubella, poliovirus and tuberculosis) have invested in sequencing capacity as part of their surveillance activities (8, 9, 41–43). As the costs of sequencing are still substantial and many parts of the sequencing workstream can be used for various pathogens or sequencing objectives, national collaboration to ensure the optimal use of existing capacity is encouraged. Capacity-building programmes should focus on a stepwise approach to build competencies. The priorities of capacity building should be context-dependent. For some countries, building wet-laboratory capacity would make sense, whereas in other settings, outsourcing the actual sequencing and focusing on bioinformatics, data management and interpretation would have a bigger impact. For effective collaboration, data sharing, standardized protocols for sequencing, joint meetings and training, audits, proficiency testing (sequencing and analysis) and the development of reference standards for the evaluation of different procedures will support the further development of high-quality sequencing programmes for SARS-CoV-2 and for the detection of and response to future emerging pathogens. Where samples are shared in a network, appropriate mechanisms to ship samples under adequate requirements should also be in place. 3. Practical considerations for the implementation of a virus genomic sequencing programme Here, we provide a general overview of the technical requirements to establish a sequencing programme. For detailed information regarding SARS-CoV-2 sequencing, refer to the full SARS-CoV-2 sequencing implementation guide (17). 3.1 Practical considerations when developing a SARS-CoV-2 sequencing programme The sequencing objectives will determine the design of the sequencing workstream (Table 1). Relevant key questions to aid this process can be found in Annex I. Annex II contains a checklist with considerations for planning a SARS- CoV-2 sequencing programme. Fig. 2 depicts the workstream for SARS-CoV-2 whole genome sequencing. All staff involved in a sequencing programme should receive the appropriate training and instruction to comply with the mandated task. Key stakeholders should be identified, consulted and involved at an early stage. Stakeholders to be engaged when developing sequencing programmes include public health bodies, diagnostic laboratories, sequencing facilities, analytical groups, and, depending on the setting, infection prevention and control teams or occupational health services, patient advocacy groups, and other institutions involved in human–animal interface research where appropriate. Communication channels and pathways that are aligned with the objectives of the programme should be developed and maintained throughout the project in order to ensure that the sequencing data are used to the greatest effect. Regular evaluations of the project’s progress and end evaluation are key to ensure that lessons are learned and improvements are made where needed. Successfully achieving the objectives of a sequencing programme focused on emerging pathogens requires the involvement of experts in different fields: (i) wet-laboratory sequencing and safe handling of virus samples; (ii) generation of accurate genomes from raw data; (iii) analysis of genomes to generate meaningful results that are useful for the outbreak response; and (iv) pathogens. Most experts will be skilled in only one or two of these areas. For (ii) and (iii), powerful computer resources are required to achieve fast results. Collaboration between experts with different skillsets and pooling of resources is therefore often key to generate timely, accurate and effective results that can truly impact public health. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -5- Fig. 2. Workstream for SARS-CoV-2 whole genome sequencing. Note that successfully implementing this workstream will involve bilateral communication between experts involved at different stages; for example, those conducting data interpretation would ideally directly discuss which samples will be chosen from sequencing with those involved in sample selection and preparation. 3.2 Ethical considerations It is important to review ethical implications when designing a sequencing programme. Possible risks of social harm to research participants should be identified, and mitigation strategies should be defined. Any proposed investigations should be evaluated and approved by an ethical review committee, which takes into account the social value, scientific validity, participant selection, risk–benefit ratio, informed consent, and ongoing respect for participants (44–46). Where researchers are not experienced in identifying possible ethical issues surrounding the sequencing of outbreak pathogens such as SARS-CoV-2, international collaboration and engagement of such expertise is strongly encouraged (44). Collaboration between researchers across the world should ensure equitable and mutually beneficial collaborative research partnerships. Local researchers should be encouraged to take leading and active roles throughout the research process, as they are more likely to understand their health care and research systems and be able to translate results into policy (44, 45). Ethical considerations for genomic sequence and metadata sharing are discussed in section 3.7. 3.3 Considerations for sampling strategy and sample preparation Once goals have been identified, an appropriate sampling strategy needs to be developed with relevant stakeholders. Details on sampling can be found in the SARS-CoV-2 sequencing implementation guide (17). Ideally, the reasons for the choice of specimens for sequencing should be recorded in the metadata, as the inclusion of non-random subsets of samples can affect the reliability of certain genetic analyses such as phylogenetic and phylodynamic analyses. Practical advice on how to collect clinical samples is covered in the SARS-CoV-2 diagnostic guidance (47). Before sequencing, it is recommended to enrich the sample for SARS-CoV-2 genetic material relative to other genetic material. In this step, take care not to contaminate the sample (17, 48, 49). PCR-based approaches are an inexpensive, rapid and convenient way of increasing the amount of virus genetic material available in a sample prior to sequencing, for example, the approach designed by the ARTIC Network (51–53). For more technical details and how to select the optimal method for different settings, we refer to the SARS-CoV-2 sequencing implementation guide (17). After initial sample preparation to enrich the SARS-CoV-2 genetic material, libraries can typically be prepared using standard sequencing protocols that are appropriate for any virus. 3.4 Laboratory considerations Sequencing strategies for SARS-CoV-2 include targeted approaches that rely on knowledge of the genome, and metagenomic approaches that do not require prior knowledge of the genomic sequence (54, 55). Annex III summarizes the key advantages and limitations of each commonly used sequencing technology. Before investing in sequencing capacity, consideration should be given to the requirements of the various technologies in terms of human resources, staff competencies, laboratory infrastructure, run-time, costs, ease of use, subsequent data processing, throughput (rate of data production) and sequencing accuracy. The number of samples that need to be analysed will depend on the sequencing objective. When calculating costs, consider not only the procurement of sequencing equipment, but also the recurrent costs for reagents, maintenance and service contracts. This guidance does not cover costs, but an extensive recent overview can be found in (8). Basic infrastructure should be in place to support reliable sequencing, including reliable Internet connection and electricity supply, appropriate environment (e.g., vibration and dust free, temperature and humidity logged and regulated required for some platforms), and logged storage of SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -6- samples. Appropriate biosafety and biosecurity measures should be implemented. Assessing the costs and basic infrastructure requirements can help to decide whether the actual sequencing should be done in-house or would be better outsourced. Technology changes rapidly; consequently, certain techniques will become obsolete or manufacturers will shift to different machines and/or reagents. Before making large investments, it is recommended to establish how long the manufacturer will commit to supplying reagents and supporting the maintenance and troubleshooting of the selected platforms of interest. When planning a programme, the availability of ancillary reagents and additional equipment to support the sequencing work should also be taken into account (e.g., extraction methods [either automated or manual], instruments to quantify genetic material, amplification and incubation instruments, sample purification, and sample and reagent storage). Laboratories that conduct genomic sequencing should have high-quality SARS-CoV-2 PCR capacity confirmed by internal and external quality assurance. In addition, for each step in the process, quality indicators should be established and monitored. 3.5 Bioinformatic and computational considerations Hardware requirements differ depending of the approach taken (for details, we refer to the implementation guide (17)). The volume of raw data produced depends on the sequencing method (see Annex III) and the number of samples sequenced (56). The computational power required for data analysis also differs according to the sequencing objective and method. For example, genome phylogenetics and alignment may require high-performance computational power, especially where datasets are large. The costs of the computational architecture required to store and handle these data should be considered when developing a sequencing pipeline. The bioinformatic pipeline will depend on the pre-sequencing laboratory stages, sequencing platform, and reagents used. For a detailed description of bioinformatic pipelines, we refer to the implementation guidance (17). 3.6 Considerations for virus naming and nomenclature A consistent nomenclature has not yet been established for SARS-CoV-2. In the absence of an agreed upon consistent nomenclature, three main nomenclature strategies are generally used. Lineages or clades can be defined based on viruses that share a phylogenetically determined common ancestor. Both GISAID and Nextstrain aim to provide a broad categorization of globally circulating diversity by naming different phylogenetic clades. Rambaut et al. proposed a dynamic nomenclature for SARS-CoV-2 lineages that focuses on actively circulating virus lineages and those that spread to new locations (57). Software is available to automatically assign new sequences to a lineage and/or clade (58–60). With the increasing diversity in SARS-CoV-2 genomes, the demand for a uniform nomenclature is growing (57, 61, 62). While no consistent nomenclature exists, the best approach would be to list particular lineages and/or clades using all three of the commonly used systems, or at minimum state explicitly which nomenclature is being used. 3.7 Genomic sequence and metadata sharing The rapid sharing of pathogen GSD, together with the relevant anonymized epidemiological and clinical metadata, will maximize the impact of genomic sequencing in the public health response (63–65). The wide sharing of SARS- CoV-2 sequences, as well as diagnostic protocols, sequencing protocols and samples, has been globally beneficial to achieving worldwide molecular diagnostic capacity (66–68). The scientific/medical community should continue to build on the global collaboration and timely data sharing during SARS-CoV-2 and future emerging outbreaks. There are two distinct choices available for SARS-CoV-2 genomic sequence data sharing: “public-domain” and “public- access” (69). Public-domain databases provide access to data without requiring the identity of those accessing and using the data, for example, the INSDC, operated by DDBJ, EMBL-EBI and NCBI. In public-access databases, such as GISAID, users must identify themselves to ensure transparent use of the data, permit effective oversight, protect the rights of the data contributors, make best efforts to collaborate with data providers, and acknowledge their contribution in published results. The examples mentioned are free of charge and accessible to the public. When pathogen sequencing projects are developed, it is imperative to determine which, if either, of these choices is most appropriate and whether other methods to access and share GSD are necessary (44). One of the critical factors to ensure continued sharing of genetic data is giving due acknowledgement to those who collect clinical samples and generate virus genomic sequences. Data sources should always be acknowledged where publicly available data are used, and related publications and pre-print articles should be cited where available. Sequence data, including consensus sequences, partial consensus sequences and raw sequence data, can be valuably shared in multiple formats. The quality of the sequence data, including potential contamination with amplicons produced through PCR, should be carefully evaluated prior to sharing. Laboratories should contact sequence-sharing platforms to update previously submitted partial sequences if an error is identified and corrected. Sharing of raw SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -7- virus sequencing reads (i.e., all individual sequenced fragments of a virus genome before they are assembled into one consensus genome) is important because it enables the direct comparison of the effect of different bioinformatic approaches for consensus genome generation and facilitates the correction of errors if necessary. Given the large data size of sequenced libraries, the sharing of read-level data may be more challenging in settings that have limited Internet upload speeds or intermittent connections. Any shared data should protect patient anonymity. To ensure patient anonymity, raw data containing human reads must be filtered to retain only non-human (i.e., viral) GSD prior to sharing (43). Sharing of linked metadata, such as date of sample collection or approximate sampling location, is necessary to enable sequence data to be used in many phylogenetic applications. However, which metadata can be reasonably shared without compromising patient anonymity should be carefully considered. Preliminary analyses of GSD are frequently shared through forums, platforms and preprint servers (70–72). Through their publications, as with all scientific reports, scientists should consider the strengths and weaknesses of their analyses and how analyses might be interpreted or presented by various audiences prior to peer-review. Scientists are encouraged to provide a clear interpretation of their findings so that misunderstandings or misuse of results are minimised. 4. Public health objectives of SARS-CoV-2 genomic sequencing Summarized below are examples of the key public health objectives of SARS-CoV-2 sequencing; for detailed descriptions, please refer to the SARS-CoV-2 sequencing implementation guide (17). 4.1 Identification and characterization of SARS-CoV-2 and development of countermeasures The sharing of the complete genetic sequence of the novel virus in early January 2020 was fundamental to characterize SARS-CoV-2, enabling the rapid development of diagnostics and supporting the development of therapies and vaccines (73–80). Genomic sequencing enhances our understanding of the origins and transmission of novel viruses. By studying the initial SARS-CoV-2 genomes available from Wuhan, People’s Republic of China and surrounding areas, it was possible to determine the latest possible date of emergence in humans as November– December 2019 (74, 75, 81, 82). Sampling of a wide range of animals is supporting research around the identification of the initial animal source and/or potential intermediate hosts (81, 83, 84). 4.2 Monitoring transmission and geographic spread Phylogenetics is a method for investigating evolutionary relationships between different organisms using their genetic sequences. It is used in almost every branch of biology and has many important applications in informing public health responses (17, 85–87). The availability of epidemiological or clinical data related to the sampling of the virus genomic sequence (often referred to as metadata, e.g., date of sampling, location of patient, clinical parameters) enhances the interpretation of phylogenetic analyses. Which metadata are required differs according to the objective of the genomic sequencing. The technical aspects of phylogenetic and phylodynamic analyses, metadata and common risks of misinterpretation can be found in the SARS-CoV-2 sequencing implementation guide (17). 4.2.1 Investigating geographical spread and reintroductions between populations Phylogeographic analyses that use virus genomic sequences and information on sampling location are being used to track SARS-CoV-2 circulation globally (13, 47, 88–90). Phylogeographic reconstructions are often computationally demanding, and subsampling strategies can help to reduce this computational burden. Inferring virus movement or country of origin of specific clades/lineages can be valuable, but should be done with caution because several factors can bias phylogeographic reconstruction. For example, the lack of available SARS-CoV-2 genomes from certain areas can make it less likely that those areas will be reconstructed as the geographic origin of a lineage/clade. Genomic sequences may be associated in some databases with the location of virus sampling, instead of with the suspected location of infection of a patient. Where these locations differ because a patient travelled between the times of infection and virus sampling, phylogeographic analysis can result in an inaccurate reconstruction of the origin of specific clades/lineages (91). These results should be interpreted cautiously and not under the assumption that phylogeographic results represent the true patterns of spatio-temporal (time and space) viral spread. Methods to infer spatio-temporal spread of an outbreak can also be used to investigate factors that have driven virus dispersal (92). Identifying drivers of transmission may help to shape new strategies for preventing spread. This approach has been used, for example, in the Ebola virus disease outbreaks in West Africa (93, 94). For SARS-CoV- 2, several countries have used genomic sequencing to establish the contribution of local transmission compared to SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -8- imported cases, and used this information to help make policy decisions (89, 90, 95–100). The phylodynamic identification of factors that are important for understanding transmission is often computationally demanding and requires the curation of extensive data on potential explanatory factors (e.g., human population density, human mobility). Analyses are therefore often completed weeks or months after virus genomic sequencing. However, even retrospective analyses are useful to guide interventions for SARS-CoV-2 or potential emerging pathogens. 4.2.2 Evaluating evidence on transmission routes or clusters Phylogenetic clustering has been used to support cluster and outbreak investigations for SARS-CoV-2. Analyses of transmission clusters can guide local decisions on whether control measures are needed to prevent future transmission in identified outbreak settings (101). Given the relatively slow evolutionary rate of SARS-CoV-2 (i.e., one nucleotide substitution every two weeks), it is expected that many individual transmission events will not be traceable based on genomic sequence data (35). Phylogenetic clustering of sequences from patients with the same hypothesised source of exposure would be consistent with (although not strong evidence of) that exposure. By contrast, phylogenetic separation of virus sequences from patients with the same hypothesised source of exposure would strongly indicate that the common source of infection has been incorrectly identified. 4.2.3 Quantifying periods of transmission and following the reproduction number over time Molecular clock phylogenetic approaches can help to estimate the upper and lower limits of time of circulation of the sampled virus’s genetic lineages in a given population (74, 90, 102–106). This approach can provide more accurate information on the period of viral transmission than the clinical identification of cases, particularly in the early or late phases of an outbreak when surveillance is limited. Studying the variation in the genomic sequences detected can determine whether there is clinically undetected local transmission. In these settings, improved diagnostic surveillance programmes would need to be implemented where undetected circulation is suspected. Genomic sequence analysis can also estimate how many individuals are infected by one individual in a given population (the reproduction number [R0]) and support the assessment of relative changes in outbreak size over time. This information could be used to evaluate the impact of specific control measures. 4.2.4 Environmental surveillance in wastewater and sludge For pathogens such as poliovirus, wastewater monitoring is an important tool for tracing the silent circulation of viruses in a community. This approach provides opportunities to detect circulation (before the initial patients have been clinically detected), estimate prevalence, and understand the genetic linkage and diversity (107, 108). Several countries have demonstrated molecular detection of SARS-CoV-2 RNA in wastewater (109–115). Consequently, environmental surveillance is a promising approach, especially in low prevalence settings, to identify unrecognized carriers and serve as an “early warning” system for SARS-CoV-2 introduction or changes in prevalence (109, 116, 117). 4.2.5 Investigating potential reinfections Seasonal coronaviruses can reinfect humans (118). For SARS-CoV-2, cases of reinfection have been documented (119–124). In this context, the SARS-CoV-2 genomic sequences sampled from the first and subsequent episodes can be compared to determine whether the renewed detection of SARS-CoV-2 in an individual is a reinfection or the result of prolonged viral shedding (125, 126). If sequences from each episode have strong genetic distinctions, such as occurring in different, well-supported lineages/clades, subsequent episodes can be considered to be reinfections. Concomitant serological investigations are necessary to understand whether reinfection is associated with an antigenically distinct strain or the lack of a protective immune response from the initial infection. Sequencing can therefore support the improved understanding of the frequency and potential risk factors for reinfection (125, 126). 4.3 Monitoring the evolution of SARS-CoV-2 4.3.1 Structured evaluation of possibly relevant mutations Genomic sequencing can be used to identify genetic substitutions that may change viral infection characteristics (phenotypic change), such as transmissibility or virulence. All viruses acquire genetic changes as they circulate, but the vast majority of acquired changes do not substantially affect virus behaviour. Nevertheless, rare genetic changes SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -9- in SARS-CoV-2 may cause relevant phenotypic changes of public health importance. Identifying and demonstrating the impact of such changes is challenging. In general, it is difficult to confidently establish whether the increase in relative prevalence of given mutation(s) over time is due to a phenotypic difference. The predominance of a specific viral clade/lineage in a population, for example, may be due more to the behaviour of the human population infected than to the behaviour of the virus itself. Most of the time, such patterns are likely to be stochastic. However, if phylogenetic analysis hints at the potential epidemiological or clinical impact of specific mutations/variants, properly conducted clinical genomic studies are required in order to evaluate candidate variants that might confer clinically observed phenotypic changes to the virus. Genetic changes proposed to cause phenotypic changes should be evaluated using standardized approaches, including protein modelling studies to assess potential impact and in vitro or in vivo experiments with a mutant virus (clones) with the specific mutations of concern to confirm or reject the specific properties of the candidate variants. A dedicated WHO Working Group has been established, derived from the WHO SARS-CoV-2 Reference Laboratory Network. This SARS-CoV-2 Evolution Working Group (SEWG) focuses on SARS-CoV-2 evolution to provide WHO with the timely identification and evaluation of potentially relevant mutations, as well as advice for risk mitigation (16, 40, 127). 4.3.2 Monitoring the impact of SARS-CoV-2 evolution on countermeasures At minimum, global surveillance of SARS-CoV-2 genomes should ideally detect the emergence of SARS-CoV-2 lineages with genetic variants that impact the effectiveness of countermeasures. Monitoring for SARS-CoV-2 genomic changes that might reduce vaccine efficacy should accompany the roll-out of SARS-CoV-2 vaccination campaigns. Monitoring and investigation into the possible causes of vaccine failure should include genomic evaluations to assess potential viral escape mutants. Additionally, sequencing can aid in the identification of escape mutants for monoclonal antibodies (128) and future therapeutics. Genomic monitoring to identify drug resistance has been used for other pathogens, including influenza, HIV and Mycobacterium tuberculosis (9, 129). Genomic sequencing can also be used to monitor viral genetic changes that affect molecular diagnostics. Using multiple targets for SARS-CoV-2 detection, such as a multiplex PCR targeted at two or more regions of the virus genome, is a cost-effective approach to reduce the chance of false negatives in assays as a result of the virus’s evolution (47,127). Sequencing of the virus genome or target gene could be undertaken when there is consistent failure to detect one target or newly observed differences in the sensitivity of assays targeting different regions in order to identify the possible cause. For additional information, see the interim guidance on the diagnosis of SARS- CoV-2 infections (47). Viral mutations can also impact the antigen or serological assay, and genomic sequencing can help to detect the potential failure of such assays at an early stage (130–132). 4.3.3 SARS-CoV-2 evolution at the human–animal interface When a virus transmits from one species to another, the virus may adapt to its new host. The ACE-2 receptor that is targeted by SARS-CoV-2 is similar across humans and a wide variety of animals (mostly mammals) (133, 134). There is therefore potential for human to animal transmission (anthroponosis). While ACE-2 homology suggests that other animals may be susceptible to SARS-CoV-2, other proteins critical for viral replication might differ and prevent infections in these candidate animals. Therefore, appropriate real-world or experimental infection data are needed to determine the susceptibility of specific animals. Various animals have been shown to be susceptible to SARS-CoV- 2 (15, 127, 135–151), and SARS-CoV-2 is known to be transmissible in certain animal species (e.g., minks and hamsters). The resistance of some animal species to infection with SARS-CoV-2 has also been demonstrated. Genetic changes in the sequence that encodes the viral spike protein that binds to the ACE-2 receptors may emerge and facilitate a jump to new host species. The SARS-CoV-2 spike protein, especially the RBD, is a critical target for natural and vaccine-induced immunity (28–32). Diversification of genomic regions encoding the spike protein has already been observed in cases where humans infected with SARS-CoV-2 have infected minks and there has been secondary zoonotic transmission back to humans (149). Therefore, diversification of the spike gene following the human–animal exchange of SARS-CoV-2 likely increases the risk of strains emerging that can easily reinfect humans and may be associated with reduced vaccine efficacy or amenability to monoclonal antibody therapies (33). To prevent these events from occurring, countries are encouraged to conduct risk assessments on the potential spread to other species living with or near humans in domestic, rural, agricultural or other zoological settings (127, 152–154). Risk mitigation strategies need to be established and adequate monitoring is needed to ensure the timely detection of these events. Monitoring requires resources, and targeted strategies should be adopted where possible. This requires a One Health strategy in which different disciplines work together, including public, clinical and occupational health, veterinary and wildlife authorities, and forestry and natural resources management (127, 152, 155–157). This collaboration should also focus on the development of joint outbreak investigation and infection prevention and SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -10- control protocols, testing of potentially infected humans and animals, and the sharing of sequence data. Where anthroponotic infection or secondary zoonotic infection is observed, sequencing of virus genomes can help to evaluate the possible new risks associated with these events. Methods This interim guidance was developed in conjunction with the implementation guide Genomic sequencing of SARS- CoV-2: a guide to implementation for maximum impact on public health. The implementation guide was developed in consultation with experts with experience in the various fields of genomic sequencing from the Global Laboratory Alliance of High Threat Pathogens (GLAD-HP), the reference network for confirmatory testing for COVID-19, and the Global Outbreak Alert and Response Network (GOARN). After initial discussions by a technical writing group led by a temporary advisor and members of the WHO COVID-19 Laboratory Team, contributions were sought from other experts within and outside WHO, and two online meetings were held to resolve outstanding questions. Subsequently, this interim guidance was drafted for national stakeholders, containing a summary of relevant information from this interim guidance and additional relevant information for this target audience. This interim guidance was subsequently circulated for input to the experts that supported the drafting of the implementation guide, the reference network for confirmatory testing for COVID-19, the regional laboratory focal points and other stakeholders, as listed in the acknowledgements. Plans for updating WHO continues to monitor the situation closely for any changes that may affect this interim guidance. Should any factors change, WHO will issue a further update. Otherwise, this interim guidance will expire one year after the date of publication. Contributors WHO steering group: Celine Barnadas; Sebastian Cognat; Roger Evans; Bruce Allan Gordon; Varja Grabovac; Rebecca Grant; Francis Inbanathan; Frank Konings; Karen Nahapetyan; Marco Marklewitz; Marie-jo Medina; Kate Olive Medlicott; Mick Mulders; Mark D Perkins; Magdi Samaan; Oliver Schmoll, Maria Van Kerkhove; Karin von Eije; Joanna Zwetyenga. External contributors: Kim Benschop, Netherlands National Institute for Public Health and the Environment (RIVM), Bilthoven, Netherlands; Antonino di Caro, Instituto Nazionale per le Malattie Infettive Lazzaro Spallanzani, Italy; Nuno Rodrigues Faria, Imperial College, London and University of Oxford, Oxford, United Kingdom; Tanya Golubchik, University of Oxford, Oxford, United Kingdom; Keith Hamilton, World Organization for Animal Health (OIE); Edward Holmes, University of Sydney, Sydney, Australia; Sarah C Hill, Royal Veterinary College, London and University of Oxford, Oxford, United Kingdom; Erik Karlsson, Institut Pasteur de Cambodge, Cambodia; Meng Ling Moi, Nagasaki University, Nagasaki, Japan; Leo Poon, Hong Kong University, Hong Kong Special Administrative Region (SAR), China; James Shepherd, University of Glasgow, Glasgow, United Kingdom; Etienne Simon-Loriere, Pasteur Institute, Paris, France. And the other experts that contributed to the implementation guide for SARS-CoV-2 sequencing that served as the basis for this document: Kristian Andersen, Scripps Research, La Jolla, CA, USA; Julio Croda, Ministry of Health, Rio de Janeiro, Brazil; Túlio de Oliveira, University of KwaZulu- Natal, Durban, South Africa; Simon Dellicour, Free University of Brussels, Brussels, Belgium; Nathan Grubaugh, Yale University, New Haven, CT, USA; Liana Kafetzopoulou, KU Leuven – University of Leuven, Belgium; Marion Koopmans, Erasmus MC, Rotterdam, Netherlands; Tommy Lam, University of Hong Kong , Hong Kong SAR, China; Philippe Lemey, KU Leuven – University of Leuven, Belgium; Tze Minn Mak, National Centre for Infectious Diseases, Singapore; Marcio Roberto Nunes, Evandro Chagas Institute, Ananindeua, Pará, Brazil; Bas Oude Munnink, Erasmus MC, Rotterdam, Netherlands; Gustavo Palacios, United States Agency for International Development, Washington, DC, USA; Steven Pullan, Public Health England, London, United Kingdom; Timothy Vaughan, Eidgenössische Technische Hochschule Zurich (ETH Zurich), Zurich, Switzerland; Josh Quick, University of Birmingham, Birmingham, United Kingdom; Andrew Rambaut, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom; Chantal Reusken, RIVM, Bilthoven, Netherlands; Tanja Stadler, Eidgenössische Technische Hochschule Zurich (ETH Zurich), Switzerland; Marc Suchard, University of California at Los Angeles, Los Angeles, CA, USA; SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -11- Huaiyu Tian, Beijing Normal University, Beijing, China; Lia van der Hoek, Amsterdam Medical Centre, Amsterdam, Netherlands; Erik Volz, Imperial College, London, United Kingdom. Declarations of interest All contributors submitted declaration of interest documents for review. Contributors who were determined to have a potential conflict of interest or bias toward specific products were excluded from advising on platform selection. Funder Funded by WHO References 1. Fraser C, Donnelly CA, Cauchemez S, Hanage WP, Van Kerkhove MD, Hollingsworth TD, et al. Pandemic potential of a strain of influenza A (H1N1): early findings. Science. 2009;324:1557–61. doi: 10.1126/science.1176062. 2. Rambaut A, Holmes E. The early molecular epidemiology of the swine-origin A/H1N1 human influenza pandemic. PLoS Curr. 2009;1:RRN1003. doi: 10.1371/currents.rrn1003. 3. Smith GJD, Vijaykrishna D, Bahl J, Lycett SJ, Worobey M, Pybus OG, et al. Origins and evolutionary genomics of the 2009 swine-origin H1N1 influenza A epidemic. Nature. 2009;459:1122–5. doi: 10.1038/nature08182. 4. Mena I, Nelson MI, Quezada-Monroy F, Dutta J, Cortes-Fernández R, Lara-Puente JH, et al. Origins of the 2009 H1N1 influenza pandemic in swine in Mexico. eLife. 2016;5:e16777. doi: 10.7554/eLife.16777. 5. Ladner JT, Wiley MR, Mate S, Dudas G, Prieto K, Lovett S, et al. Evolution and spread of Ebola virus in Liberia, 2014–2015. Cell Host Microbe. 2015;18:659–69. doi: 10.1016/j.chom.2015.11.008. 6. Stadler T, Kühnert D, Rasmussen DA, Plessis dL. Insights into the early epidemic spread of Ebola in Sierra Leone provided by viral sequence data. PLoS Curr. 2014;6. doi: 10.1371/currents.outbreaks.02bc6d927ecee7bbd33532ec8ba6a25f. 7. Smits SL, Pas SD, Reusken CB, Haagmans BL, Pertile P, Cancedda C, et al. Genotypic anomaly in Ebola virus strains circulating in Magazine Wharf area, Freetown, Sierra Leone, 2015. Euro Surveill. 2015;20. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2015.20.40.30035. 8. GLASS whole-genome sequencing for surveillance of antimicrobioal resistance. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/334354, accessed 20 November 2020). 9. The use of next-generation sequencing technologies for the detection of mutations associated with drug resistance in Mycobacterium tuberculosis complex: technical guidance. Geneva: World Health Organization; 2018 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/274443, accessed 15 November 2020). 10. Whole genome sequencing for foodborne disease surveillance: landscape paper. Geneva: World Health Organization; 2018 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/272430, accessed 25 November 2020). 11. Next-generation sequencing of influenza viruses: general information for national influenza centres. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/influenza/gisrs_laboratory/national_influenza_centres/NGS_guidance_for_NICs.pdf?ua=1, accessed 20 November 2020). 12. GISAID (https://www.gisaid.org/, accessed 5 January 2021). 13. Genomic epidemiology of novel coronavirus: global subsampling [website]. Nextstrain; 2020 (https://nextstrain.org/ncov/global, accessed 4 December 2020). 14. Volz E, Baguelin M, Bhatia S, Boonyasiri A, Cori A, Cucunuba Z, et al. Report 5 - phylogenetic analysis of SARS-CoV-2. London: Imperial College London; 2020 (http://www.imperial.ac.uk/medicine/departments/school-public-health/infectious-disease- epidemiology/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/report-5-phylogenetics-of-sars-cov-2/, accessed 26 June 2020). 15. Oude Munnink BB, Sikkema RS, Nieuwenhuijse DF, Molenaar RJ, Munger E, Molenkamp R, et al. Transmission of SARS-CoV-2 on mink farms between humans and mink and back to humans. Science. 2020. doi: 10.1126/science.abe5901. 16. Coronavirus disease (COVID-19): situation report – 185. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200723-covid-19-sitrep-185.pdf?sfvrsn=9395b7bf_2, accessed 15 November 2020). 17. Genomic sequencing of SARS-CoV-2: a guide to implementation for maximum impact on public health. Geneva: World Health Organization; 2020. (https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/338480/9789240018440-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y, accessed 8 January 2021) 18. International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV); 2020 (https://talk.ictvonline.org/, accessed 27 July 2020). 19. Gorbalenya ABS, Baric R, de Groot R, Drosten C, Gulyaeva A, Haagmans B, et al. The species Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus: classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2. Nat Microbiol. 2020;5:536–44. doi: 10.1038/s41564-020-0695-z. 20. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. A novel coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. N Engl J Med. 2020;382:727–33. doi: 10.1056/NEJMoa2001017. 21. Naqvi AAT, Fatima K, Mohammad T, Fatima U, Singh IK, Singh A, et al. Insights into SARS-CoV-2 genome, structure, evolution, pathogenesis and therapies: structural genomics approach. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2020;1866:165878. doi: 10.1016/j.bbadis.2020.165878. 22. Yoshimoto FK. The proteins of severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2 or n-CoV19), the cause of COVID-19. Protein J. 2020;39:198–216. doi: 10.1007/s10930-020-09901-4. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -12- 23. Kim D, Lee JY, Yang JS, Kim JW, Kim VN, Chang H. The architecture of SARS-CoV-2 transcriptome. Cell. 2020;181:914–21 e10. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.011. 24. Lu R, Zhao X, Li J, Niu P, Yang B, Wu H, et al. Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus: implications for virus origins and receptor binding. Lancet. 2020;395:565–74. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30251-8. 25. Yan R, Zhang Y, Li Y, Xia L, Guo Y, Zhou Q. Structural basis for the recognition of SARS-CoV-2 by full-length human ACE2. Science. 2020;367:1444–8. doi: 10.1126/science.abb2762. 26. Ni W, Yang X, Yang D, Bao J, Li R, Xiao Y, et al. Role of angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) in COVID-19. Crit Care. 2020;24:422. doi: 10.1186/s13054-020-03120-0. 27. Hoffmann M, Kleine-Weber H, Schroeder S, Kruger N, Herrler T, Erichsen S, et al. SARS-CoV-2 cell entry depends on ACE2 and TMPRSS2 and is blocked by a clinically proven protease inhibitor. Cell. 2020;181:271–80 e8. doi: 10.1016/j.cell.2020.02.052. 28. Amanat F, Krammer F. SARS-CoV-2 vaccines: status report. Immunity. 2020;52:583–9. doi: 10.1016/j.immuni.2020.03.007. 29. Brouwer PJM, Caniels TG, van der Straten K, Snitselaar JL, Aldon Y, Bangaru S, et al. Potent neutralizing antibodies from COVID-19 patients define multiple targets of vulnerability. Science. 2020;369:643–50. doi: 10.1126/science.abc5902. 30. Tai W, He L, Zhang X, Pu J, Voronin D, Jiang S, et al. Characterization of the receptor-binding domain (RBD) of 2019 novel coronavirus: implication for development of RBD protein as a viral attachment inhibitor and vaccine. Cell Mol Immunol. 2020;17:613–20. doi: 10.1038/s41423-020-0400-4. 31. Shi R, Shan C, Duan X, Chen Z, Liu P, Song J, et al. A human neutralizing antibody targets the receptor-binding site of SARS-CoV-2. Nature. 2020;584:120–4. doi: 10.1038/s41586-020-2381-y. 32. Rogers TF, Zhao F, Huang D, Beutler N, Burns A, He WT, et al. Isolation of potent SARS-CoV-2 neutralizing antibodies and protection from disease in a small animal model. Science. 2020;369:956–63. doi: 10.1126/science.abc7520. 33. Li Q, Wu J, Nie J, Zhang L, Hao H, Liu S, et al. The impact of mutations in SARS-CoV-2 spike on viral infectivity and antigenicity. Cell. 2020;182:1284–94 e9. doi: 10.1016/j.cell.2020.07.012. 34. Candido DS, Claro IM, de Jesus JG, Souza WM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science. 2020;369:1255–60. doi: 10.1126/science.abd2161. 35. van Dorp L, Acman M, Richard D, Shaw LP, Ford CE, Ormond L, et al. Emergence of genomic diversity and recurrent mutations in SARS-CoV-2. Infect Genet Evol. 2020;83:104351. doi: 10.1016/j.meegid.2020.104351. 36. Xu W, Zhang Y, Wang H, Zhu Z, Mao N, Mulders MN, et al. Global and national laboratory networks support high quality surveillance for measles and rubella. Int Health. 2017;9:184–9. doi: 10.1093/inthealth/ihx017. 37. Mulders MN, Serhan F, Goodson JL, Icenogle J, Johnson BW, Rota PA. Expansion of surveillance for vaccine-preventable diseases: building on the global polio laboratory network and the global measles and rubella laboratory network platforms. J Infect Dis. 2017;216:S324–S30. doi: 10.1093/infdis/jix077. 38. Diop OM, Kew OM, de Gourville EM, Pallansch MA. The global polio laboratory network as a platform for the viral vaccine- preventable and emerging diseases laboratory networks. J Infect Dis. 2017;216:S299–S307. doi: 10.1093/infdis/jix092. 39. Hay AJ, McCauley JW. The WHO Global Influenza Surveillance and Response System (GISRS): a future perspective. Influenza Other Respir Viruses. 2018;12:551–7. doi: 10.1111/irv.12565. 40. Terms of reference for WHO reference laboratories providing confirmatory testing for COVID-19. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/publications/m/item/terms-of-reference-for-who-reference-laboratories-providing- confirmatory-testing-for-covid-19, accessed 26 June 2020). 41. RubeNS database for rubella sequences (http://www.who-rubella.org/, accessed 26 June 2020). 42. MeaNS: Measles nucleotide surveillance (http://www.who-measles.org, accessed 26 June 2020). 43. Roy S, LaFramboise WA, Nikiforov YE, Nikiforova MN, Routbort MJ, Pfeifer J, et al. Next-generation sequencing informatics: challenges and strategies for implementation in a clinical environment. Arch Pathol Lab Med. 2016;140:958–75. doi: 10.5858/arpa.2015-0507-RA. 44. Mutenherwa F, Wassenaar DR, de Oliveira T. Experts' perspectives on key ethical issues associated with HIV phylogenetics as applied in HIV transmission dynamics research. J Empir Res Hum Res Ethics. 2019;14:61–77. doi: 10.1177/1556264618809608. 45. Emanuel EJ, Wendler D, Grady C. What makes clinical research ethical? JAMA. 2000;283:2701–11. doi: 10.1001/jama.283.20.2701. 46. WHO guidelines on ethical issues in public health surveillance. Geneva: World Health Organization; 2017 (https://www.who.int/ethics/publications/public-health-surveillance/en/, accessed 15 November 2020). 47. Diagnostic testing for SARS-CoV-2: interim guidance. 11 September 2020. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/publications/i/item/diagnostic-testing-for-sars-cov-2, accessed 6 December 2020). 48. MacCannell D. SARS-CoV-2 sequencing (https://github.com/CDCgov/SARS-CoV-2_Sequencing, accessed 1 November 2020). 49. Cesare MD. Probe-based target enrichment of SARS-CoV-2 [Protocol]. Univeristy of Oxford; 2020. doi: 10.17504/protocols.io.bd5di826. 50. Vogels CBF, Brito AF, Wyllie AL, Fauver JR, Ott IM, Kalinich CC, et al. Analytical sensitivity and efficiency comparisons of SARS-CoV-2 RT–qPCR primer–probe sets. Nat Microbiol. 2020:5:1299–1305. doi: 10.1038/s41564-020-0761-6. 51. Quick J, Grubaugh ND, Pullan ST, Claro IM, Smith AD, Gangavarapu K, et al. Multiplex PCR method for minION and Illumina sequencing of Zika and other virus genomes directly from clinical samples. Nat Protoc. 2017;12:1261–76. doi: 10.1038/nprot.2017.066. 52. Grubaugh ND, Gangavarapu K, Quick J, Matteson NL, De Jesus JG, Main BJ, et al. An amplicon-based sequencing framework for accurately measuring intrahost virus diversity using PrimalSeq and iVar. Genome Biol. 2019;20:8. doi: 10.1186/s13059-018-1618-7. 53. Matteson N, Grubaugh N, Gangavarapu K, Quick J, Loman N, Andersen K. PrimalSeq: Generation of tiled virus amplicons for MiSeq sequencing [Protocol]. 2020. doi: 10.17504/protocols.io.bez7jf9n. 54. Quince C, Walker AW, Simpson JT, Loman NJ, Segata N. Shotgun metagenomics, from sampling to analysis. Nat Biotechnol. 2017;35:833–44. doi: 10.1038/nbt.3935. 55. Bragg L, Tyson GW. Metagenomics using next-generation sequencing. Methods Mol Biol. 2014;1096:183–201. doi: 10.1007/978-1- 62703-712-9_15. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -13- 56. Xiao M, Liu X, Ji J, Li M, Li J, Yang L, et al. Multiple approaches for massively parallel sequencing of SARS-CoV-2 genomes directly from clinical samples. Genome Med. 2020;12:57. doi: 10.1186/s13073-020-00751-4. 57. Rambaut A, Holmes EC, O’Toole Á, Hill V, McCrone JT, Ruis C, et al. A dynamic nomenclature proposal for SARS-CoV-2 lineages to assist genomic epidemiology. Nat Microbiol. 2020;5:1403–7. doi: 10.1038/s41564-020-0770-5. 58. Singer J, Gifford R, Cotten M, Robertson D. CoV-GLUE: A web application for tracking SARS-CoV-2 genomic variation. Preprints. 2020:2020060225. doi: 10.20944/preprints202006.0225.v1. 59. CoVsurver: mutation analysis of hCoV-19. GISAID (https://www.gisaid.org/epiflu-applications/covsurver-mutations-app/, accessed 11 December 2020). 60. Pangolin COVID-19 lineage assigner (https://pangolin.cog-uk.io/, accessed 11 December 2020). 61. Fauquet CM, Fargette D. International Committee on Taxonomy of Viruses and the 3,142 unassigned species. Virol J. 2005;2:64. doi: 10.1186/1743-422X-2-64. 62. Alm E, Broberg EK, Connor T, Hodcroft EB, Komissarov AB, Maurer-Stroh S, et al. Geographical and temporal distribution of SARS- CoV-2 clades in the WHO European Region, January to June 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560- 7917.ES.2020.25.32.2001410. 63. Policy statement on data sharing by WHO in the context of public health emergencies (as of 13 April 2016). Geneva: World Health Organization Geneva; 2016 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/254440, accessed 25 November 2020). 64. Pandemic influenza preparedness framework, for the sharing of influenza viruses and access to vaccines and other benefits. Geneva: World Health Organization; 2011 (https://apps.who.int/gb/pip/pdf_files/pandemic-influenza-preparedness-en.pdf, accessed 20 November 2020). 65. Executive Board, 140th session, provisional agenda item 7.5 Review of the pandemic influenza preparedness framework, report by the Director-General. Geneva: World Health Organization; 2016 (https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/EB140/B140_16- en.pdf?ua=1, accessed 15 November 2020). 66. Laboratory testing strategy recommendations for COVID-19. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/331509, accessed 6 December 2020). 67. Guidance for laboratories shipping specimens to WHO reference laboratories that provide confirmatory testing for COVID-19 virus. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/331639, accessed 4 December 2020). 68. Molecular assays to diagnose COVID-19: summary table of available protocols. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/who-documents-detail/molecular-assays-to-diagnose-covid-19-summary-table-of-available-protocols, accessed 4 December 2020). 69. Fact sheet: genetic sequence data and databases. Geneva: World Health Organization; 2018 (https://www.who.int/influenza/pip/GSD_EN_V2_10Sep2018.pdf?ua=1, accessed 11 December 2020). 70. medRxiv: The Preprint Server for Health Sciences (https://www.medrxiv.org/, accessed 1 November 2020). 71. bioRxiv: The Preprint Server for Biology (https://www.biorxiv.org/, accessed 1 November 2020). 72. Virological (https://virological.org/, accessed 1 November 2020). 73. Wu F, Zhao S, Yu B, Chen Y-M, Wang W, Song Z-G, et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature. 2020;579:265–9. doi: 10.1038/s41586-020-2008-3. 74. Lu J, du Plessis L, Liu Z, Hill V, Kang M, Lin H, et al. Genomic epidemiology of SARS-CoV-2 in Guangdong Province, China. Cell. 2020;181:997–1003.e9. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.023. 75. Zhou P, Yang XL, Wang XG, Hu B, Zhang L, Zhang W, et al. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature. 2020;579:270–3. doi: 10.1038/s41586-020-2012-7. 76. Corman VM, Landt O, Kaiser M, Molenkamp R, Meijer A, Chu DK, et al. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real-time RT-PCR. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045. 77. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) in suspected human cases by RT-PCR. Hong Kong University Medical School; 2020 (https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/peiris-protocol-16-1-20.pdf?sfvrsn=af1aac73_4, accessed 1 December 2020). 78. Melén K, Kakkola L, He F, Airenne K, Vapalahti O, Karlberg H, et al. Production, purification and immunogenicity of recombinant Ebola virus proteins: a comparison of Freund's adjuvant and adjuvant system 03. J Virol Methods. 2017;242:35–45. doi: 10.1016/j.jviromet.2016.12.014. 79. Draft landscape of COVID-19 candidate vaccines. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/publications/m/item/draft-landscape-of-covid-19-candidate-vaccines, accessed 26 June 2020). 80. Ren Y, Zhou Z, Liu J, Lin L, Li S, Wang H, et al. A strategy for searching antigenic regions in the SARS-CoV spike protein. Genomics Proteomics Bioinformatics. 2003;1:207–15. doi: 10.1016/s1672-0229(03)01026-x. 81. Li Q, Guan X, Wu P, Wang X, Zhou L, Tong Y, et al. Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus-infected pneumonia. N Engl J Med. 2020;382:1199–207. doi: 10.1056/NEJMoa2001316. 82. Andersen K. Clock and TMRCA based on 27 genomes. Scripps Research; 2020 (https://virological.org/t/clock-and-tmrca-based-on-27- genomes/347, accessed 26 June 2020). 83. Report of the WHO–China Joint Mission on coronavirus disease 2019 (COVID-19). Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/publications-detail-redirect/report-of-the-who-china-joint-mission-on-coronavirus-disease-2019-(covid-19), accessed 15 July 2020). 84. Cui J, Li F, Shi Z-L. Origin and evolution of pathogenic coronaviruses. Nat Rev Microbiol. 2019;17:181–92. doi: 10.1038/s41579-018- 0118-9. 85. Grenfell BT, Pybus OG, Gog JR, Wood JLN, Daly JM, Mumford JA, et al. Unifying the epidemiological and evolutionary dynamics of pathogens. Science. 2004;303:327–32. doi: 10.1126/science.1090727. 86. Volz EM, Koelle K, Bedford T. Viral phylodynamics. PLoS Comput Biol. 2013;9. doi: 10.1371/journal.pcbi.1002947. 87. Pybus OG, Rambaut A. Evolutionary analysis of the dynamics of viral infectious disease. Nat Rev Genet. 2009;10:540–50. doi: 10.1038/nrg2583. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -14- 88. Lai A, Bergna A, Caucci S, Clementi N, Vicenti I, Dragoni F, et al. Molecular tracing of SARS-CoV-2 in Italy in the first three months of the epidemic. Viruses. 2020;12. doi: 10.3390/v12080798. 89. Fauver JR, Petrone ME, Hodcroft EB, Shioda K, Ehrlich HY, Watts AG, et al. Coast-to-coast spread of SARS-CoV-2 during the early epidemic in the United States. Cell. 2020;181:990–6.e5. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.021. 90. Candido DdS, Claro IM, Jesus dJG, Souza dWM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science. 2020;369:1255–60. doi: 10.1101/2020.06.11.20128249. 91. Lemey P, Hong S, Hill V, Baele G, Poletto C, Colizza V, et al. Accommodating individual travel history, global mobility, and unsampled diversity in phylogeography: a SARS-CoV-2 case study. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.06.22.165464. 92. Lemey P, Rambaut A, Bedford T, Faria N, Bielejec F, Baele G, et al. Unifying viral genetics and human transportation data to predict the global transmission dynamics of human influenza H3N2. PLoS Pathog. 2014;10:e1003932. doi: 10.1371/journal.ppat.1003932. 93. Dudas G, Carvalho LM, Bedford T, Tatem AJ, Baele G, Faria NR, et al. Virus genomes reveal factors that spread and sustained the Ebola epidemic. Nature. 2017;544:309–15. doi: 10.1038/nature22040. 94. Dellicour S, Baele G, Dudas G, Faria NR, Pybus OG, Suchard MA, et al. Phylodynamic assessment of intervention strategies for the West African Ebola virus outbreak. Nat Commun. 2018;9:1–9. doi: 10.1038/s41467-018-03763-2. 95. Lemey P, Rambaut A, Drummond AJ, Suchard MA. Bayesian phylogeography finds its roots. PLoS Comput Biol. 2009;5:e1000520. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000520. 96. Lemey P, Rambaut A, Welch JJ, Suchard MA. Phylogeography takes a relaxed random walk in continuous space and time. Mol Biol Evol. 2010;27:1877–85. doi: 10.1093/molbev/msq067. 97. Bloomquist EW, Lemey P, Suchard MA. Three roads diverged? Routes to phylogeographic inference. Trends Ecol Evol. 2010;25:626– 32. doi: 10.1016/j.tree.2010.08.010. 98. Faria NR, Suchard MA, Rambaut A, Lemey P. Towards a quantitative understanding of viral phylogeography. Curr Opin Virol. 2011;1:423–9. doi: 10.1016/j.coviro.2011.10.003. 99. Lemey P, Hong S, Hill V, Baele G, Poletto C, Colizza V, et al. Accommodating individual travel history, global mobility, and unsampled diversity in phylogeography: A SARS-CoV-2 case study. bioRxiv. 2020:165464. doi: 10.1101/2020.06.22.165464. 100. Reusken CB, Buiting A, Bleeker-Rovers C, Diederen B, Hooiveld M, Friesema I, et al. Rapid assessment of regional SARS-CoV-2 community transmission through a convenience sample of healthcare workers, the Netherlands, March 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.12.2000334. 101. Worby CJ, Lipsitch M, Hanage WP. Shared genomic variants: identification of transmission routes using pathogen deep-sequence data. Am J Epidemiol. 2017;186:1209–16. doi: 10.1093/aje/kwx182. 102. Duchene S, Featherstone L, Haritopoulou-Sinanidou M, Rambaut A, Lemey P, Baele G. Temporal signal and the phylodynamic threshold of SARS-CoV-2. bioRxiv. 2020:077735. doi: 10.1101/2020.05.04.077735. 103. Volz E, Fu H, Wang H, Xi X, Chen W, Liu D, et al. Genomic epidemiology of a densely sampled COVID19 outbreak in China. medRxiv. 2020:20033365. doi: 10.1101/2020.03.09.20033365. 104. Bedford T, Greninger AL, Roychoudhury P, Starita LM, Famulare M, Huang M-L, et al. Cryptic transmission of SARS-CoV-2 in Washington State. Science. 2020;370:571–5. doi: 10.1101/2020.04.02.20051417. 105. Zehender G, Lai A, Bergna A, Meroni L, Riva A, Balotta C, et al. Genomic characterization and phylogenetic analysis of SARS-CoV-2 in Italy. J Med Virol. 2020;92:1637–40. doi: 10.1002/jmv.25794. 106. Worobey MA-O, Pekar JA-O, Larsen BA-O, Nelson MA-O, Hill V, Joy JB, et al. The emergence of SARS-CoV-2 in Europe and North America. Science. 2020;370:564–70. doi: 10.1126/science.abc8169. 107. Asghar H, Diop OM, Weldegebriel G, Malik F, Shetty S, El Bassioni L, et al. Environmental surveillance for polioviruses in the Global Polio Eradication Initiative. J Infect Dis. 2014;210 Suppl 1:S294–303. doi: 10.1093/infdis/jiu384. 108. Paul JR, Trask JD, Gard S. Ii. Poliomyelitic virus in urban sewage. J Exp Med. 1940;71:765–77. doi: 10.1084/jem.71.6.765. 109. Nemudryi A, Nemudraia A, Wiegand T, Surya K, Buyukyoruk M, Cicha C, et al. Temporal detection and phylogenetic assessment of SARS-CoV-2 in municipal wastewater. Cell Rep Med. 2020;1:100098. doi: 10.1016/j.xcrm.2020.100098. 110. Wu F, Zhang J, Xiao A, Gu X, Lee WL, Armas F, et al. SARS-CoV-2 titers in wastewater are higher than expected from clinically confirmed cases. mSystems. 2020;5. doi: 10.1128/mSystems.00614-20. 111. Ahmed W, Angel N, Edson J, Bibby K, Bivins A, O'Brien JW, et al. First confirmed detection of SARS-CoV-2 in untreated wastewater in Australia: a proof of concept for the wastewater surveillance of COVID-19 in the community. Sci Total Environ. 2020;728:138764. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138764. 112. Wurtzer SMV, Mouchel JM, Maday Y, Teyssou R, Richard E, Almayrac JL, Moulin L. Evaluation of lockdown impact on SARS-CoV-2 dynamics through viral genome quantification in Paris wastewaters. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.04.12.20062679. 113. La Rosa G, Iaconelli M, Mancini P, Bonanno Ferraro G, Veneri C, Bonadonna L, et al. First detection of SARS-CoV-2 in untreated wastewaters in Italy. Sci Total Environ. 2020;736:139652. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139652. 114. Gertjan Medema LH, Goffe Elsinga, Ronald Italiaander, Anke Brouwer. Presence of SARS-coronavirus-2 RNA in sewage and correlation with reported COVID-19 prevalence in the early stage of the epidemic in the Netherlands. Environ Sci Technol Lett. 2020. doi: 10.1021/acs.estlett.0c00357. 115. Lodder W, de Roda Husman AM. SARS-CoV-2 in wastewater: potential health risk, but also data source. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020;5:533–4. doi: 10.1016/S2468-1253(20)30087-X. 116. Scientific brief: status of environmental surveillance for SARS-CoV-2 virus. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/publications/i/item/WHO-2019-nCoV-sci-brief-environmentalSampling-2020-1, accessed 12 December 2020). 117. Rapid expert consultation on environmental surveillance of SARS-CoV-2 in wastewater: summary report. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.euro.who.int/en/health-topics/environment-and-health/water-and- sanitation/publications/2020/rapid-expert-consultation-on-environmental-surveillance-of-sars-cov-2-in-wastewater-summary- report-2020, accessed 12 December 2020). 118. Edridge AWD, Kaczorowska JM, Hoste ACR, Bakker M, Klein M, Jebbink MF, et al. Coronavirus protective immunity is short lasting. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.05.11.20086439. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -15- 119. To KK, Hung IF, Ip JD, Chu AW, Chan WM, Tam AR, et al. COVID-19 re-infection by a phylogenetically distinct SARS-coronavirus-2 strain confirmed by whole genome sequencing. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1275. 120. Goldman JD, Wang K, Roltgen K, Nielsen SCA, Roach JC, Naccache SN, et al. Reinfection with SARS-CoV-2 and failure of humoral immunity: a case report. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.09.22.20192443. 121. Gupta V, Bhoyar RC, Jain A, Srivastava S, Upadhayay R, Imran M, et al. Asymptomatic reinfection in two healthcare workers from India with genetically distinct SARS-CoV-2. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1451. 122. Mulder M, van der Vegt D, Oude Munnink BB, GeurtsvanKessel CH, van de Bovenkamp J, Sikkema RS, et al. Reinfection of SARS-CoV- 2 in an immunocompromised patient: a case report. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1538. 123. Tillett RL, Sevinsky JR, Hartley PD, Kerwin H, Crawford N, Gorzalski A, et al. Genomic evidence for reinfection with SARS-CoV-2: a case study. Lancet Infect Dis. 2020. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30764-7. 124. Van Elslande J, Vermeersch P, Vandervoort K, Wawina-Bokalanga T, Vanmechelen B, Wollants E, et al. Symptomatic SARS-CoV-2 reinfection by a phylogenetically distinct strain. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1330. 125. Common investigation protocol for investigating suspected SARS-CoV-2 reinfection. Atlanta: United States Centers for Disease Control and Prevention; 2020 (https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/reinfection.html, accessed 1 November 2020). 126. Reinfection with SARS-CoV-2: considerations for public health response. Stockholm: European Centre for Disease Prevention and Control; 2020 (https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/Re-infection-and-viral-shedding-threat-assessment- brief.pdf, accessed 1 November 2020). 127. Emergencies preparedness, response: SARS-CoV-2 variants. Disease outbreak news. Geneva: World Health Organization; 31 December 2020 (https://www.who.int/csr/don/31-december-2020-sars-cov2-variants/en/, accessed 31 December 2020) 128. Baum A, Fulton BO, Wloga E, Copin R, Pascal KE, Russo V, et al. Antibody cocktail to SARS-CoV-2 spike protein prevents rapid mutational escape seen with individual antibodies. Science. 2020;369:1014–8. doi: 10.1126/science.abd0831. 129. Inzaule SC, Hamers RL, Paredes R, Yang C, Schuurman R, Rinke de Wit TF. The evolving landscape of HIV drug resistance diagnostics for expanding testing in resource-limited settings. AIDS Rev. 2017;19:219–30 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28182618, accessed 15 November 2020). 130. Sepulveda N, Phelan J, Diez-Benavente E, Campino S, Clark TG, Hopkins H, et al. Global analysis of Plasmodium falciparum histidine- rich protein-2 (pfhrp2) and pfhrp3 gene deletions using whole-genome sequencing data and meta-analysis. Infect Genet Evol. 2018;62:211–9. doi: 10.1016/j.meegid.2018.04.039. 131. Cremer J, Hofstraat SHI, van Heiningen F, Veldhuijzen IK, van Benthem BHB, Benschop KSM. Genetic variation of Hepatitis B surface antigen among acute and chronic Hepatitis B virus infections in the Netherlands. J Med Virol. 2018;90:1576–85. doi: 10.1002/jmv.25232. 132. Hollinger FB. Hepatitis B virus genetic diversity and its impact on diagnostic assays. J Viral Hepat. 2007;14 Suppl 1:11–5. doi: 10.1111/j.1365-2893.2007.00910.x. 133. Lam SD, Bordin N, Waman VP, Scholes HM, Ashford P, Sen N, et al. SARS-CoV-2 spike protein predicted to form complexes with host receptor protein orthologues from a broad range of mammals. Sci Rep. 2020;10:16471. doi: 10.1038/s41598-020-71936-5. 134. Damas J, Hughes GM, Keough KC, Painter CA, Persky NS, Corbo M, et al. Broad host range of SARS-CoV-2 predicted by comparative and structural analysis of ACE2 in vertebrates. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117:22311–22. doi: 10.1073/pnas.2010146117. 135. Freuling CM, Breithaupt A, Müller T, Sehl J, Balkema-Buschmann A, Rissmann M, et al. Susceptibility of raccoon dogs for experimental SARS-CoV-2. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.08.19.256800v1. 136. Schlottau K, Rissmann M, Graaf A, Schon J, Sehl J, Wylezich C, et al. SARS-CoV-2 in fruit bats, ferrets, pigs, and chickens: an experimental transmission study. Lancet Microbe. 2020;1:e218–e25. doi: 10.1016/S2666-5247(20)30089-6. 137. Shi J, Wen Z, Zhong G, Yang H, Wang C, Huang B, et al. Susceptibility of ferrets, cats, dogs, and other domesticated animals to SARS- coronavirus 2. Science. 2020;368:1016–20. doi: 10.1126/science.abb7015. 138. Kim YI, Kim SG, Kim SM, Kim EH, Park SJ, Yu KM, et al. Infection and rapid transmission of SARS-CoV-2 in ferrets. Cell Host Microbe. 2020;27:704–9 e2. doi: 10.1016/j.chom.2020.03.023. 139. Halfmann PJ, Hatta M, Chiba S, Maemura T, Fan S, Takeda M, et al. Transmission of SARS-CoV-2 in domestic cats. N Engl J Med. 2020;383:592–4. doi: 10.1056/NEJMc2013400. 140. Ruiz-Arrondo I, Portillo A, Palomar AM, Santibanez S, Santibanez P, Cervera C, et al. Detection of SARS-CoV-2 in pets living with COVID-19 owners diagnosed during the COVID-19 lockdown in Spain: a case of an asymptomatic cat with SARS-CoV-2 in Europe. Transbound Emerg Dis. 2020. doi: 10.1111/tbed.13803. 141. Richard M, Kok A, de Meulder D, Bestebroer TM, Lamers MM, Okba NMA, et al. SARS-CoV-2 is transmitted via contact and via the air between ferrets. Nat Commun. 2020;11:3496. doi: 10.1038/s41467-020-17367-2. 142. Sia SF, Yan LM, Chin AWH, Fung K, Choy KT, Wong AYL, et al. Pathogenesis and transmission of SARS-CoV-2 in golden hamsters. Nature. 2020. doi: 10.1038/s41586-020-2342-5. 143. Munster VJ, Feldmann F, Williamson BN, van Doremalen N, Pérez-Pérez L, Schulz J, et al. Respiratory disease and virus shedding in rhesus macaques inoculated with SARS-CoV-2. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.03.21.001628v1. 144. Zhao Y, Wang J, Kuang D, Xu J, Yang M, Ma C, et al. Susceptibility of tree shrew to SARS-CoV-2 infection. Sci Rep. 2020;10:16007. doi: 10.1038/s41598-020-72563-w. 145. Woolsey C, Borisevich V, Prasad AN, Agans KN, Deer DJ, Dobias NS, et al. Establishment of an African green monkey model for COVID- 19. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.05.17.100289. 146. Lu S, Zhao Y, Yu W, Yang Y, Gao J, Wang J, et al. Comparison of nonhuman primates identified the suitable model for COVID-19. Signal Transduct Target Ther. 2020;5:157. doi: 10.1038/s41392-020-00269-6. 147. Sit THC, Brackman CJ, Ip SM, Tam KWS, Law PYT, To EMW, et al. Infection of dogs with SARS-CoV-2. Nature. 2020. doi: 10.1038/s41586-020-2334-5. 148. Newman A, Smith D, Ghai RR, Wallace RM, Torchetti MK, Loiacono C, et al. First reported cases of SARS-CoV-2 infection in companion animals - New York, March–April 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69:710–3. doi: 10.15585/mmwr.mm6923e3. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -16- 149. Oreshkova N, Molenaar RJ, Vreman S, Harders F, Oude Munnink BB, Hakze-van der Honing RW, et al. SARS-CoV-2 infection in farmed minks, the Netherlands, April and May 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.23.2001005. 150. Cahan E. COVID-19 hits U.S. mink farms after ripping through Europe. Science Magazine. 2020 (https://www.sciencemag.org/news/2020/08/covid-19-hits-us-mink-farms-after-ripping-through-europe, accessed 13 November 2020). 151. Abdel-Moneim AS, Abdelwhab EM. Evidence for SARS-CoV-2 infection of animal hosts. Pathogens. 2020;9. doi: 10.3390/pathogens9070529. 152. Exposure of humans or animals to SARS-CoV-2 from wild, livestock, companion and aquatic animals. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 2020 (http://www.fao.org/3/ca9959en/ca9959en.pdf, accessed 1 December 2020). 153. Guidelines to mitigate the impact of the COVID-19 pandemic on livestock production and animal health. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 2020 (http://www.fao.org/3/ca9177en/CA9177EN.pdf, accessed 1 December 2020). 154. Guidance on working with farmed animals of species susceptible to infection with SARS-CoV-2. Paris: World Organisation for Animal Health (OIE); 2020 (https://www.oie.int/fileadmin/Home/MM/Draft_OIE_Guidance_farmed_animals_cleanMS05.11.pdf, accessed 8 December 2020). 155. El Zowalaty ME, Jarhult JD. From SARS to COVID-19: a previously unknown SARS-related coronavirus (SARS-CoV-2) of pandemic potential infecting humans: call for a One Health approach. One Health. 2020;9:100124. doi: 10.1016/j.onehlt.2020.100124. 156. Leroy EM, Ar Gouilh M, Brugere-Picoux J. The risk of SARS-CoV-2 transmission to pets and other wild and domestic animals strongly mandates a One-Health strategy to control the COVID-19 pandemic. One Health. 2020;10:100133. doi: 10.1016/j.onehlt.2020.100133. 157. Guidelines for working with free-ranging wild mammals in the era of the COVID-19 pandemic. Paris: World Organisation for Animal Health (OIE); 2020 (https://www.oie.int/fileadmin/Home/eng/Our_scientific_expertise/docs/pdf/COV-19/A_WHSG_and_OIE_COVID- 19_Guidelines.pdf, accessed 10 December 2020). SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -17- Annex I: Key questions to consider before initiating a sequencing programme (1) What are the expected outputs of the sequencing programme? (2) Which samples should be sequenced to achieve the expected outputs identified in step 1? Which metadata or additional data sources are critical? (3) Who are the key stakeholders and what are their responsibilities? How can they be effectively engaged? (4) How can samples and information be transferred rapidly and appropriately between stakeholders, as required? (5) Is the project designed in accordance with local, national and international laws and ethical guidelines? (6) Are adequate funding, equipment and human resources available to deliver all stages of specimen retrieval, wet-laboratory sequencing, bioinformatic, phylodynamic and other analyses, data sharing, and communication of timely results to appropriate stakeholders? (7) How can goals be achieved without disrupting other areas of laboratory work, such as clinical diagnostics, and avoiding duplication of effort? (8) How will the programme be evaluated for cost-effectiveness and impact? SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -18- Annex II: Checklist for setting up a SARS-CoV-2 sequencing programme Aims Define the expected aims of the sequencing programme; what information will sequencing be likely to provide that is additional to or more cost-effective than existing approaches? Stakeholder identification and engagement Identify key stakeholders. Discuss the programme aims with senior representatives of stakeholder groups and define the responsibilities of each group. Consider sharing educational materials about the potential and requirements of SARS-CoV-2 sequencing with stakeholders. Identify the links needed between key stakeholders to enable rapid movement of samples, requests for information and use of results. Ensure that clear, appropriate links between stakeholders are established. Technical considerations Determine the level of genomic sampling required to achieve the desired goals, in discussion with senior members of case-identification and analytical teams. Identify the metadata required to achieve the desired goals, in discussion with senior members of case-identification and analytical teams. Choose appropriate sample and library preparation protocols. Choose appropriate bioinformatic protocols. Choose appropriate analytical protocols. Logistical considerations Consider where sequencing and analysis will be conducted (e.g., an existing diagnostic laboratory or external commercial or academic laboratory). Identify appropriate sources of funding that will be adequate to support laboratory sequencing, data storage and data analysis. Ensure that sufficient reagents and computational resources are available and can be sustainably obtained as required. Ensure that there are sufficient and appropriate human resources to deliver the programme at every stage. Ensure that sample integrity can be maintained at all steps throughout the pipeline via cold-chain or other measures. Ensure adequate collection and storage of metadata and correct association with biological samples. Consider the possible additional pressure that sequencing will place on existing arms of the public health response, and seek ways to alleviate this. For large-scale sequencing programmes, identify how to streamline the sharing of data and samples between participating groups (e.g., the feasibility of using a single-sample identification and identical metadata formats). Ensuring a safe and ethical environment Conduct appropriate ethical reviews for the generation, use and storage of sequence data and associated metadata. Conduct risk assessments of sequencing activities to ensure appropriate biosafety at all stages. Conduct risk assessments of sequencing activities to ensure appropriate biosecurity, if relevant under national and regional law. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -19- Consider the impact on human resources, including the reallocation of staff or hiring of additional staff to maintain the individual workload at reasonable levels. Ensure that staff can commute to work and be in the workplace safely and in accordance with national guidelines on preventing transmission during the COVID-19 outbreak. Define strategies for maintaining the sequencing programme if key staff members become ill or must self-isolate. Data sharing Ensure that all stakeholders are in agreement as to which sequences and metadata will be shared publicly, via which platforms and when. Ensure that all stakeholders are in agreement as to whether any metadata are to be restricted to a limited number of local users and devise strategies for securely sharing those data. Ensure data sharing complies with national and international regulatory frameworks. Evaluation Ensure regular opportunities for evaluating the sequencing programme, including successes and continuing challenges. Ensure that a monitoring and evaluation framework is implemented to assess performance of the sequencing programme both technically (quality, etc.) and in terms of the programme’s success in meeting its objectives. SARS-CoV-2 genomic sequencing for public health goals: Interim guidance -20- Annex III: Commonly used platforms for SARS- CoV-2 sequencing analysis and their characteristics a This listing of the various instruments is to provide an overview of the most commonly used tools for SARS-CoV-2 genomic sequencing and does not imply WHO endorsement of these products. b Different cost estimations can be found in (8). WHO continues to monitor the situation closely for any changes that may affect this interim guidance. Should any factors change, WHO will issue a further update. Otherwise, this interim guidance document will expire 2 years after the date of publication. © World Health Organization 2021. Some rights reserved. This work is available under the CC BY-NC-SA 3.0 IGO licence. WHO reference number: WHO/2019-nCoV/genomic_sequencing/2021.1 Instrumenta Advantages Limitations Instrument run- time Sequencing throughput Relative cost comparison Sanger sequencing Widely accessible Easy to use Cost-effective sequencing if few targets required Very low throughput Amplicons (often no more than 1000 bp) must be individually amplified and sequenced Expensive for full genomes Inappropriate for metagenomics Typically a few hours 100 kB-2 Mb per single run Relatively low cost for a few targets Illumina (e.g., iSeq, MiniSeq, MiSeq, NextSeq, HiSeq, NovaSeq) Very high sequencing yields possible Very high accuracy iSeq is portable Methods for handling data are well established With the exception of Illumina iSeq, expensive to purchase and maintain compared to some other platforms Maximum read length 2 x 300 bp 10–55 h, depending on the instrument 1.2–6000 Gb, depending on instrument High maintenance and start-up costs Moderate running costs Oxford Nanopore Technologies (Flongle, MinION, GridION, PromethION) Portable, direct sequencing Real-time data Low start-up and maintenance costs Can stop sequencing as soon as sufficient data are achieved Very long read lengths achievable (exceeding the full length of the SARS- CoV-2 genome) Challenges with homopolymers Error rate per read is ~5% (R9.4 flowcells) so use of appropriate pipelines is critical to obtain high- accuracy consensus sequences Currently unsuitable for determining intra-host variation unless replicate sequencing is used (52) Reads available immediately Can be monitored and run for up to several days as required Ranging from < 2 Gb for Flongle flow cell to 220 Gb for PromethION flow cell Up to 48 flow cells can be used on PromethION No maintenance and relatively low start-up costs Moderate running costs Ion Torrent Fast turnaround once sequencing starts Challenges with homopolymers Expensive to purchase Maximum typical read lengths around 400 bp 2 h–1 day, depending on chip and device 30 Mb–50 Gb depending on device and chips Moderate costs

-1- 服务于公共卫生目标的SARS-CoV-2基因组 测序 临时指导 2021年1月8日 关键信息： • 对 SARS-CoV-2 基因序列和相关元数据的全球监测有助于应对 COVID-19 疫情。这包括跟踪 SARS- CoV-2 随时间推移的地理传播，并确保及时发现和评估可能影响致病性、传播或应对措施（如疫苗、 治疗方法和诊断工具）的各种突变。 • 尽管基因测序的成本和复杂性随着时间的推移已经大大降低，有效的测序规划仍然需要在工作人员、 设备、试剂和生物信息基础设施方面进行大量投资。此外，需要有效的协作，以确保生成的数据是高 质量的，并以有意义的方式加以使用。 • 鼓励各国迅速将 SARS-CoV-2序列储存在公共数据库中，以便与科学界共享，服务于公共卫生目的。 对 SARS-CoV-2分级全球测序网络的投资，将有助于开发具有应变能力、高质量的全球测序规划，用 于未来其他疫情病原体的发现和管理。 背景 在过去十年中，病原体的基因序列数据（GSD）在传染病疫情的发现和管理方面发挥了关键作用，支 持着诊断工具、药物和疫苗的开发并为疫情应对提供信息(1–11)。随着新型冠状病毒（后续被命名为严重 急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2））的出现，GSD的重要性进一步得到强调。在首次识别SARS- CoV-2病毒后的一年内，超过 28万个全基因组序列通过可公开访问的数据库得以共享(12)。近实时的数据 分析直接影响了公共卫生应对措施(12–16)。表 1列出了 SARS-CoV-2基因组测序的各项公共卫生目标。 人们越来越了解序列信息如何有助于改善公共卫生，这推动了全球对测序设施和规划的投资。生成 GSD的成本和复杂性的下降为扩大测序能力提供了机会；然而，广泛实施的挑战依然存在，测序能力和数 据在世界各地分布不均，高收入国家的 SARS-CoV-2 GSD比例过高。 表 1. SARS-CoV-2基因组测序的公共卫生目标 需要有限努力的活动，而且一旦完成可能不 需要测序或只是偶尔需要后续测序 需要在较长的一段时间内持续测序的活动 - 确定 SARS-CoV-2为疾病病原体。 - 开发 SARS-CoV-2诊断工具。 - 支持治疗方法和疫苗的开发。 - 调查人类感染的日期并调查 SARS-CoV-2 的起源(进行中)。 - 再度感染： • 评估并增进对这一现象的理解。 • 在个体层面，区分长期感染和再度感染。 SARS-CoV-2的演变及其影响： - 病毒行为的改变(表型改变)，例如， 传播性或致病性； - 免疫力(来自疫苗或自然感染)； - 诊断工具(即分子、血清学、抗原分 析法) - 治疗性的干预措施(如单克隆抗体)。 监测病毒的变动和活动： - 调查种群间的地理传播和再度引入。 - 调查特定环境和人群中的疫情(如医院)。 - 追踪人畜共患病跨越物种屏障的双向再度引 入。 - 监测环境和废水。 - 通过量化传播周期和评价驱动因素，以及估计 人群中的传播水平，支持经典的监测工作。 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -2- 本文件的目的 本文件为国家级决策者和利益攸关方提供指导，指导他们在大流行继续发展的情况下，如何在短期和 长期最大限度地发挥 SARS-CoV-2 基因组测序活动所带来的公共卫生益处。本文包括实施病毒基因组测序 规划的务实考量，以及对于基因组测序的公共卫生目标的概述。本指导文件侧重于 SARS-CoV-2，但也适 用于其他引起公共卫生关注的病原体。建议希望建立 SARS-CoV-2 测序能力的国家将这一工作作为一项更 广泛计划的一部分，建立发现和监测其他引起公共卫生关注的病原体的能力。 更多的世卫组织指导文件 世卫组织已与世界各地的测序专家合作，制定了 SARS-CoV-2 基因组测序：对公共卫生产生最大影响 的实施指引。该指导文件提供了关于 SARS-CoV-2 测序的更完整的背景资料，面向积极参与实施测序规划 的人员(17)。文件对测序的各种用途进行深入审查，并就 SARS-CoV-2 背景下的病原体测序提供技术建议。 除了阅读这些和其他已出版的文件，测序经验有限的实验室应积极寻找机会，与有经验的实验室合作和/或 加入或形成具有测序专长的实验室网络。 1. SARS-CoV-2介绍 SARS-CoV-2属于冠状病毒科的β-冠状病毒属（Sarbecovirus亚属）(18)。它是一种包膜、正向、单链 核糖核酸（RNA）病毒，大约有 30kb的基因组(19)。基因测序使得人们能够读取病毒基因组。由于每种病 原体都有独特的基因组序列，这种方法可用于识别新型病原体（如 SARS-CoV-2）(20)。SARS-CoV-2基因 组编码非结构蛋白、四种结构蛋白（刺突蛋白 [S]、包膜蛋白 [E]、膜蛋白 [M]、核衣壳蛋白 [N]）和几种推 定的辅助蛋白(21–23)。SARS-CoV-2 病毒进入宿主细胞需要将病毒 S 蛋白结合到宿主细胞的血管紧张素转 换酶 2（ACE-2）受体上(24–27)。SARS-CoV-2刺突蛋白，特别是受体结合域(RBD)，是自然免疫和疫苗诱 导免疫的关键靶标(28–32)。因此，刺突蛋白的基因编码多样化可能会影响疫苗的有效性、自然免疫和各种 （单克隆）抗体疗法(33)。 当病毒（尤其是 SARS-CoV-2 等 RNA 病毒）复制时，基因组会发生变化（突变）。如果某个获得性 突变不存在进化劣势，则可能在 SARS-CoV-2 人群中固定。目前估计，在核苷酸层面，SARS-CoV-2 的进 化速率为每年每个位点 1 x 10-3次替换 (34)。这意味着大约每两周完成一次基因组的替换 (35)。这种相对较 低的进化速率限制了单个传播事件的时间分辨率(35)。研究 SARS-CoV-2 的进化，并快速识别可能影响病 毒特性（表型变化）的替换、插入或缺失，是流行病监测的重要工具。这类工作最显著的成果之一是发现 与病毒的传播性和/或致病性变化有关的突变，或可能降低医疗对策（诊断工具、疫苗和治疗方法）效用的 突变。追踪病毒在时间和空间上的突变也有助于跟踪病原体的传播，并有助于加强对潜在传播途径和动态 的了解。通过系统发育分析可以重建病原体的进化史。系统发育和系统动力（即，病毒的系统发育是如何 由流行病学和进化过程形成的）分析可提供大量信息来支持疫情的应对工作。 2. 结合当地条件建立最佳的 SARS-CoV-2测序方法 2.1 结合具体情况对测序目标和方法进行优先排序 虽然基因测序的成本在过去几十年里显著下降，测序仍然需要大量的资源投资（财政、基础设施和人 力）。在启动一个测序项目之前，关键的第一步是确定测序对于达到一个特定的目标是否真的有价值，或 者是否有其他在时间或经济上更有效的做法可用。这一决定可能涉及到要考虑是否仅做病毒测序就足以达 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -3- 到确定的目标，或者是否应将其作为多学科方法中的一个较小的组成部分。比起将病毒基因组分析作为一 个单独或次要的活动，将基因组数据分析员直接纳入公共卫生调查和应对团队、以流行病学为重点的活动 很可能产生更大的直接影响。 在支持测序的资源有限的情况中，可能有必要将测序规划的各项目标限制在临床和/或公共卫生潜力大 的活动上，这会使工作得以持续。这样的规划可能会对 SARS-CoV-2 的测序进行优先排序：(i)接种过 SARS-CoV-2疫苗，但尽管对疫苗表现出适当的免疫应答，之后却仍然感染 SARS-CoV-2的个体；(ii)在风 险环境中，如人类与大量易受 SARS-CoV-2 感染的动物密切互动的环境，或者是免疫功能低下且长时间排 毒的患者，特别是在接受 SARS-CoV-2 抗体治疗时；(iii)当 SARS-CoV-2 的传播性和/或毒性出现意料之外 的增加或变化时；(iv)当怀疑诊断（抗体、抗原、分子检验）方法或疗法的性能表现发生变化时；(v)在聚 集性病例调查期间，测序可以为更好的理解传播事件和/或评价感染控制程序的效果提供支持。 图 1 提供了测序所需基本支柱的概述。如果这三个支柱都没有能力或能力有限，那么很可能有必要与 其他团体建立伙伴关系，以实现测序的各项目标。相反，如果一个或多个支柱具备足够的能力和资源，则 该实验室可考虑开展新的测序规划来支持其他伙伴。对能力的不同需求将在疫情的各个不同阶段出现，并 可能需要实验室从一种战略转向另一种战略。 图 1. 建立测序所需支柱的能力，以选择建立测序规划的最佳办法 2.2 对 SARS-CoV-2和其他（新出现/重新出现的）引起公共卫生关注的病原体全球可持续测序能力进行 投资 具备不同层次的世卫组织实验室网络已证明其能够发挥作用，并促进全球合作，根据特定的国家和区 域需求对各网络进行区域性调整(36–39)。建立这样一个强大而有应变力的全球测序网络，可以最大限度地 提高 SARS-CoV-2和新发/再发病原体测序的公共卫生影响。目前，为 COVID-19提供确认检测的世卫组织 参考实验室正在支持一些这样的测序和分析需求(40)。一些区域已经具备或正在发展测序能力，将能够加 入全球实验室/测序组网络。为了确定各实验室在该网络中可做出的贡献，可对图 1中列出的每个支柱的能 能力和实力 诊断能力 物理测序 序列数据分析 无 有限 有，但不堪 重负 有，充分 有，有支持其 他人的空间 与合作伙伴合作， 获得支持和能力 建设 评估是否可以满足 最低限度的需求， 或者更倾向于获得 外部支持 按照既定目标开展 测序 按照既定目标开展 测序，可能时支持 其他人 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -4- 力进行全球估计。各个特定病原体的实验室网络（如从事抗微生物药物耐药性、MERS-CoV、流感、麻 疹、风疹、脊髓灰质炎病毒和结核病研究的实验室网络）已投资于测序能力，以此作为其监测活动的一部 分(8, 9, 41–43)。由于测序的费用仍然很高，而且测序工作流程的许多部分可以用于各种病原体或测序目 标，因此鼓励开展国家级协作以确保优化利用现有能力。能力建设规划应重点关注阶梯式方法来建设能 力。能力建设的优先事项应视具体情况而定。对一些国家来说，建设湿性实验室能力是合理的，而在其他 情况下，外包实际的测序工作并将重点放在生物信息学、数据管理和解读上将产生更大的影响。有效协 作、数据共享、标准化的测序方案、联合会议和培训、审计、能力测试（测序和分析）和制定参考标准以 评价不同的程序将有助于进一步发展高质量的 SARS-CoV-2 测序规划以及针对未来新兴病原体发现和应对 的测序规划。在网络共享样本的情况下，还应设立适当的机制，充分满足运送样本的各种要求。 3. 实施病毒基因组测序规划的务实考量 此处提供设立测序规划的技术要求总体概述。有关 SARS-CoV-2 测序的详细信息，请参见完整的 SARS-CoV-2测序实施指引(17)。 3.1 发展 SARS-CoV-2测序规划时的务实考量 测序目标将决定测序工作流程的设计（表 1）。助力该过程的相关重要问题可参见附件 I。附件 II包含 了制定 SARS-CoV-2测序规划时需要考虑到的各种考量核对表。图 2为 SARS-CoV-2全基因组测序工作流 程。所有参与测序规划的工作人员都应接受适当的培训和指导，以遵守所规定的任务。应在早期阶段便识 别出重要的利益攸关方、征求他们的意见并邀请其参与规划。在发展测序规划时，需要参与工作的利益攸 关方包括公共卫生机构、诊断实验室、测序设施、分析小组，以及视环境而定的感染预防和控制小组或职 业卫生服务机构、患者权益倡导团体和其他合适的参与人类-动物关系研究的机构。在整个项目过程中， 应发展和维护与规划目标相一致的沟通渠道和路径，以确保测序数据得到最大程度的利用。定期评价项目 进展和开展最终评价是确保吸取经验教训并在需要时进行改进的关键。要成功地实现以新发现的病原体为 重点的测序规划的各项目标，需要不同领域专家的参与：(i)湿性实验室测序和安全处理病毒样本；(ii)从原 始数据生成准确的基因组；(iii)分析基因组，以生成有助于疫情应对的有意义的结果；(iv)病原体。大多数 专家将只精通其中的一个或两个领域。对于(ii)和(iii)，需要强大的计算机资源来实现快速的结果。因此， 具有不同技能的专家之间的协作和资源的集中往往是生成能够真正影响公共卫生的及时、准确和有效结果 的关键。 图 2. SARS-CoV-2全基因组测序工作流程。注：成功地实施这一工作流程将涉及在不同阶段参与其中的专 家之间的双边沟通; 例如，理想情况下，进行数据解读的专家将与参与样本选择和制备的专家直接讨论从 测序中选择哪些样本。 样本收集 样本制备 测序 生物信息学 分析 数据管理/ 共享 数据解读 公共卫生 行动 COVID-19疫情应对人员 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -5- 3.2 伦理考量 在设计测序规划时，审查伦理影响是很重要的。应识别出可能对研究参与者造成社会危害的风险，并 确定缓解战略。任何拟议的调查都应由伦理审查委员会考虑社会价值、科学有效性、参与者选择、风险收 益比、知情同意和对参与者的持续尊重，进行评价和批准(44–46)。如果研究人员在识别围绕 SARS-CoV-2 等疫情病原体的测序可能存在的伦理问题方面缺乏经验，则强烈鼓励此类专业特长的国际协作和参与 (44)。世界各地研究人员之间的协作应确保公平和互利的合作研究伙伴关系。应该鼓励当地的研究人员在 整个研究过程中发挥主导和积极的作用，因为他们更有可能了解他们的卫生保健和研究系统，并能够将结 果转化为政策(44, 45)。基因组序列和元数据共享的伦理考量在第 3.7节讨论。 3.3 采样策略和样本制备考量 一旦确定了目标，就需要与相关利益攸关方一起制定适当的采样策略。有关采样的详细信息可参见 SARS-CoV-2 测序实施指引(17)。理想情况下，选择标本进行测序的原因应被记录在元数据中，因为将样 本的非随机子集包括在内会影响某些基因分析（例如，系统发育和系统动力分析）的可靠性。关于如何采 集临床样本的务实建议包含在 SARS-CoV-2 诊断指导文件中(47)。在测序前，建议相对于其他遗传材料， 对 SARS-CoV-2遗传材料样本进行富集。在这一步骤中，注意不要污染样本(17, 48, 49)。由 ARTIC网络设 计的方法等基于 PCR的方法是一种平价、快速和方便的方法，可在测序之前增加样本中可用的病毒遗传材 料的数量(51–53)。更多的技术细节以及如何在不同的情况下选择最优方法，请参考 SARS-CoV-2测序实施 指引(17)。在初步制备样本、富集 SARS-CoV-2 遗传材料之后，通常可以使用适用于任何病毒的标准测序 方案来制备文库。 3.4 实验室考量 SARS-CoV-2 的测序策略包括依赖基因组知识的靶向法，以及不需要事先掌握基因组序列知识的宏基 因组方法(54, 55)。附件 III 总结了每种常用测序技术的主要优缺点。在对测序能力进行投资之前，应考虑 各种技术对于人力资源、人员能力、实验室基础设施、运行时间、成本、易用性、后续数据处理、通量 （数据生产速率）和测序准确性的要求。需要分析的样本数量将取决于测序的目标。在计算成本时，不仅 要考虑测序设备的采购，还要考虑试剂、维护和服务合同的经常性成本。本指导文件未包括成本，但可在(8) 中找到一份最近的广泛概述。基础设施应到位，以支持可靠的测序，包括可靠的互联网连接和电力供应、 适当的环境（例如，无振动和无尘，一些平台要求记录和调节温度和湿度），以及对于样本存储的记录。 应实施适当的生物安全和生物安全保障措施。评估成本和基本的基础设施需求可有助于决定实际的测序是 应该内部完成还是进行外包更好。技术的变化非常迅速；因此，某些技术将会过时或生产商将转向不同的 机器和/或试剂。在进行大规模投资之前，建议确定生产商承诺在多长的时间内提供试剂和支持所选相关平 台的维护和故障排除。在规划方案时，还应考虑支持测序工作的辅助试剂和附加设备的可获得性（例如， 提取方法[自动或手动]、量化遗传材料的仪器、扩增和孵化仪器、样品纯化以及样本和试剂存储）。开展 基因组测序的实验室应具备高质量的、获得内部和外部质量保证体系确认的 SARS-CoV-2 PCR 能力。此 外，对于工艺过程中的每一步，都应建立和监测各项质量指标。 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -6- 3.5生物信息和计算考量 硬件需求因所采用的方法而不同（详细信息请参考实施指引(17)）。产生的原始数据量取决于测序方 法（见附件 III）和测序样本的数量(56)。数据分析所需的计算能力也因测序目标和方法的不同而不同。例 如，基因组系统发育和比对可能需要高性能的计算能力，特别是在数据集很大的情况下。在开发测序在研 项目时，应考虑存储和处理这些数据所需的计算体系架构的成本。生物信息在研项目将取决于测序前的实 验室阶段、测序平台和使用的试剂。关于生物信息在研项目的详细描述，请参考实施指导文件(17)。 3.6关于病毒命名和命名法的考量 SARS-CoV-2 尚未建立一致的命名法。在缺乏商定一致的命名法的情况下，通常使用三种主要的命名 策略。世系或分支可根据病毒共同的、根据系统发育学决定的共同祖先来定义。GISAID和 Nextstrain都旨 在通过命名不同的系统发育分支，为全球传播的多样性提供一个宽泛的分类。Rambaut等人为 SARS-CoV-2 世系提出了一种动态命名法，重点关注传播活跃的病毒世系和那些传播到新地点的病毒世系(57)。可获得 软件自动为一个世系和/或分支分配新的序列(58–60)。随着SARS-CoV-2基因组的多样性不断增加，对统一 命名法的需求也日渐增加(57, 61, 62)。由于尚不存在一致的命名法，最好的办法是列出使用所有三种常用 系统得到的具体世系和/或分支，或至少明确说明正在使用的命名法。 3.7基因组序列和元数据共享 快速共享病原体 GSD，以及相关的匿名流行病学和临床元数据，将最大限度地发挥基因组测序在公共 卫生应对中的影响(63–65)。广泛共享 SARS-CoV-2序列，以及诊断方案、测序方案和样本，已经有利于在 全球实现分子诊断能力 (66–68)。在 SARS-CoV-2 和未来新出现的疫情期间，科学/医学界应继续加强全球 合作和及时的数据共享。SARS-CoV-2 基因组序列数据共享有两种截然不同的选择：“公共域”和“公共 检索”(69)。公共域数据库提供对数据的访问，不需要访问和使用数据的人的身份，例如由 DDBJ、 EMBL-EBI和 NCBI运营的 INSDC。在 GISAID等公共检索数据库中，用户必须明确自己的身份，以确保 数据的透明使用、允许有效监督、保护数据贡献者的权利、尽最大努力与数据提供者合作，并承认他们在 已公布结果中做出的贡献。上述举例均为免费向公众开放的数据库。当开展病原体测序项目时，必须确定 在这两种选择中，哪一种是最合适的，以及是否需要其他方法来获取和共享 GSD (44)。确保继续共享基因 数据的关键因素之一是对收集临床样本和生成病毒基因组序列的人给予应有的肯定。在使用公开可及的数 据时，应始终承认数据来源，并在可能时，引用相关出版物和预印文章。 序列数据（包括一致性序列、部分一致性序列和原始序列数据）可以多种格式进行宝贵的共享。在共 享之前，应仔细评价序列数据的质量，包括通过 PCR产生的扩增子的潜在污染。如果识别和纠正了一个错 误，各实验室应联系序列共享平台，更新之前提交的部分序列。共享原始病毒测序读长（即在组装成一个 一致性基因组之前，病毒基因组的所有单个测序片段）很重要，因为这有助于直接比较不同生物信息方法 对生成一致性基因组所产生的影响，并在必要时协助纠正错误。由于测序文库的数据量很大，在互联网上 传速度有限或连接时断时续的情况下，共享读长级别的数据可能更具挑战性。任何共享的数据都应保护患 者的匿名性。为确保患者匿名性，必须在共享之前过滤包含人员读长的原始数据，只保留非人类（即病 毒）的 GSD (43)。共享样本采集日期或大致的采样地点等链接的元数据，是序列数据得以在许多系统发育 应用中被使用的必要条件。然而，应该仔细考虑哪些元数据可以在不损害患者匿名性的情况下合理共享。 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -7- GSD的初步分析常常通过论坛、平台和预印服务器共享(70–72)。和对待所有的科学报告一样，科学家 应通过其出版物考虑其分析的优缺点，以及这些分析可能会如何在同行审查之前，被不同的受众解读或介 绍。鼓励科学家为其发现提供一个清晰的解读，最大程度的减少对结果的误解或误用。 4. SARS-CoV-2基因组测序的公共卫生目标 下文总结了 SARS-CoV-2测序的重要公共卫生目标举例；详细描述请参见 SARS-CoV-2测序实施指引 (17)。 4.1 SARS-CoV-2的识别、表征及对策制定 2020年 1月初新病毒完整基因序列的共享对表征 SARS-CoV-2至关重要，这有助于快速开发诊断工具 和支持开发治疗方法和疫苗(73–80)。基因组测序增进了我们对新病毒的起源和传播的理解。通过研究最初 从中华人民共和国武汉及周边地区获得的 SARS-CoV-2 基因组，可确定人类中出现该病毒的最晚可能日期 为 2019年 11月-12月(74, 75, 81, 82)。广泛的动物采样支持了围绕着识别最初的动物来源和/或潜在中间宿 主所开展的研究(81, 83, 84)。 4.2 监测传播和地理传播 系统发育学是利用不同生物体的基因序列来调查它们之间进化关系的一种方法。它几乎应用于生物学 的每个分支，并在告知公众健康应对措施方面有很多重要的应用(17, 85–87)。与病毒基因组序列采样相关 的流行病学或临床数据（通常被称为元数据，例如采样日期、患者所处地点、临床参数)的可获得性增进 了对系统发育分析的解读。根据基因组测序的目的，需要哪些元数据是不同的。在 SARS-CoV-2 测序实施 指引中可以找到系统发育学和系统动力学分析、元数据和常见误读风险的技术方面的内容(17)。 4.2.1 调查种群间的地理传播和再度引入 使用病毒基因组序列和采样地点信息的系统地理学分析正被用于跟踪 SARS-CoV-2 在全球的传播(13, 47, 88–90)。系统地理重构通常需要进行大量计算，而二次采样策略可有助于减少这种计算负担。推断病毒 的迁徙或特定分支/世系的起源国可能是有价值的，但应该谨慎行事，因为有一些因素可能会造成系统地理 重构中的偏倚。例如，由于无法获得来自某些地区的 SARS-CoV-2 基因组，这些地区就不太可能被重构为 一个世系/分支的地理起源。在某些数据库中，基因组序列可能与病毒采样地点有关，而不是与患者感染的 可疑地点有关。当这些地点由于患者在感染时和病毒采样时进行了旅行而有所不同时，系统地理学分析可 能导致对特定分支/世系起源的重构并不准确(91)。这些结果应该得到谨慎的解读，并且不能假设系统地理 的结果代表真实的时空（时间和空间）病毒传播模式。 推断疫情时空传播的各种方法也可被用于调查驱动病毒传播的因素(92)。识别传播的驱动因素可能有 助于制定预防传播的新战略。例如，在西非爆发的埃博拉病毒疾病疫情中就使用了这一方法(93, 94)。对于 SARS-CoV-2，一些国家已经使用基因组测序来确定本地传播相比输入性病例造成的疫情影响，并使用这 一信息协助做出政策决定(89, 90, 95–100)。通过系统动力学识别出对理解传播很重要的因素通常需要进行 大量计算，并需要对潜在解释因素（如人口密度、人员流动）的大量数据进行管理。因此，分析通常在病 毒基因组测序数周或数月后完成。然而，即使是回顾性分析也有助于指导针对 SARS-CoV-2 或潜在新发病 原体的干预措施。 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -8- 4.2.2 评价有关传播途径或聚集性病例的证据 已使用系统发育聚类分析来支持 SARS-CoV-2 的聚集性病例和疫情调查。对聚集性病例传播的分析可 指导当地决定是否需要采取控制措施，以防止在已识别的疫情暴发环境中发生未来的传播(101)。鉴于 SARS-CoV-2 的进化速度相对较慢（即每两周一次核苷酸替换），预计许多单个传播事件将无法根据基因 组序列数据进行追踪(35)。来自相同假设暴露源的患者序列的系统发育聚类将与该暴露相一致（尽管不是 该暴露强有力的证据）。相比之下，具有相同假设暴露源的患者中出现的病毒序列系统发育分化将强烈表 明，对于该共同感染源的识别是错误的。 4.2.3量化传播周期并跟踪随着时间发生变化的再生数量 分子钟系统发育方法有助于估计采样病毒基因世系在特定人群中的传播时间的上限和下限(74, 90, 102– 106).与临床病例识别相比，这种方法可以提供关于病毒传播时期的更准确信息，特别是在监测有限的疫情 暴发早期或晚期阶段。研究已发现的基因组序列变异，可以确定是否存在临床上未发现的本地传播。在这 些环境下，在怀疑存在未被发现的病毒传播的地方，就需要实施经改进的诊断监测方案。 基因组序列分析还可以估计在某个特定人群中有多少个体被一个个体所感染（再生数[R0]），并支持 评估随着时间的推移暴发规模的相对变化。这一信息可用于评价具体控制措施的影响。 4.2.4废水和污泥的环境监测 对于脊髓灰质炎病毒等病原体，废水监测是追踪病毒在社区中悄然传播的重要工具。这个方法提供了 各种机会来发现病毒传播（在最初的患者被临床发现之前），估计流行率，了解基因联系和多样性(107, 108)。一些国家已经证明了在废水中通过分子检测发现 SARS-CoV-2 RNA (109–115)。因此，环境监测是一 种很有前景的方法，特别是在低流行率的环境中，可以发现未被识别的携带者，并作为 SARS-CoV-2 传入 或流行率变化的“早期预警”系统(109, 116, 117)。 4.2.5调查潜在的再度感染 季节性冠状病毒可以再次感染人类(118)。对于 SARS-CoV-2，已有有关再度感染病例的记录 (119– 124)。在此情况下，可将首次和后续感染中采集的 SARS-CoV-2 基因组序列进行比较，以确定在个体中重 新发现的 SARS-CoV-2是再度感染还是病毒脱落时间延长的结果(125, 126)。如果每次患病的序列有很大的 基因差异，例如发生在不同的、证据充分支持的世系/分支中，则随后的患病可被认为是再度感染。有必要 同时进行血清学调查，以了解再度感染是否与抗原性不同的毒株有关，或缺乏来自初始感染的保护性免疫 反应。因此，测序可以帮助人们更好地了解再度感染的频率和潜在的风险因素(125, 126)。 4.3监测 SARS-CoV-2的进化 4.3.1对可能相关突变的结构化评价 基因组测序可用于识别可能改变传播性或毒性等病毒感染特征（表型变化）的基因替换。所有病毒在 传播过程中都会发生获得性基因变化，但绝大多数的获得性基因变化不会对病毒行为产生实质性影响。尽 管如此，SARS-CoV-2 罕见的基因变化可能导致相关的表型变化，对公共卫生具有重要意义。识别和展示 这些变化的影响是具有挑战性的。一般来说，要很有信心的确定，随着时间的推移，特定突变的相对流行 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -9- 率增加是否是由于某个表型差异而造成是很困难的。例如，某一特定病毒分支/世系在某一人群中的优势地 位可能更多是由于受感染人群的行为，而不是病毒本身的行为所造成的。大多数时候，这样的模式很可能 是随机的。然而，如果系统发育分析暗示了特定突变/变异体的潜在流行病学或临床影响，则需要进行适当 的临床基因组研究，以评价可能给病毒带来临床上观察到的表型变化的候选变异体。应使用标准化方法评 价所提出的导致表型变化的基因变化，包括评估潜在影响的蛋白质建模研究，以及对引起关注的特定突变 的突变病毒（克隆）进行体外或体内实验，以确认或驳回候选变异体的具体特性。已经基于世卫组织 SARS-CoV-2 参考实验室网络成立了一个专门的世卫组织工作组。该 SARS-CoV-2 进化工作组（SEWG） 专注于 SARS-CoV-2进化，为世卫组织提供可能相关突变的及时识别和评价，以及缓解风险的建议(16, 40, 127)。 4.3.2 监测 SARS-CoV-2进化对于对策的影响 对 SARS-CoV-2基因组的全球监测至少应很好的发现新出现的 SARS-CoV-2世系，这些世系具有会影 响对策有效性的基因变异体。在推广 SARS-CoV-2 疫苗接种运动时，应同时监测可能降低疫苗有效性的 SARS-CoV-2 基因组变化。对疫苗失败可能原因的监测和调查应包括基因组评价，以评估潜在的病毒逃逸 突变体。此外，测序可以帮助识别单克隆抗体的逃逸突变体(128)和未来的治疗方法。通过基因组监测来识 别耐药性的做法已用于其他病原体，包括流感、HIV和结核分枝杆菌(9, 129)。 基因组测序也可被用于监测影响分子诊断的病毒基因变化。使用多个靶点检测 SARS-CoV-2，如针对 病毒基因组的两个或多个区域的多重 PCR，是一种具有成本效益的方法，可减少由于病毒进化而导致检出 假阴性的机率(47,127)。如果始终未能发现靶标，或新观察到针对不同区域的分析灵敏度存在差异，为明 确可能的原因，可对病毒基因组或靶标基因进行测序。更多信息请参见 SARS-CoV-2 感染诊断临时指导文 件(47)。病毒突变也会影响抗原或血清学分析，基因组测序可有助于在早期阶段就发现此类分析法的潜在 失败(130–132)。 4.3.3 SARS-CoV-2在人类-动物关系中的进化 当病毒从一个物种传播到另一个物种时，病毒可能会适应它的新宿主。SARS-CoV-2靶向的 ACE-2受 体在人类和各种各样的动物（主要为哺乳动物）中是相似的(133, 134)。因此也存在从人向动物传播的可能 性（人类传染病）。虽然 ACE-2的同源性提示其他动物可能对 SARS-CoV-2易感，但其他对病毒复制至关 重要的蛋白质可能有所不同，并能预防在这些候选动物中的感染。因此，需要适当的真实世界或实验感染 数据来确定特定动物的易感性。许多动物已被证明对 SARS-CoV-2 易感(15, 127, 135–151)，而且已知 SARS-CoV-2 可在某些动物物种中传播（如水貂和仓鼠）。一些动物物种也已经证明了能够抵抗 SARS- CoV-2感染。可能会出现与 ACE-2受体结合的病毒刺突蛋白编码序列的基因变化，并促进向新的宿主物种 的跳转。SARS-CoV-2刺突蛋白，尤其是 RBD，是自然免疫和疫苗诱导免疫的关键靶点(28–32)。在 SARS- CoV-2 感染者感染水貂的病例中，已经观察到编码刺突蛋白的基因组区域多样化，并已出现继发性人畜共 患病传播回人类的情况(149)。因此，在人类与动物交换 SARS-CoV-2后，刺突蛋白基因的多样化可能会增 加出现毒株的风险，这些毒株会很容易再次感染人类，并可能与疫苗有效性降低或单克隆抗体治疗效果减 弱有关(33)。为防止这些事件的发生，鼓励各国对可能传播到其他物种的风险开展评价，这些物种在人类 家中、农村、农业或其他动物环境中与人类一起生活或是接近人类生活(127, 152–154)。要制定缓解风险的 策略，并要进行充分监测，确保及时发现这些事件。监测需要资源，并应在可能的情况下采取有针对性的 策略。这需要一个“卫生一体化”的战略，在这个战略中，包括公共、临床和职业卫生、兽医和野生动物 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -10- 当局以及林业和自然资源管理在内的不同学科共同合作(127, 152, 155–157)。这种合作还应侧重于制定联合 疫情暴发调查和感染预防和控制方案，检测潜在感染的人和动物，以及共享序列数据。在观察到源自人类 的传染病感染或继发的人畜共患感染的地方，病毒基因组测序有助于评价与这些事件相关的可能的新风险。 方法 本临时指导文件是与《SARS-CoV-2 基因组测序：对公共卫生产生最大影响的实施指引》文件相结合 制定的。该实施指引经由在基因组测序各个领域具有经验的专家协商制定，这些专家来自高威胁病原体全 球实验室联盟（GLAD-HP）、COVID-19 确认检测参考网络和全球疫情警报和反应网络（GOARN）。在 由一名临时顾问和世卫组织 COVID-19 实验室小组成员领导的技术写作小组进行初步讨论后，向世卫组织 内外的其他专家征求意见，并举行了两场在线会议来解决悬而未决的问题。随后，为国家级利益攸关方起 草了本临时指导文件，其中载有本临时指导文件的相关信息摘要和针对这一目标受众的其他相关信息。本 临时指导文件随后分发给了如致谢中所列的、为实施指引的起草提供了支持的专家、COVID-19 确认检测 参考网络、区域实验室联络点和其他利益攸关方，以征求他们的意见。 更新计划 世卫组织继续密切监测可能影响本临时指导文件的任何变化。如果任何因素发生变化，世卫组织将发 布进一步的更新。否则，本临时指导文件将在发布日期一年后失效。 贡献者 世卫组织指导小组：Celine Barnadas; Sebastian Cognat; Roger Evans; Bruce Allan Gordon; Varja Grabovac; Rebecca Grant; Francis Inbanathan; Frank Konings; Karen Nahapetyan; Marco Marklewitz; Marie-jo Medina; Kate Olive Medlicott; Mick Mulders; Mark D Perkins; Magdi Samaan; Oliver Schmoll, Maria Van Kerkhove; Karin von Eije; Joanna Zwetyenga。 外部贡献者：Kim Benschop，荷兰国家公共卫生和环境研究所（RIVM），Bilthoven，荷兰；Antonino di Caro, Instituto Nazionale per le Malattie Infettive Lazzaro Spallanzani, 意大利；Nuno Rodrigues Faria, 帝国理 工学院，伦敦，牛津大学，牛津，英国；Tanya Golubchik，牛津大学，牛津，英国；Keith Hamilton，世界 动物健康组织（OIE）Edward Holmes，悉尼大学，悉尼，澳大利亚；Sarah C Hill，皇家兽医学院，伦敦， 牛津大学，牛津，英国；Erik Karlsson, Institut Pasteur de Cambodge，柬埔寨；Meng Ling Moi，长崎大学， 长崎，日本；Leo Poon，香港大学，香港特别行政区（SAR），中国；James Shepherd，格拉斯哥大学，格 拉斯哥，英国；Etienne Simon-Loriere，巴斯德研究所，巴黎，法国。以及为作为本文件基础的 SARS- CoV-2测序实施指导文件做出贡献的其他专家：Kristian Andersen，斯克里普斯研究所，拉荷亚，加州，美 国；Julio Croda，卫生部，里约热内卢，巴西；Túlio de Oliveira，夸祖鲁纳塔尔大学，德班，南非；Simon Dellicour，布鲁塞尔自由大学，布鲁塞尔，比利时；Nathan Grubaugh，耶鲁大学，纽黑文，康涅狄格州， 美国；Liana Kafetzopoulou，KU 鲁汶 – 鲁汶大学，比利时；Marion Koopmans, Erasmus MC，鹿特丹，荷 兰；Tommy Lam，香港大学，香港特别行政区，中国；Philippe Lemey，KU 鲁汶 – 鲁汶大学，比利时； Tze Minn Mak，国家传染病中心，新加坡；Marcio Roberto Nunes, Evandro Chagas Institute, Ananindeua，帕 拉州，巴西；Bas Oude Munnink, Erasmus MC，鹿特丹，荷兰；Gustavo Palacios，美国国际开发署，华盛顿 特区，美国；Steven Pullan，英国公共卫生署，伦敦，英国；Timothy Vaughan, Eidgenössische Technische Hochschule Zurich (ETH Zurich)，苏黎世，瑞士；Josh Quick，伯明翰大学，伯明翰，英国；Andrew 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -11- Rambaut，爱丁堡大学，爱丁堡，英国；Chantal Reusken, RIVM, Bilthoven，荷兰，Tanja Stadler, Eidgenössische Technische Hochschule Zurich (ETH Zurich)，瑞士；Marc Suchard，加州大学洛杉矶分校，洛 杉矶，加州，美国；Huaiyu Tian，北京师范大学，北京，中国；Lia van der Hoek，阿姆斯特丹医学中心， 阿姆斯特丹，荷兰；Erik Volz，帝国理工学院，伦敦，英国。 利益声明 所有贡献者已提交利益声明书供审阅。被认定对特定产品有潜在利益冲突或偏见的贡献者已被排除在 平台选择的建议之外。 资助者 由世卫组织出资。 参考文献 1. Fraser C, Donnelly CA, Cauchemez S, Hanage WP, Van Kerkhove MD, Hollingsworth TD, et al. Pandemic potential of a strain of influenza A (H1N1): early findings. Science. 2009;324:1557–61. doi: 10.1126/science.1176062. 2. Rambaut A, Holmes E. The early molecular epidemiology of the swine-origin A/H1N1 human influenza pandemic. PLoS Curr. 2009;1:RRN1003. doi: 10.1371/currents.rrn1003. 3. Smith GJD, Vijaykrishna D, Bahl J, Lycett SJ, Worobey M, Pybus OG, et al. Origins and evolutionary genomics of the 2009 swine- origin H1N1 influenza A epidemic. Nature. 2009;459:1122–5. doi: 10.1038/nature08182. 4. Mena I, Nelson MI, Quezada-Monroy F, Dutta J, Cortes-Fernández R, Lara-Puente JH, et al. Origins of the 2009 H1N1 influenza pandemic in swine in Mexico. eLife. 2016;5:e16777. doi: 10.7554/eLife.16777. 5. Ladner JT, Wiley MR, Mate S, Dudas G, Prieto K, Lovett S, et al. Evolution and spread of Ebola virus in Liberia, 2014–2015. Cell Host Microbe. 2015;18:659–69. doi: 10.1016/j.chom.2015.11.008. 6. Stadler T, Kühnert D, Rasmussen DA, Plessis dL. Insights into the early epidemic spread of Ebola in Sierra Leone provided by viral sequence data. PLoS Curr. 2014;6. doi: 10.1371/currents.outbreaks.02bc6d927ecee7bbd33532ec8ba6a25f. 7. Smits SL, Pas SD, Reusken CB, Haagmans BL, Pertile P, Cancedda C, et al. Genotypic anomaly in Ebola virus strains circulating in Magazine Wharf area, Freetown, Sierra Leone, 2015. Euro Surveill. 2015;20. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2015.20.40.30035. 8. 用于监测抗微生物药物耐药性的 GLASS全基因组测序。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/334354, 2020年 11月 20日访问)。 9. 使用下一代测序技术检测结核分枝杆菌复合体中与耐药性相关的突变：技术指导。日内瓦：世界卫生组织；2018 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/274443, 2020年 11月 15日访问)。 10. 用于食源性疾病监测的全基因组测序：状况文件。日内瓦：世界卫生组织；2018 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/272430, 2020年 11月 25日访问)。 11. 下一代流感病毒测序：面向国家级流感中心的一般信息。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://www.who.int/influenza/gisrs_laboratory/national_influenza_centres/NGS_guidance_for_NICs.pdf?ua=1, 2020年 11月 20日 访问)。 12. GISAID (https://www.gisaid.org/, accessed 5 January 2021). 13. Genomic epidemiology of novel coronavirus: global subsampling [website]. Nextstrain; 2020 (https://nextstrain.org/ncov/global, accessed 4 December 2020). 14. Volz E, Baguelin M, Bhatia S, Boonyasiri A, Cori A, Cucunuba Z, et al. Report 5 - phylogenetic analysis of SARS-CoV-2. London: Imperial College London; 2020 (http://www.imperial.ac.uk/medicine/departments/school-public-health/infectious-disease- epidemiology/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/report-5-phylogenetics-of-sars-cov-2/, accessed 26 June 2020). 15. Oude Munnink BB, Sikkema RS, Nieuwenhuijse DF, Molenaar RJ, Munger E, Molenkamp R, et al. Transmission of SARS-CoV-2 on mink farms between humans and mink and back to humans. Science. 2020. doi: 10.1126/science.abe5901. 16. 冠状病毒病(COVID-19)：情况报告—185。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://www.who.int/docs/default- source/coronaviruse/situation-reports/20200723-covid-19-sitrep-185.pdf?sfvrsn=9395b7bf_2, 2020年 11月 15日访问)。 17. SARS-CoV-2基因组测序：对公共卫生产生最大影响的实施指引。日内瓦：世界卫生组织；2020。 (https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/338480/9789240018440-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y, 2021年 1月 8日访 问)。 18. International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV); 2020 (https://talk.ictvonline.org/, accessed 27 July 2020). 19. Gorbalenya ABS, Baric R, de Groot R, Drosten C, Gulyaeva A, Haagmans B, et al. The species Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus: classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2. Nat Microbiol. 2020;5:536–44. doi: 10.1038/s41564-020-0695-z. 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -12- 20. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. A novel coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. N Engl J Med. 2020;382:727–33. doi: 10.1056/NEJMoa2001017. 21. Naqvi AAT, Fatima K, Mohammad T, Fatima U, Singh IK, Singh A, et al. Insights into SARS-CoV-2 genome, structure, evolution, pathogenesis and therapies: structural genomics approach. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2020;1866:165878. doi: 10.1016/j.bbadis.2020.165878. 22. Yoshimoto FK. The proteins of severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2 or n-CoV19), the cause of COVID-19. Protein J. 2020;39:198–216. doi: 10.1007/s10930-020-09901-4. 23. Kim D, Lee JY, Yang JS, Kim JW, Kim VN, Chang H. The architecture of SARS-CoV-2 transcriptome. Cell. 2020;181:914–21 e10. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.011. 24. Lu R, Zhao X, Li J, Niu P, Yang B, Wu H, et al. Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus: implications for virus origins and receptor binding. Lancet. 2020;395:565–74. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30251-8. 25. Yan R, Zhang Y, Li Y, Xia L, Guo Y, Zhou Q. Structural basis for the recognition of SARS-CoV-2 by full-length human ACE2. Science. 2020;367:1444–8. doi: 10.1126/science.abb2762. 26. Ni W, Yang X, Yang D, Bao J, Li R, Xiao Y, et al. Role of angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) in COVID-19. Crit Care. 2020;24:422. doi: 10.1186/s13054-020-03120-0. 27. Hoffmann M, Kleine-Weber H, Schroeder S, Kruger N, Herrler T, Erichsen S, et al. SARS-CoV-2 cell entry depends on ACE2 and TMPRSS2 and is blocked by a clinically proven protease inhibitor. Cell. 2020;181:271–80 e8. doi: 10.1016/j.cell.2020.02.052. 28. Amanat F, Krammer F. SARS-CoV-2 vaccines: status report. Immunity. 2020;52:583–9. doi: 10.1016/j.immuni.2020.03.007. 29. Brouwer PJM, Caniels TG, van der Straten K, Snitselaar JL, Aldon Y, Bangaru S, et al. Potent neutralizing antibodies from COVID-19 patients define multiple targets of vulnerability. Science. 2020;369:643–50. doi: 10.1126/science.abc5902. 30. Tai W, He L, Zhang X, Pu J, Voronin D, Jiang S, et al. Characterization of the receptor-binding domain (RBD) of 2019 novel coronavirus: implication for development of RBD protein as a viral attachment inhibitor and vaccine. Cell Mol Immunol. 2020;17:613–20. doi: 10.1038/s41423-020-0400-4. 31. Shi R, Shan C, Duan X, Chen Z, Liu P, Song J, et al. A human neutralizing antibody targets the receptor-binding site of SARS-CoV-2. Nature. 2020;584:120–4. doi: 10.1038/s41586-020-2381-y. 32. Rogers TF, Zhao F, Huang D, Beutler N, Burns A, He WT, et al. Isolation of potent SARS-CoV-2 neutralizing antibodies and protection from disease in a small animal model. Science. 2020;369:956–63. doi: 10.1126/science.abc7520. 33. Li Q, Wu J, Nie J, Zhang L, Hao H, Liu S, et al. The impact of mutations in SARS-CoV-2 spike on viral infectivity and antigenicity. Cell. 2020;182:1284–94 e9. doi: 10.1016/j.cell.2020.07.012. 34. Candido DS, Claro IM, de Jesus JG, Souza WM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science. 2020;369:1255–60. doi: 10.1126/science.abd2161. 35. van Dorp L, Acman M, Richard D, Shaw LP, Ford CE, Ormond L, et al. Emergence of genomic diversity and recurrent mutations in SARS-CoV-2. Infect Genet Evol. 2020;83:104351. doi: 10.1016/j.meegid.2020.104351. 36. Xu W, Zhang Y, Wang H, Zhu Z, Mao N, Mulders MN, et al. Global and national laboratory networks support high quality surveillance for measles and rubella. Int Health. 2017;9:184–9. doi: 10.1093/inthealth/ihx017. 37. Mulders MN, Serhan F, Goodson JL, Icenogle J, Johnson BW, Rota PA. Expansion of surveillance for vaccine-preventable diseases: building on the global polio laboratory network and the global measles and rubella laboratory network platforms. J Infect Dis. 2017;216:S324–S30. doi: 10.1093/infdis/jix077. 38. Diop OM, Kew OM, de Gourville EM, Pallansch MA. The global polio laboratory network as a platform for the viral vaccine- preventable and emerging diseases laboratory networks. J Infect Dis. 2017;216:S299–S307. doi: 10.1093/infdis/jix092. 39. Hay AJ, McCauley JW. The WHO Global Influenza Surveillance and Response System (GISRS): a future perspective. Influenza Other Respir Viruses. 2018;12:551–7. doi: 10.1111/irv.12565. 40. 为 COVID-19提供确认检测的世卫组织参考实验室职权范围。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://www.who.int/publications/m/item/terms-of-reference-for-who-reference-laboratories-providing-confirmatory-testing-for- covid-19, 2020年 6月 26日访问)。 41. RubeNS database for rubella sequences (http://www.who-rubella.org/, accessed 26 June 2020). 42. MeaNS: Measles nucleotide surveillance (http://www.who-measles.org, accessed 26 June 2020). 43. Roy S, LaFramboise WA, Nikiforov YE, Nikiforova MN, Routbort MJ, Pfeifer J, et al. Next-generation sequencing informatics: challenges and strategies for implementation in a clinical environment. Arch Pathol Lab Med. 2016;140:958–75. doi: 10.5858/arpa.2015-0507-RA. 44. Mutenherwa F, Wassenaar DR, de Oliveira T. Experts' perspectives on key ethical issues associated with HIV phylogenetics as applied in HIV transmission dynamics research. J Empir Res Hum Res Ethics. 2019;14:61–77. doi: 10.1177/1556264618809608. 45. Emanuel EJ, Wendler D, Grady C. What makes clinical research ethical? JAMA. 2000;283:2701–11. doi: 10.1001/jama.283.20.2701. 46. 世卫组织公共卫生监测伦理问题指南。日内瓦：世界卫生组织；2017 (https://www.who.int/ethics/publications/public-health- surveillance/en/, 2020年 11月 15日访问)。 47. SARS-CoV-2诊断检测：临时指导。2020年 9月 11日。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://www.who.int/publications/i/item/diagnostic-testing-for-sars-cov-2, 2020年 12月 6日访问)。 48. MacCannell D. SARS-CoV-2 sequencing (https://github.com/CDCgov/SARS-CoV-2_Sequencing, accessed 1 November 2020). 49. Cesare MD. Probe-based target enrichment of SARS-CoV-2 [Protocol]. Univeristy of Oxford; 2020. doi: 10.17504/protocols.io.bd5di826. 50. Vogels CBF, Brito AF, Wyllie AL, Fauver JR, Ott IM, Kalinich CC, et al. Analytical sensitivity and efficiency comparisons of SARS- CoV-2 RT–qPCR primer–probe sets. Nat Microbiol. 2020:5:1299–1305. doi: 10.1038/s41564-020-0761-6. 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -13- 51. Quick J, Grubaugh ND, Pullan ST, Claro IM, Smith AD, Gangavarapu K, et al. Multiplex PCR method for minION and Illumina sequencing of Zika and other virus genomes directly from clinical samples. Nat Protoc. 2017;12:1261–76. doi: 10.1038/nprot.2017.066. 52. Grubaugh ND, Gangavarapu K, Quick J, Matteson NL, De Jesus JG, Main BJ, et al. An amplicon-based sequencing framework for accurately measuring intrahost virus diversity using PrimalSeq and iVar. Genome Biol. 2019;20:8. doi: 10.1186/s13059-018-1618-7. 53. Matteson N, Grubaugh N, Gangavarapu K, Quick J, Loman N, Andersen K. PrimalSeq: Generation of tiled virus amplicons for MiSeq sequencing [Protocol]. 2020. doi: 10.17504/protocols.io.bez7jf9n. 54. Quince C, Walker AW, Simpson JT, Loman NJ, Segata N. Shotgun metagenomics, from sampling to analysis. Nat Biotechnol. 2017;35:833–44. doi: 10.1038/nbt.3935. 55. Bragg L, Tyson GW. Metagenomics using next-generation sequencing. Methods Mol Biol. 2014;1096:183–201. doi: 10.1007/978-1- 62703-712-9_15. 56. Xiao M, Liu X, Ji J, Li M, Li J, Yang L, et al. Multiple approaches for massively parallel sequencing of SARS-CoV-2 genomes directly from clinical samples. Genome Med. 2020;12:57. doi: 10.1186/s13073-020-00751-4. 57. Rambaut A, Holmes EC, O’Toole Á, Hill V, McCrone JT, Ruis C, et al. A dynamic nomenclature proposal for SARS-CoV-2 lineages to assist genomic epidemiology. Nat Microbiol. 2020;5:1403–7. doi: 10.1038/s41564-020-0770-5. 58. Singer J, Gifford R, Cotten M, Robertson D. CoV-GLUE: A web application for tracking SARS-CoV-2 genomic variation. Preprints. 2020:2020060225. doi: 10.20944/preprints202006.0225.v1. 59. CoVsurver: mutation analysis of hCoV-19. GISAID (https://www.gisaid.org/epiflu-applications/covsurver-mutations-app/, accessed 11 December 2020). 60. Pangolin COVID-19 lineage assigner (https://pangolin.cog-uk.io/, accessed 11 December 2020). 61. Fauquet CM, Fargette D. International Committee on Taxonomy of Viruses and the 3,142 unassigned species. Virol J. 2005;2:64. doi: 10.1186/1743-422X-2-64. 62. Alm E, Broberg EK, Connor T, Hodcroft EB, Komissarov AB, Maurer-Stroh S, et al. Geographical and temporal distribution of SARS-CoV-2 clades in the WHO European Region, January to June 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560- 7917.ES.2020.25.32.2001410. 63. 世卫组织关于在突发公共卫生事件背景下共享数据的政策声明(截至 2016年 4月 13日)。日内瓦：世界卫生组织 日内瓦； 2016 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/254440, 2020年 11月 25日访问)。 64. 大流行性流感防范框架，用于共享流感病毒和获得疫苗及其他利益。日内瓦：世界卫生组织；2011 (https://apps.who.int/gb/pip/pdf_files/pandemic-influenza-preparedness-en.pdf, 2020年 11月 20日访问)。 65. 执行委员会，第 140届会议，临时议程项目 7.5审查大流行性流感防范框架，总干事的报告。日内瓦：世界卫生组织；2016 (https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/EB140/B140_16-en.pdf?ua=1, 2020年 11月 15日访问)。 66. COVID-19实验室检测策略建议。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/331509, 2020年 12月 6 日访问)。 67. 实验室向世卫组织提供 COVID-19病毒确认检测的参考实验室运送标本指导。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/331639, 2020年 12月 4日访问)。 68. COVID-19的分子诊断检测：可用方案汇总表。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://www.who.int/who-documents- detail/molecular-assays-to-diagnose-covid-19-summary-table-of-available-protocols, 2020年 12月 4日访问)。 69. 实况报道：基因序列数据和数据库。日内瓦：世界卫生组织；2018 (https://www.who.int/influenza/pip/GSD_EN_V2_10Sep2018.pdf?ua=1, 2020年 12月 11日访问)。 70. medRxiv: The Preprint Server for Health Sciences (https://www.medrxiv.org/, accessed 1 November 2020). 71. bioRxiv: The Preprint Server for Biology (https://www.biorxiv.org/, accessed 1 November 2020). 72. Virological (https://virological.org/, accessed 1 November 2020). 73. Wu F, Zhao S, Yu B, Chen Y-M, Wang W, Song Z-G, et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature. 2020;579:265–9. doi: 10.1038/s41586-020-2008-3. 74. Lu J, du Plessis L, Liu Z, Hill V, Kang M, Lin H, et al. Genomic epidemiology of SARS-CoV-2 in Guangdong Province, China. Cell. 2020;181:997–1003.e9. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.023. 75. Zhou P, Yang XL, Wang XG, Hu B, Zhang L, Zhang W, et al. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature. 2020;579:270–3. doi: 10.1038/s41586-020-2012-7. 76. Corman VM, Landt O, Kaiser M, Molenkamp R, Meijer A, Chu DK, et al. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real- time RT-PCR. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045. 77. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) in suspected human cases by RT-PCR. Hong Kong University Medical School; 2020 (https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/peiris-protocol-16-1-20.pdf?sfvrsn=af1aac73_4, accessed 1 December 2020). 78. Melén K, Kakkola L, He F, Airenne K, Vapalahti O, Karlberg H, et al. Production, purification and immunogenicity of recombinant Ebola virus proteins: a comparison of Freund's adjuvant and adjuvant system 03. J Virol Methods. 2017;242:35–45. doi: 10.1016/j.jviromet.2016.12.014. 79. COVID-19候选疫苗概况草案。日内瓦：世界卫生组织 (https://www.who.int/publications/m/item/draft-landscape-of-covid-19- candidate-vaccines, 2020年 6月 26日访问)。 80. Ren Y, Zhou Z, Liu J, Lin L, Li S, Wang H, et al. A strategy for searching antigenic regions in the SARS-CoV spike protein. Genomics Proteomics Bioinformatics. 2003;1:207–15. doi: 10.1016/s1672-0229(03)01026-x. 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -14- 81. Li Q, Guan X, Wu P, Wang X, Zhou L, Tong Y, et al. Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus-infected pneumonia. N Engl J Med. 2020;382:1199–207. doi: 10.1056/NEJMoa2001316. 82. Andersen K. Clock and TMRCA based on 27 genomes. Scripps Research; 2020 (https://virological.org/t/clock-and-tmrca-based-on- 27-genomes/347, accessed 26 June 2020). 83. 世卫组织-中国 2019冠状病毒病（COVID-19）联合考察团报告。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://www.who.int/publications-detail-redirect/report-of-the-who-china-joint-mission-on-coronavirus-disease-2019-(covid-19), 2020年 7月 15日访问)。 84. Cui J, Li F, Shi Z-L. Origin and evolution of pathogenic coronaviruses. Nat Rev Microbiol. 2019;17:181–92. doi: 10.1038/s41579- 018-0118-9. 85. Grenfell BT, Pybus OG, Gog JR, Wood JLN, Daly JM, Mumford JA, et al. Unifying the epidemiological and evolutionary dynamics of pathogens. Science. 2004;303:327–32. doi: 10.1126/science.1090727. 86. Volz EM, Koelle K, Bedford T. Viral phylodynamics. PLoS Comput Biol. 2013;9. doi: 10.1371/journal.pcbi.1002947. 87. Pybus OG, Rambaut A. Evolutionary analysis of the dynamics of viral infectious disease. Nat Rev Genet. 2009;10:540–50. doi: 10.1038/nrg2583. 88. Lai A, Bergna A, Caucci S, Clementi N, Vicenti I, Dragoni F, et al. Molecular tracing of SARS-CoV-2 in Italy in the first three months of the epidemic. Viruses. 2020;12. doi: 10.3390/v12080798. 89. Fauver JR, Petrone ME, Hodcroft EB, Shioda K, Ehrlich HY, Watts AG, et al. Coast-to-coast spread of SARS-CoV-2 during the early epidemic in the United States. Cell. 2020;181:990–6.e5. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.021. 90. Candido DdS, Claro IM, Jesus dJG, Souza dWM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science. 2020;369:1255–60. doi: 10.1101/2020.06.11.20128249. 91. Lemey P, Hong S, Hill V, Baele G, Poletto C, Colizza V, et al. Accommodating individual travel history, global mobility, and unsampled diversity in phylogeography: a SARS-CoV-2 case study. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.06.22.165464. 92. Lemey P, Rambaut A, Bedford T, Faria N, Bielejec F, Baele G, et al. Unifying viral genetics and human transportation data to predict the global transmission dynamics of human influenza H3N2. PLoS Pathog. 2014;10:e1003932. doi: 10.1371/journal.ppat.1003932. 93. Dudas G, Carvalho LM, Bedford T, Tatem AJ, Baele G, Faria NR, et al. Virus genomes reveal factors that spread and sustained the Ebola epidemic. Nature. 2017;544:309–15. doi: 10.1038/nature22040. 94. Dellicour S, Baele G, Dudas G, Faria NR, Pybus OG, Suchard MA, et al. Phylodynamic assessment of intervention strategies for the West African Ebola virus outbreak. Nat Commun. 2018;9:1–9. doi: 10.1038/s41467-018-03763-2. 95. Lemey P, Rambaut A, Drummond AJ, Suchard MA. Bayesian phylogeography finds its roots. PLoS Comput Biol. 2009;5:e1000520. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000520. 96. Lemey P, Rambaut A, Welch JJ, Suchard MA. Phylogeography takes a relaxed random walk in continuous space and time. Mol Biol Evol. 2010;27:1877–85. doi: 10.1093/molbev/msq067. 97. Bloomquist EW, Lemey P, Suchard MA. Three roads diverged? Routes to phylogeographic inference. Trends Ecol Evol. 2010;25:626– 32. doi: 10.1016/j.tree.2010.08.010. 98. Faria NR, Suchard MA, Rambaut A, Lemey P. Towards a quantitative understanding of viral phylogeography. Curr Opin Virol. 2011;1:423–9. doi: 10.1016/j.coviro.2011.10.003. 99. Lemey P, Hong S, Hill V, Baele G, Poletto C, Colizza V, et al. Accommodating individual travel history, global mobility, and unsampled diversity in phylogeography: A SARS-CoV-2 case study. bioRxiv. 2020:165464. doi: 10.1101/2020.06.22.165464. 100. Reusken CB, Buiting A, Bleeker-Rovers C, Diederen B, Hooiveld M, Friesema I, et al. Rapid assessment of regional SARS-CoV-2 community transmission through a convenience sample of healthcare workers, the Netherlands, March 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.12.2000334. 101. Worby CJ, Lipsitch M, Hanage WP. Shared genomic variants: identification of transmission routes using pathogen deep-sequence data. Am J Epidemiol. 2017;186:1209–16. doi: 10.1093/aje/kwx182. 102. Duchene S, Featherstone L, Haritopoulou-Sinanidou M, Rambaut A, Lemey P, Baele G. Temporal signal and the phylodynamic threshold of SARS-CoV-2. bioRxiv. 2020:077735. doi: 10.1101/2020.05.04.077735. 103. Volz E, Fu H, Wang H, Xi X, Chen W, Liu D, et al. Genomic epidemiology of a densely sampled COVID19 outbreak in China. medRxiv. 2020:20033365. doi: 10.1101/2020.03.09.20033365. 104. Bedford T, Greninger AL, Roychoudhury P, Starita LM, Famulare M, Huang M-L, et al. Cryptic transmission of SARS-CoV-2 in Washington State. Science. 2020;370:571–5. doi: 10.1101/2020.04.02.20051417. 105. Zehender G, Lai A, Bergna A, Meroni L, Riva A, Balotta C, et al. Genomic characterization and phylogenetic analysis of SARS-CoV- 2 in Italy. J Med Virol. 2020;92:1637–40. doi: 10.1002/jmv.25794. 106. Worobey MA-O, Pekar JA-O, Larsen BA-O, Nelson MA-O, Hill V, Joy JB, et al. The emergence of SARS-CoV-2 in Europe and North America. Science. 2020;370:564–70. doi: 10.1126/science.abc8169. 107. Asghar H, Diop OM, Weldegebriel G, Malik F, Shetty S, El Bassioni L, et al. Environmental surveillance for polioviruses in the Global Polio Eradication Initiative. J Infect Dis. 2014;210 Suppl 1:S294–303. doi: 10.1093/infdis/jiu384. 108. Paul JR, Trask JD, Gard S. Ii. Poliomyelitic virus in urban sewage. J Exp Med. 1940;71:765–77. doi: 10.1084/jem.71.6.765. 109. Nemudryi A, Nemudraia A, Wiegand T, Surya K, Buyukyoruk M, Cicha C, et al. Temporal detection and phylogenetic assessment of SARS-CoV-2 in municipal wastewater. Cell Rep Med. 2020;1:100098. doi: 10.1016/j.xcrm.2020.100098. 110. Wu F, Zhang J, Xiao A, Gu X, Lee WL, Armas F, et al. SARS-CoV-2 titers in wastewater are higher than expected from clinically confirmed cases. mSystems. 2020;5. doi: 10.1128/mSystems.00614-20. 111. Ahmed W, Angel N, Edson J, Bibby K, Bivins A, O'Brien JW, et al. First confirmed detection of SARS-CoV-2 in untreated wastewater in Australia: a proof of concept for the wastewater surveillance of COVID-19 in the community. Sci Total Environ. 2020;728:138764. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138764. 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -15- 112. Wurtzer SMV, Mouchel JM, Maday Y, Teyssou R, Richard E, Almayrac JL, Moulin L. Evaluation of lockdown impact on SARS- CoV-2 dynamics through viral genome quantification in Paris wastewaters. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.04.12.20062679. 113. La Rosa G, Iaconelli M, Mancini P, Bonanno Ferraro G, Veneri C, Bonadonna L, et al. First detection of SARS-CoV-2 in untreated wastewaters in Italy. Sci Total Environ. 2020;736:139652. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139652. 114. Gertjan Medema LH, Goffe Elsinga, Ronald Italiaander, Anke Brouwer. Presence of SARS-coronavirus-2 RNA in sewage and correlation with reported COVID-19 prevalence in the early stage of the epidemic in the Netherlands. Environ Sci Technol Lett. 2020. doi: 10.1021/acs.estlett.0c00357. 115. Lodder W, de Roda Husman AM. SARS-CoV-2 in wastewater: potential health risk, but also data source. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020;5:533–4. doi: 10.1016/S2468-1253(20)30087-X. 116. 科学简报：SARS-CoV-2病毒环境监测现状。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://www.who.int/publications/i/item/WHO- 2019-nCoV-sci-brief-environmentalSampling-2020-1, 2020年 12月 12日访问)。 117. 废水中的 SARS-CoV-2环境监测快速专家咨询：总结报告。日内瓦：世界卫生组织；2020 (https://www.euro.who.int/en/health- topics/environment-and-health/water-and-sanitation/publications/2020/rapid-expert-consultation-on-environmental-surveillance-of- sars-cov-2-in-wastewater-summary-report-2020, 2020年 12月 12日访问)。 118. Edridge AWD, Kaczorowska JM, Hoste ACR, Bakker M, Klein M, Jebbink MF, et al. Coronavirus protective immunity is short lasting. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.05.11.20086439. 119. To KK, Hung IF, Ip JD, Chu AW, Chan WM, Tam AR, et al. COVID-19 re-infection by a phylogenetically distinct SARS- coronavirus-2 strain confirmed by whole genome sequencing. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1275. 120. Goldman JD, Wang K, Roltgen K, Nielsen SCA, Roach JC, Naccache SN, et al. Reinfection with SARS-CoV-2 and failure of humoral immunity: a case report. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.09.22.20192443. 121. Gupta V, Bhoyar RC, Jain A, Srivastava S, Upadhayay R, Imran M, et al. Asymptomatic reinfection in two healthcare workers from India with genetically distinct SARS-CoV-2. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1451. 122. Mulder M, van der Vegt D, Oude Munnink BB, GeurtsvanKessel CH, van de Bovenkamp J, Sikkema RS, et al. Reinfection of SARS- CoV-2 in an immunocompromised patient: a case report. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1538. 123. Tillett RL, Sevinsky JR, Hartley PD, Kerwin H, Crawford N, Gorzalski A, et al. Genomic evidence for reinfection with SARS-CoV-2: a case study. Lancet Infect Dis. 2020. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30764-7. 124. Van Elslande J, Vermeersch P, Vandervoort K, Wawina-Bokalanga T, Vanmechelen B, Wollants E, et al. Symptomatic SARS-CoV-2 reinfection by a phylogenetically distinct strain. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1330. 125. Common investigation protocol for investigating suspected SARS-CoV-2 reinfection. Atlanta: United States Centers for Disease Control and Prevention; 2020 (https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/reinfection.html, accessed 1 November 2020). 126. Reinfection with SARS-CoV-2: considerations for public health response. Stockholm: European Centre for Disease Prevention and Control; 2020 (https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/Re-infection-and-viral-shedding-threat-assessment-brief.pdf, accessed 1 November 2020). 127. Emergencies preparedness, response: SARS-CoV-2 variants. Disease outbreak news. 日内瓦: 世界卫生组织; 31 December 2020 (https://www.who.int/csr/don/31-december-2020-sars-cov2-variants/en/, accessed 31 December 2020) 128. Baum A, Fulton BO, Wloga E, Copin R, Pascal KE, Russo V, et al. Antibody cocktail to SARS-CoV-2 spike protein prevents rapid mutational escape seen with individual antibodies. Science. 2020;369:1014–8. doi: 10.1126/science.abd0831. 129. Inzaule SC, Hamers RL, Paredes R, Yang C, Schuurman R, Rinke de Wit TF. The evolving landscape of HIV drug resistance diagnostics for expanding testing in resource-limited settings. AIDS Rev. 2017;19:219–30 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28182618, accessed 15 November 2020). 130. Sepulveda N, Phelan J, Diez-Benavente E, Campino S, Clark TG, Hopkins H, et al. Global analysis of Plasmodium falciparum histidine-rich protein-2 (pfhrp2) and pfhrp3 gene deletions using whole-genome sequencing data and meta-analysis. Infect Genet Evol. 2018;62:211–9. doi: 10.1016/j.meegid.2018.04.039. 131. Cremer J, Hofstraat SHI, van Heiningen F, Veldhuijzen IK, van Benthem BHB, Benschop KSM. Genetic variation of Hepatitis B surface antigen among acute and chronic Hepatitis B virus infections in the Netherlands. J Med Virol. 2018;90:1576–85. doi: 10.1002/jmv.25232. 132. Hollinger FB. Hepatitis B virus genetic diversity and its impact on diagnostic assays. J Viral Hepat. 2007;14 Suppl 1:11–5. doi: 10.1111/j.1365-2893.2007.00910.x. 133. Lam SD, Bordin N, Waman VP, Scholes HM, Ashford P, Sen N, et al. SARS-CoV-2 spike protein predicted to form complexes with host receptor protein orthologues from a broad range of mammals. Sci Rep. 2020;10:16471. doi: 10.1038/s41598-020-71936-5. 134. Damas J, Hughes GM, Keough KC, Painter CA, Persky NS, Corbo M, et al. Broad host range of SARS-CoV-2 predicted by comparative and structural analysis of ACE2 in vertebrates. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117:22311–22. doi: 10.1073/pnas.2010146117. 135. Freuling CM, Breithaupt A, Müller T, Sehl J, Balkema-Buschmann A, Rissmann M, et al. Susceptibility of raccoon dogs for experimental SARS-CoV-2. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.08.19.256800v1. 136. Schlottau K, Rissmann M, Graaf A, Schon J, Sehl J, Wylezich C, et al. SARS-CoV-2 in fruit bats, ferrets, pigs, and chickens: an experimental transmission study. Lancet Microbe. 2020;1:e218–e25. doi: 10.1016/S2666-5247(20)30089-6. 137. Shi J, Wen Z, Zhong G, Yang H, Wang C, Huang B, et al. Susceptibility of ferrets, cats, dogs, and other domesticated animals to SARS-coronavirus 2. Science. 2020;368:1016–20. doi: 10.1126/science.abb7015. 138. Kim YI, Kim SG, Kim SM, Kim EH, Park SJ, Yu KM, et al. Infection and rapid transmission of SARS-CoV-2 in ferrets. Cell Host Microbe. 2020;27:704–9 e2. doi: 10.1016/j.chom.2020.03.023. 139. Halfmann PJ, Hatta M, Chiba S, Maemura T, Fan S, Takeda M, et al. Transmission of SARS-CoV-2 in domestic cats. N Engl J Med. 2020;383:592–4. doi: 10.1056/NEJMc2013400. 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -16- 140. Ruiz-Arrondo I, Portillo A, Palomar AM, Santibanez S, Santibanez P, Cervera C, et al. Detection of SARS-CoV-2 in pets living with COVID-19 owners diagnosed during the COVID-19 lockdown in Spain: a case of an asymptomatic cat with SARS-CoV-2 in Europe. Transbound Emerg Dis. 2020. doi: 10.1111/tbed.13803. 141. Richard M, Kok A, de Meulder D, Bestebroer TM, Lamers MM, Okba NMA, et al. SARS-CoV-2 is transmitted via contact and via the air between ferrets. Nat Commun. 2020;11:3496. doi: 10.1038/s41467-020-17367-2. 142. Sia SF, Yan LM, Chin AWH, Fung K, Choy KT, Wong AYL, et al. Pathogenesis and transmission of SARS-CoV-2 in golden hamsters. Nature. 2020. doi: 10.1038/s41586-020-2342-5. 143. Munster VJ, Feldmann F, Williamson BN, van Doremalen N, Pérez-Pérez L, Schulz J, et al. Respiratory disease and virus shedding in rhesus macaques inoculated with SARS-CoV-2. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.03.21.001628v1. 144. Zhao Y, Wang J, Kuang D, Xu J, Yang M, Ma C, et al. Susceptibility of tree shrew to SARS-CoV-2 infection. Sci Rep. 2020;10:16007. doi: 10.1038/s41598-020-72563-w. 145. Woolsey C, Borisevich V, Prasad AN, Agans KN, Deer DJ, Dobias NS, et al. Establishment of an African green monkey model for COVID-19. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.05.17.100289. 146. Lu S, Zhao Y, Yu W, Yang Y, Gao J, Wang J, et al. Comparison of nonhuman primates identified the suitable model for COVID-19. Signal Transduct Target Ther. 2020;5:157. doi: 10.1038/s41392-020-00269-6. 147. Sit THC, Brackman CJ, Ip SM, Tam KWS, Law PYT, To EMW, et al. Infection of dogs with SARS-CoV-2. Nature. 2020. doi: 10.1038/s41586-020-2334-5. 148. Newman A, Smith D, Ghai RR, Wallace RM, Torchetti MK, Loiacono C, et al. First reported cases of SARS-CoV-2 infection in companion animals - New York, March–April 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69:710–3. doi: 10.15585/mmwr.mm6923e3. 149. Oreshkova N, Molenaar RJ, Vreman S, Harders F, Oude Munnink BB, Hakze-van der Honing RW, et al. SARS-CoV-2 infection in farmed minks, the Netherlands, April and May 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.23.2001005. 150. Cahan E. COVID-19 hits U.S. mink farms after ripping through Europe. Science Magazine. 2020 (https://www.sciencemag.org/news/2020/08/covid-19-hits-us-mink-farms-after-ripping-through-europe, accessed 13 November 2020). 151. Abdel-Moneim AS, Abdelwhab EM. Evidence for SARS-CoV-2 infection of animal hosts. Pathogens. 2020;9. doi: 10.3390/pathogens9070529. 152. Exposure of humans or animals to SARS-CoV-2 from wild, livestock, companion and aquatic animals. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 2020 (http://www.fao.org/3/ca9959en/ca9959en.pdf, accessed 1 December 2020). 153. Guidelines to mitigate the impact of the COVID-19 pandemic on livestock production and animal health. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 2020 (http://www.fao.org/3/ca9177en/CA9177EN.pdf, accessed 1 December 2020). 154. Guidance on working with farmed animals of species susceptible to infection with SARS-CoV-2. Paris: World Organisation for Animal Health (OIE); 2020 (https://www.oie.int/fileadmin/Home/MM/Draft_OIE_Guidance_farmed_animals_cleanMS05.11.pdf, accessed 8 December 2020). 155. El Zowalaty ME, Jarhult JD. From SARS to COVID-19: a previously unknown SARS-related coronavirus (SARS-CoV-2) of pandemic potential infecting humans: call for a One Health approach. One Health. 2020;9:100124. doi: 10.1016/j.onehlt.2020.100124. 156. Leroy EM, Ar Gouilh M, Brugere-Picoux J. The risk of SARS-CoV-2 transmission to pets and other wild and domestic animals strongly mandates a One-Health strategy to control the COVID-19 pandemic. One Health. 2020;10:100133. doi: 10.1016/j.onehlt.2020.100133. 157. Guidelines for working with free-ranging wild mammals in the era of the COVID-19 pandemic. Paris: World Organisation for Animal Health (OIE); 2020 (https://www.oie.int/fileadmin/Home/eng/Our_scientific_expertise/docs/pdf/COV- 19/A_WHSG_and_OIE_COVID-19_Guidelines.pdf, accessed 10 December 2020). 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -17- 附件 I：在启动测序规划之前需要考虑的 重要问题 (1) 测序规划的预期产出是什么？ (2) 哪些样本应该测序以达到步骤 1中确定的预期产出？哪些元数据或额外数据源是关键的？ (3) 谁是重要的利益攸关方，他们的责任是什么？他们如何才能有效地参与？ (4) 如何按要求在利益攸关方之间快速和适当地传递样本和信息？ (5) 项目设计是否符合当地、国家和国际法律和伦理准则？ (6) 是否有充分的资金、设备和人力资源来提供所有阶段的标本检索、湿性实验室测序、生 物信息学、系统动力学和其他分析、数据共享，并将结果及时的与相关利益攸关方进行 沟通？ (7) 如何在不扰乱实验室临床诊断等其他领域工作和避免重复工作的情况下实现各项目标？ (8) 如何评价该规划的成本效益和影响？ 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -18- 附件 II：建立 SARS-CoV-2测序规划的核对表 目的 明确该测序规划的预期目的；比起现有方法，测序将有可能提供哪些额外的或是更有成本效益的信息？ 利益攸关方识别和参与 识别重要的利益攸关方。 与利益攸关方团体高级代表讨论规划的各项目的，并确定每个团体的责任。 考虑与利益攸关方共享有关 SARS-CoV-2测序潜力和要求的教育材料。 确定重要利益攸关方之间所需的联系，以便快速运送样本、要求提供信息和使用结果。 确保在利益攸关方之间建立清晰、适当的联系。 技术考量 与病例识别和分析小组的高级成员讨论，决定实现预期目标所要求的基因组抽样水平。 与病例识别和分析小组的高级成员讨论，识别实现预期目标所要求的元数据。 选择适当的样本和文库准备方案。 选择适当的生物信息方案。 选择适当的分析方案。 后勤考量 考虑在何处进行测序和分析(例如，现有的诊断实验室或外部商业或学术实验室)。 确定适当的资金来源，用以充分支持实验室测序、数据存储和数据分析。 确保能获得足够的试剂和计算资源，并能根据需要持续获得。 确保有足够及合适的人力资源在每个阶段交付规划。 确保通过冷链或其他措施，整个在研项目的所有步骤都能保持样本的完整性。 确保元数据的充分收集和存储，并与生物样本正确关联。 考虑测序可能给公共卫生应对工作的现有各分支所带来的额外压力，并寻求减轻这种压力的方法。 对于大规模的测序规划，确定如何简化参与团体之间的数据和样本共享(例如，使用单一样本识别和相同元数据 格式的可行性)。 确保安全及注重操守的环境 对序列数据和相关元数据的生成、使用和存储进行适当的伦理审查。 对测序活动进行风险评估，确保所有阶段适当的生物安全性。 如与国家和地区法律有关，对测序活动进行风险评估，确保适当的生物安全性。 考虑对人力资源的影响，包括重新分配工作人员或雇用额外工作人员，维持个人工作量处于合理水平。 按照 COVID-19疫情期间预防传播的国家级指南，确保工作人员能够安全通勤并在工作场所安全工作。 在重要工作人员生病或必须自我隔离时，确定维持测序规划的策略。 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -19- 数据共享 确保所有利益攸关方就哪些序列和元数据将通过哪些平台和何时公开共享达成一致。 确保所有利益攸关方就是否将元数据限定为只共享给有限数量的本地用户达成一致，并制定安全共享这些数据 的策略。 确保数据共享符合国家和国际监管框架。 评价 确保安排定期评价测序规划的机会，包括取得的成功和面对的持续挑战。 确保实施监测和评价框架来评估该测序规划在技术(质量等)和成功实现其目标方面的表现。 服务于公共卫生目标的 SARS-CoV-2基因组测序：临时指导 -20- 附件 III：SARS-CoV-2测序分析常用平台 及其特点 a 本表列出各种工具是为了概述最常用的 SARS-CoV-2基因组测序工具，并不意味着世卫组织认可这些产品。 b 各个不同的成本估算可见(8)。 世卫组织继续密切监测可能影响本临时指导文件的任何变化。如果任何因素发生变化，世卫组织将发布进一步 的更新。否则，本临时指导文件将在发布日期 2年后失效。 © 世界卫生组织 2021年。保留部分版权。本作品可在知识共享署名——非商业性使用——相同方式共享 3.0政府间 组织（CC-BY-NC-SA 3.0 IGO）许可协议下使用。 WHO reference number: WHO/2019-nCoV/genomic_sequencing/2021.1 工具 a 优点 局限性 工具运行时间 测序通量 相对成本比较 Sanger测序 广泛提供 易于使用 如果需要的靶标很少，测 序的成本效益高 非常低通量 扩增子(通常不超过 1000 bp)必须单 独扩增和测序 对全基因组来说很昂贵 不适合宏基因组 通常为几个小时 每单次运行 100 kB-2 Mb 对少数靶标来 说，相对低成本 Illumina (例如, iSeq, MiniSeq, MiSeq, NextSeq, HiSeq, NovaSeq) 可实现非常高的测序产量 非常高的准确性 iSeq为便携式 已具有非常完善的数据处 理方法 除 Illumina iSeq外，与其他一些平 台相比，购买和维护费用昂贵 最大读长 2 x 300 bp 10–55 小时，取 决于仪器 1.2– 6000 Gb，取 决于仪器 高昂的维护和启 动成本 中等运行成本 牛津纳米孔技术 (Flongle, MinION, GridION, PromethION) 便携式、直接测序 实时数据 低启动和维护成本 一旦获得足够的数据便可 以停止测序 可实现超长的读长（超过 SARS-CoV-2 基因组全 长） 均聚物的挑战 每次读取的错误率大约为 5% (R9.4 流动槽)，因此使用适当的管道是获 得高精度一致序列的关键 除非使用复制测序，目前不适合测 定宿主内变异 (52) 读长可立即获得 可以根据需要进 行长达数天的监 测和运行 从 Flongle 流 动槽的 < 2 Gb 到 PromethION 流动槽的 220 Gb PromethION 可使用多达 48个流动槽 无需维护，启动 成本相对较低 中等运行成本 Ion Torrent 一旦测序开始，快速周转 均聚物的挑战 购买价格高 最大的典型读长 400 bp 2小时–1天, 取 决于芯片和设备 30 Mb–50 Gb 取决于芯片 和设备 中等成本

-1- ة الصح ّ لأهداف 2- سارس - التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا ة العام ّ ة إرشادات مبدئ� ّ 1202الثاني/ینایر �انون 8 ةساس� ّالأرسائل ال . 91-�وفیدفاش�ة التصدي لالصلة في والب�انات الوصف�ة ذات 2-سارس -الترصد العالمي للمتوال�ات الجین�ة لفیروس �ورونا�ساهم • وضمان الكشف عن الطفرات التي �مكن أن تؤثر لزمنا عبرجغراف�ًا 2- سارس-وتشمل هذه المساهمة تت�ُّع انتشار فیروس �ورونا عدوى أو التدابیر المضادة )مثل اللقاحات والعلاجات ووسائل التشخ�ص( وتقی�مها في الوقت المناسب. على القدرة الإمراض�ة أو انتقال ال تطلب استثمارات یفعال�ة برامج التسلسل ل تحقیق زایلا ، الوقت ضي ّ�مالتسلسل الجیني درجة تعقیدتكلفة و لتراجع الكبیر فيرغم او • فعال حاجة إلى تعاون ثمةالمعلومات�ة الأح�ائ�ة. و�الإضافة إلى ذلك، ه�اكل�ن�ة الوالكواشف و ث العاملین والمعدات ة من حیضخم جد�ة. �طر�قة م ُاستخدامها الب�انات الموّلدة و جودةلضمان ط العلم�ة ها مع الأوسا�ادلفي قاعدة ب�انات عامة من أجل ت 2-سارس-إیداع متوال�ات فیروس �ورونا�وُتشجَّ ع البلدان على الإسراع • في وضع برامج 2-سارس-�ة متدّرجة لتسلسل فیروس �وروناش�كة عالم ضمنستثمارات الاسهم تسوف الصحة العامة. و في مجال أخرى و�دارتها في المستقبل. عال�ة الجودة للكشف عن مسّب�ات فاش�ات تسلسل عالم�ة مرنة و ساس�ّة الأمعلومات ال في الكشف عن فاش�ات الأمراض محوري دورضطلع بب�انات المتوال�ات الجین�ة لمسّب�ات الأمراض تعلى مدى العقد الماضي، أص�حت . ومع (11-1)للفاش�ات تصدي ّعد�ة و�دارتها، من خلال دعم تطو�ر وسائل التشخ�ص والأدو�ة واللقاحات، وتوفیر المعلومات اللازمة للالم ُ - )فیروس �ورونا 2- ف�ما �عد فیروس �ورونا المسبِّب للمتلازمة التنفس�ة الحادة الوخ�مة ظهور الفیروس التاجي المستجّد، الذي سّمي ةالكامل �ةمتوال�ات الجینومالمن 000082أكثر من �ادل(، تم التأكید بدرجة أكبر على أهم�ة ب�انات المتوال�ات الجین�ة. وقد تم ت2-ارسس ش�ه زمن. وأّثر تحلیل الب�انات في ال(21) 2-سارس-التحدید الأّولي لفیروس �وروناعبر قواعد ب�انات متاحة للجمهور في غضون عام من 2-سارس-أهداف التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا 1. وترد في الجدول (61-21)ة العامة �ستجا�ة الصحلاالحق�قي تأثیرًا م�اشرًا على ا ف�ما �خص الصحة العامة. عالم�ة في مرافق و�رامج الستثمارات لاالمتوال�ات في تحسین الصحة العامة إلى ضّخ االمتعلقة �و�دفع الفهم المتزاید لك�ف�ة إسهام المعلومات تزال هناك فرصًا لتوس�ع قدرات التسلسل؛ ومع ذلك، لا الُمِوّلدة ب�انات المتوال�ات الجین�ة ودرجة تعقیدیت�ح التراجع في تكلفة �ما التسلسل. عدم توّزع قدرات و��انات التسلسل �التساوي في جم�ع أنحاء العالم، مع ز�ادة تمثیل �الإضافة إلى التنفیذ على نطاق واسع، تكتنفتحد�ات ن البلدان المرتفعة الدخل. الصادرة ع 2-سارس-ب�انات المتوال�ات الجین�ة لفیروس �ورونا ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -2- 2-سارس-فیروس �ورونال يجینومالتسلسل لة لة العام ّصح� ّال الأهداف -1الجدول أنشطة تتطلب جهدًا محدودًا و�عد إنجازها تسلسل قد لا تحتاج إلى تسلسل أو �ُجرى في �عض الأح�ان للمتا�عة َعَرضي ّ متواصلة على مدى فترة زمن�ة أطولتسلسل أنشطة تتطلب عمل�ات �عامل 2-سارس-تحدید فیروس �ورونا - للمرض. مسبِّب -تطو�ر وسائل تشخ�ص فیروس �ورونا - . 2-ارسس دعم تطو�ر العلاجات واللقاحات. - ال�شر وتقّصي الظهور لدىتحّري تار�خ - )مستمر(. 2-سارس-أصل فیروس �ورونا :تجدُّ د العدوى - تقی�م وتحسین فهم هذه الظاهرة. • على المستوى الفردي، التفرقة بین • العدوى. العدوى المطّولة وتجدُّ د 2- سارس-تطور فیروس �ورونا :ف�ما �خّص وتأثیره إحداث تغییر في السلوك الفیروسي - )تغییر متعلق �النمط الظاهري(، على سبیل المثال، إمكان�ة الانتقال أو قابل�ة التسبُّب �المرض؛ الحصانة )من اللقاحات أو العدوى - الطب�ع�ة(؛ وسائل التشخ�ص )جز�ئ�ة، - مستضدات(؛مصل�ة، مقا�سات ال الأجسام �التدخلات العلاج�ة )مثًلا - المضادة أحاد�ة النسیلة(. رصد الحر�ة الفیروس�ة والنشاط الفیروسي: تحّري الانتشار الجغرافي وعودة الظهور بین - المجموعات السكان�ة. تحّري حالات تفشي المرض في بیئات وفئات - سكان�ة محددة )مثًلا في المستشف�ات(. مراض الحیوان�ة المصدر في عودة الأ تت�ُّع - حاجز الأنواع البیولوج�ة. اتجاهي رصد التصحاح البیئي وم�اه الصرف - الصحي. دعم الترّصد التقلیدي من خلال التحدید - ، لُمَحرِّكاتالكمي لفترة انتقال العدوى وتقی�م ا وتقدیر مستوى انتقال العدوى لدى السكان. الغرض من هذه الوث�قة مقّرري الس�اسات والجهات صاح�ة المصلحة على المستوى الوطني إرشادات حول ��ف�ة تحقیق أقصى فوائد الموّجهة إلى م هذه الوث�قة دَّ ق َت ُ على المدى القصیر والطو�ل مع استمرار انتشار الجائحة. و�جري 2-سارس-صح�ة عامة من أنشطة التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا ة العامة. وتر�ز هذه الإرشادات �لفیروس، مع تقد�م لمحة شاملة عن أهدافه الصحللتنفیذ برامج التسلسل الجینومي الاعت�ارات العمل�ةتناول البلدان الراغ�ة أن تقوم �َُحبَّذولكنها تنطبق على مسب�ات أمراض أخرى تثیر القلق في مجال الصحة العامة. و 2-سارس-على فیروس �ورونا مراض التي سائر الأالقدرات على �شف ورصد مسبِّ�ات ذلك �جزء من خطة أوسع لبناء ب 2-سارس-قدرات تسلسل فیروس �ورونا في بناء تثیر القلق في مجال الصحة العامة. ة من المنظمةإرشادات إضاف� ّ �التعاون العام المردود الصحي دلیل تنفیذي لتعظ�م :2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �وروناوضعت المنظمة الدلیل التنفیذي المعنون ، وهو 2- سارس -مع خبراء مختصین �التسلسل من جم�ع أنحاء العالم. و�عرض هذا الدلیل خلف�ة أكثر اكتماًلا عن تسلسل فیروس �ورونا . �ما یتضمن استعراضًا متعّمقًا لمختلف استخدامات التسلسل و�قدم مشورة تقن�ة (71)موّجه لأولئك الضالعین فعل�ًا في تنفیذ برامج التسلسل ة، هذه الوثائق وغیرها من الوثائق المنشور الاّطلاع على. و�لى جانب 2-سارس-�شأن تسلسل العوامل الممرضة في س�اق فیروس �ورونا إلى ضم ّتن �حث فعل�ًا عن فرص للتعاون مع المختبرات ذات الخبرة و/أو أن تالتسلسل في مجال خبرة ال إلى التي تفتقرین�غي للمختبرات الش�كات. هذهن مثل ختبرات ذات خبرة �التسلسل أو تكو ّش�كات م ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -3- 2- سارس-ة �فیروس �ورونامة تعر�ف� ّمقد ّ -1 . وهو فیروس (81) كورونا فیر�داي( من عائلة فیروس سار��كو)ُجَن�س بیتا فیروس �وروناضمن جنس 2-سارس-�صنَّف فیروس �ورونا . و�ت�ح التسلسل ( 91) bk 03ي ـحوالالأحاد�ة الطاق مع جینوم �قّدر � فصیلة الأحماض النوو�ة الر�ب�ة مغّلف، موجب الاستشعار، من لأمراض الجیني قراءة الجینومات الفیروس�ة. و�ما أن لكل عامل ُممِرض تسلسًلا جینوم�ًا فر�دًا، �مكن استخدام هذه الطر�قة لتحدید مسبِّ�ات ا ة، وأر�عة إلى بروتینات غیر ه�كل� 2-سارس-. و�رمز جینوم فیروس �ورونا(02)( 2-سارس-المستجّدة )كما هو الحال في فیروس �ورونا . و�تطلب دخول (32-12)[( وعدة بروتینات تا�عة تقدیر�ة N[، وُقَف�صة ُمَنّواة ]M[، وغشائي ]E[، ومغلف ]Sبروتینات ه�كل�ة )شو�ي] -42( )2-ECA( 2المحوِّ ل للأنجیوستین الفیروسي �ُمستقِبل الإنز�م Sر�ط البروتین الشو�ي 2-سارس- ة لفیروس �ورونامض�فالخل�ة ال للمناعة الطب�ع�ة والمستحّثة ا ًحیو� ا ً(، هدفDBR، وخاصًة نطاق الر�ط �المستقِبل )2-سارس-البروتین الشو�ي لفیروس �ورونا مثل�و .(72 لبروتین الشو�ي �مكن أن یؤثر على فعال�ة اللقاح والمناعة الطب�ع�ة الذي یرمز إلى ا الجینع �. ولذلك، فإن تنو (23-82)�اللقاحات . ( 33)ام المضادة )أحاد�ة النسیلة( وعلاجات الأجس ، تحدث تغیرات )طفرات( في الجینوم. 2- سارس-وعندما تتنّسخ الفیروسات، وخاصًة فیروسات الحمض الر�بي النووي مثل فیروس �ورونا . و�قدَّر معدَّ ل التغیُّر التطوُّري 2-سارس-مجموعات فیروس �ورونا ضمن تص�ح ثابتةو�ذا لم یوجد عامل �عیق تطور الطفرة المكتس�ة، قد استبدال . و�ُترَجم ذلك إلى قرا�ة (43)مستوى النیو�لیوتیدات لىلكل موقع سنو�ًا عاستبدال 3-01× 1حال�ًا بـ 2-سارس-في فیروس �ورونا . (53)من الاست�انة الزمن�ة لوقائع انتقال العدوى الفرد�ة للتطور نسب�ًّا المنخفض معّدلمثل هذا ال. و�حّد (53) واحد في الجینوم �ّل أسبوعین أو الإدراج أو الحذف التي �مكن أن تؤثر على الخصائص ستبدالوسرعة تحدید عمل�ات الا 2-ارسس-وُتَعّد دراسة تطور فیروس �ورونا هذا العمل الكشف عن الطفرات المرت�طة �التغّیرات في نواتج برز ن أالفیروس�ة )المتعلقة �النمط الظاهري( أداة مهمة للرصد الو�ائي. ومن بی التي �مكن أن تقلل من جدوى التدابیر المضادة الطب�ة )وسائل التشخ�ص واللقاحات تلك إمكان�ة انتقال الفیروس و/أو قدرته الإمراض�ة، أو على تت�ُّع انتشار العوامل الممِرضة ودعم تعز�ز الفهم لطرق ا ً�مكانو �ا ًن عد متا�عة طفرات الفیروسات زموالعلاجات(. �ما �مكن أن تسا توفر قد . و سلالاتودینام�ات انتقال العدوى المحتملة. و�مكن إعادة بناء التار�خ التطوُّري لمسبِّ�ات الأمراض من خلال تحلیل تطّور ال العمل�ات الو�ائ�ة والتطور�ة( عبر ل التسلسل الأح�ائي للفیروس )أي ��ف�ة تشكُّ ةینام�ك�الد هاتفاعلاتفیروس و ال سلالاتتطّور تحلیلات للفاش�ة. تصّديمعلومات مستف�ضة لدعم ال في السیاق المحلي 2 -سارس-وضع نھج أمثل لتسلسل فیروس كورونا -2 ة ثتيت آهكم�ئ ة آ هتئ ـ همه ث ئكئحكحف ححن ئكح�ئف 1-2 د )المال�ة التسلسل یتطلب استثمارات واسعة النطاق في الموار ما زالرغم التراجع الكبیر لتكلفة التسلسل الجیني على مدى العقود الماض�ة، بلوغ هدف لحقًا مجد�ا ً�ة وال�شر�ة(. وقبل البدء في مشار�ع التسلسل، تتمثل الخطوة الأولى الحاسمة في تحدید ما إذا �ان التسلسل ه�كلوال محدد أو ما إذا �انت هناك نهوج أخرى أكثر فعال�ًة من حیث الوقت أو التكلفة. وقد ینطوي هذا القرار على النظر ف�ما إذا �ان تسلسل أن التأثیر �شار إلىه �اف�ًا لبلوغ الهدف المحدد أو ما إذا �ان ین�غي إدراجه �عنصر أصغر في نهج متعدد التخصصات. و الفیروس وحد والتي تدرج محللي الب�انات الجینوم�ة م�اشرًة ضمن أفرقة التحّري والاستجا�ة في مجال الصحة ،الأو�ئة ة حولحور تمالم�اشر للأنشطة ال .التي �ُجرى بها تحلیل جینومي للفیروس �نشاط منفصل أو ثانوي مثیلتها جحعلى الأر �فوق ،العامة على أنشطة ذات إمكانات قد �كون من الضروري قصر أهداف برنامج التسلسل وحیثما تكون الموارد اللازمة لدعم تحدید التسلسل محدودة، ' من 1' :2-سارس-و�مكن الحفاظ علیها. وقد تعطي مثل هذه البرامج الأولو�ة لتسلسل فیروس �ورونا عال�ة سر�ر�ة و/أو صح�ة عامة ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -4- ' في ظروف الخطر، مثًلا 2'ف�ما �عد رغم إظهار استجا�ة مناع�ة مناس�ة للقاح؛ �ه الأفراد الذین یتم تطع�مهم ضد الفیروس ولكنهم �صابون ، أو 2-سارس-وان مع وجود عدد �بیر من الحیوانات المعرضة للإصا�ة �عدوى فیروس �وروناحیثما یوجد تفاعل وثیق بین الإنسان والحی ' عندما 3'لفیروس؛ لفترات طو�لة، خاصًة عند تلّقي علاج �الأجسام المضادة لعندما �كون هناك مرضى منقوصو المناعة مع ذرف ممتّد ' عندما �كون هناك شك في حدوث 4'و/أو فوعته؛ 2-سارس-روس �وروناتكون هناك ز�ادة أو تغیُّر غیر متوقع في إمكان�ة انتقال فی ' أثناء عمل�ات تحّري البؤر الو�ائ�ة 5'تغییر في أداء طرق التشخ�ص )الأجسام المضادة، المستضّدات، المقا�سات الجز�ئ�ة( أو العلاجات؛ ة إجراءات مكافحة العدوى. فهم أحداث انتقال العدوى و/أو تقی�م فعال�ل داعما ً التسلسلعندما �كون قد توفر القدرات في الر�ائز الثلاث جم�عها، وفي حالة انعدام أو محدود�ّةلر�ائز الأساس�ة المطلو�ة للتسلسل. لة عامة لمح 1و�قدم الشكل بناء شراكات مع مجموعات أخرى من أجل تحقیق أهداف التسلسل. وعلى العكس من ذلك، إذا توفرت قدرات وموارد �اف�ة لواحدة أو یلزم طلب على القدرات في ال یت�این. وسناشئة برامج تسلسللدیهم الذین تكون الشر�اء سائر أكثر من الر�ائز، �مكن للمختبر أن ینظر في دعم المختبرات من استرات�ج�ة إلى أخرى. ر�ما اقتضى الأمر أن تنتقللمرض و مختلف مراحل تفشي ا امج التسلسلنبر قنس َسل من أجل اخت�ار أفضل نهج ل َة للتسلمطلو�الر�ائز ال� المتعلقةبناء القدرات -1الشكل القدرات والإمكا�ت ytilibapac dna yticapaC التشخيصية قدرات ال yticapac citsongaiD التسلسل المادي gnicneuqes lacisyhP تحليل بيا�ت التسلسل sisylana atad ecneuqeS لا توجد قدرات oN قدرات محدودة detimiL توجد قدرات، لكنها مثقلة بالأعباء dehctertsrevo tub ,seY توجد قدرات كافية tneiciffus ,seY ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -5- توجد قدرات، وثمة مجال لدعم قدرات أخرى rehto troppus ot moor ,seY yticapac dna troppus rof srentrap htiw etaroballoC gnidliub تعاون مع الشركاء لتقديم الدعم وبناء القدرات demrofrep eb nac sdeen muminim rehtehw ssessA derreferp si troppus lanretxe ro د الأدنى من الاحتياجات أم تقييم ما إذا كان يمكن تلبية الح يُفضَّل توفير دعم خارجي إجراء تسلسل للأهداف المحددة slaog tes eht rof gnicneuqes mrofreP troppus ,slaog tes eht rof gnicneuqes mrofreP elbissop erehw srehto إجراء تسلسل للأهداف المحددة، ودعم أهداف أخرى حيثما أمكن هغندن لك ئكعمئ لف ئكصَصُدص ب 2-زئ ذ ز -ئلإزئبصئ ذ غى اضئ ؟ فتذئ ة عئكص� ب لحئتئ ل ب غى ل تئك ةحكحف غنده ز � مذهمئ 2-2 )ئكضئسٮ ب/ئكعئئتب( ئكئى ةبند ئكقك� غى ل تئك ئك س ث ب ئكعئ ل ب الصعید الإقل�مي لتلائم أثبتت ش�كات مختبرات المنظمة نجاحًا في أدائها الوظ�في، عبر إتاحة التعاون عالم�ًا مع تكی�ف الش�كات على تسلسل مردود. ومن خلال بناء ش�كة تسلسل عالم�ة قو�ة ومرنة �هذه، �مكن تعظ�م (93-63)الاحت�اجات الوطن�ة والإقل�م�ة المحددة مرجع�ة والعوامل الممِرضة الناشئة/العائدة على الصحة العامة. وفي الوقت الراهن، تدعم مختبرات المنظمة ال 2-سارس-فیروس �ورونا . وتملك عدة مناطق قدرات في مجال (04) �عض هذه الاحت�اجات الخاصة �االتسلسل والتحلیل 91-لـمرض �وفید تأكیديال فحصة �العن�مال التسلسل، أو هي في طور الإعداد، ستمكِّنها من الانضمام إلى الش�كة العالم�ة للمختبرات/مجموعات التسلسل. ولتحدید المساهمة التي . وقد استثمرت ش�كات مختبرات 1عالمي للقدرات مقابل �ل ر�یزة مدرجة في الشكل قی�م�مكن أن تقدمها المختبرات في الش�كة، �مكن إجراء ت مختلفة مختصة �عوامل ُممِرضة معّینة )مثل تلك العاملة في مجال مقاومة مضادات الم�كرو�ات، وفیروس �ورونا المسبِّب لمتلازمة الشرق التنفس�ة، والأنفلونزا، والحص�ة، والحص�ة الألمان�ة، وفیروس شلل الأطفال، والسل( في قدرات التسلسل �جزء من أنشطتها في مجال الأوسط ونظرًا لإمكان�ة استخدام أجزاء �ثیرة من مسار عمل التسلسل لأغراض مختلفة حال�ا ً تكال�ف التسلسل ارتفاع �زاءو . (34-14، 9، 8)الترصد الوطني �ما �ضمن الاستخدام الأمثل للقدرات الموجودة. و�ن�غي على المستوى التعاون �َُحبَّذفي مجال ُمَسب�ِّات الأمراض أو التسلسل، فإنه �عض . وف�ما �خص ات. و�تعین أن تكون أولو�ات بناء القدرات قائمة على الس�اقأن تر�ز برامج بناء القدرات على نهج تدر�جي لبناء الكفاء في مجالاتأكثر تأثیرًا الاستعانة �مصادر خارج�ة بینما ستكون ، المختبرات الرط�ة في مجال قدراتالبناء من المجدي س�كون البلدان، رة الب�انات وتفسیرها. وتحق�قًا لفعال�ة التعاون، فإن ت�ادل الب�انات و�روتو�ولات أخرى، �التسلسل الفعلي والتر�یز على المعلومات�ة الأح�ائ�ة و�دا قی�م التسلسل الموحدة والاجتماعات المشتر�ة والتدر�ب والمراجعات التدق�ق�ة واخت�ارات الكفاءة )التسلسل والتحلیل( ووضع معاییر مرجع�ة لت وللكشف عن مسّب�ات الأمراض الناشئة 2- سارس-�ة الجودة لتسلسل فیروس �ورونایدعم المضي في تطو�ر برامج عالسمختلف الإجراءات، وجب ، ین�غي أ�ضًا وضع آل�ات مناس�ة لشحن العینات �ماتش�كإحدى العینات في ت�ادل �جري لها. وحیثما تصّديفي المستقبل وال اشتراطات �اف�ة. يلفیروسالتنفیذ برامج التسلسل الجینومي ةعملیّ العتبارات لاا -3 - سارس-نقدم هنا لمحة عامة عن المتطل�ات التقن�ة لوضع برامج التسلسل. وللحصول على معلومات مفّصلة حول تسلسل فیروس �ورونا . (71) 2-سارس-تسلسل فیروس �ورونال الكامل التنفیذي ، ُیرجى الرجوع إلى الدلیل2 ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -6- 2 -زئذ ز-ئحكحف غنده ز � مذهمئكب عضت هصظ ا دمئ ل ث عصك� ِئكعئ�ئذئ ة لإئ 1-3 (. و�مكن الاطِّ لاع على مسائل رئ�س�ة ذات صلة للمساعدة في هذه العمل�ة 1التسلسل تصم�م مسار عمل التسلسل )الجدول غراضستحدد أ . 2-سارس-بتخط�ط برامج تسلسل فیروس �وروناالمتعلقة عت�ارات لاضمن الملحق الأول. و�تضمن الملحق الثاني قائمة مرجع�ة تتضمن ا ین في برامج ضالع. و�ن�غي أن یتلقى جم�ع العاملین ال2-سارس-فیروس �ورونال ي الكاملجینوماللسل تسالمسار عمل 2و�صوِّ ر الشكل �المهمة المقررة. و�تعین تحدید الجهات الرئ�س�ة صاح�ة المصلحة والتشاور معها و�شراكها لتزامالتسلسل قدرًا مناس�ًا من التدر�ب والتعل�م للا عند وضع برامج التسلسل هیئات الصحة العامة، ومختبرات مإشراكه یتوّجب الذین ب المصالحقائمة أصحافي مرحلة م�كرة. وتشمل ، حسب الوضع التشخ�ص، ومرافق التسلسل، ومجموعات التحلیل، والأفِرقة المعن�ة �الوقا�ة من العدوى ومكافحتها أو خدمات الصحة المهن�ة في �حوث التداخل بین الفیروسات الإنسان�ة والحیوان�ة عند الاقتضاء. و�ن�غي المؤسسات الضالعة سائر ومجموعات الدفاع عن المرضى، و الاستفادة المشروع من أجل ضمان تحقیق مراحلفي جم�ع وم�اشرتهاتماشى مع أهداف البرنامج �ما یتواصل للتطو�ر قنوات ومسارات نهائي لضمان استخلاص ظمة للتقدم المحرز في المشروع وتقی�م منتتقی�مات من الضروري إجراء التسلسل. و القصوى من استخدام ب�انات مسّب�ات الأمراض الناشئة إشراك متمحورة حولغراض برامج التسلسل الالدروس و�دخال تحسینات عند الحاجة. و�تطلب النجاح في تحقیق أ ' تولید جینومات دق�قة 2'المختبرات الرط�ة والتعامل الآمن مع عینات الفیروسات؛ ' التسلسل من خلال 1الخبراء في مختلف الم�ادین مثل: ' �تمتع معظم الخبراء ' مسبِّ�ات الأمراض. و 4'للفاش�ة؛ تصدينتائج في الللاستفادة من ال ' تحلیل الجینومات 3'من الب�انات غیر المعالجة؛ ' ، هناك حاجة إلى موارد حاسو��ة قو�ة لتحقیق نتائج 3' و '2المجالین ' �خص وف�ما�المهارة في واحد أو اثنین فقط من هذه المجالات. في �ثیر من الأح�ان لتحقیق نتائج دق�قة وفعالة في مهمسر�عة. ولذلك فإن التعاون بین الخبراء ذوي المهارات المختلفة وتجم�ع الموارد الوقت المناسب �مكن أن تؤثر حقًا على الصحة العامة. على لا ًص تواسار العمل هذا النجاح في تنفیذ م و�تطلب .2-سارس-فیروس �ورونال ي الكاملجینومالتسلسل المسار عمل -2 الشكل مع أولئك ة ًالقائمون على تفسیر الب�انات م�اشر ناقشت�الشكل الأمثل یو ثنائي بین الخبراء المشار�ین في مختلف المراحل؛المستوى ال التسلسل.ة عمل�سیتم اخت�ارها من التي عیناتال لتحدید و�عداد العیناتالضالعین في اخت�ار ع العينات جم noitcelloc elpmaS إعداد العينات noitaraperp elpmaS التسلسل gnicneuqeS تحليل المعلوماتي الأحيائيال sisylana scitamrofnioiB البيا�ت إدارة/تبادل gnirahs/tnemeganam ataD تفسير البيا�ت noitaterpretni ataD الإجراءات الصحية العامة noitca htlaeh cilbuP 91-لفاشية كوفيد هات المعنية بالتصدي الج srednopser kaerbtuo 91-DIVOC ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -7- ئلإعئ�ئذئ ة ئلآخلإف� ب 2-3 استعراض الآثار الأخلاق�ة عند تصم�م برامج التسلسل. و�ن�غي تحدید المخاطر المحتملة للأضرار الاجتماع�ة التي قد أن �جري من المهم مقترحة والموافقة علیها من ِقَبل لجنة استقصاءاتتلحق �المشار�ین في ال�حوث، �ما یتعین تحدید استرات�ج�ات لتخف�فها. و�جب تقی�م أي الاعت�ار الق�مة الاجتماع�ة، والصلاح�ة العلم�ة، واخت�ار المشار�ین، ونس�ة المخاطر إلى الفوائد، والموافقة مراجعة أخلاق�ة، تأخذ في فتقر ال�احثون إلى الخبرة في تحدید القضا�ا الأخلاق�ة المحتملة التي تح�ط ا. وحیثما (64- 44)للمشار�ین المستنیرة، والاحترام المستمر ّ . و�ن�غي أن �كفل (44)، �شجَّ ع �قوة على التعاون الدولي و�شراك ذوي الخبرات 2-سارس-بتسلسل مسّب�ات الفاش�ات مثل فیروس �ورونا ن�ة منصفة ومفیدة للجم�ع. و�تعّین تشج�ع ال�احثین المحلیین على التعاون بین ال�احثین في جم�ع أنحاء العالم إقامة شراكات �حث�ة تعاو ترجمة والأقدر على هم لدیصلح لفهم نظم الرعا�ة الصح�ة وال�حوث الأهم لكوني جم�ع مراحل عمل�ة ال�حث، الق�ام �أدوار ق�اد�ة وفاعلة ف . 7-3بت�ادل التسلسل الجینومي والب�انات الوصف�ة في الفرع . وتناَقش الاعت�ارات الأخلاق�ة المتعلقة(54، 44) النتائج إلى س�اسة عامة ضئ ةب آخث ه�عتئخ ئكعن ِئ زئدئة� ت� ِئكصئعِكق ب � عئ�ئذئ ةلإئ 3-3 �مجرد تحدید الأهداف، یلزم وضع استرات�ج�ة ملائمة لأخذ العینات مع الجهات المعن�ة صاح�ة المصلحة. و�مكن الاّطلاع على التفاصیل ، ین�غي تسجیل أس�اب اخت�ار عینات �وضع أمثل. و (71) 2-سارس-تسلسل فیروس �ورونا ل يتنفیذالدلیل الالمتعلقة �أخذ العینات في ت �مكن أن یؤثر على موثوق�ة �عض التحلیلا غیر عشوائ�ة من العیناتات الوصف�ة، حیث إن إدراج مجموعات فرع�ة التسلسل في الب�ان نصائح عمل�ة (74) 2-سارس-دینام�ك�ة. وتشمل الإرشادات التشخ�ص�ة لفیروس �وروناال هاتفاعلات و سلالاتالجین�ة مثل تحلیلات تطور ال تناسب�ًا مع المواد 2-سارس-�شأن ��ف�ة جمع العینات السر�ر�ة. وقبل التسلسل، من المستحسن إثراء عینة المادة الوراث�ة لفیروس �ورونا الُنُهج القائمة على تفاعل البول�مراز تمثل . و (94، 84، 71)و�ث العینة الوراث�ة الأخرى. وفي هذه الخطوة، یراعى الحرص على عدم تل لمثال التسلسلي طر�قة غیر مكلفة وسر�عة ومر�حة لز�ادة �م�ة المواد الوراث�ة للفیروسات المتاحة في عینة ما قبل تسلسلها، ومنها على سبیل ا دلیل ال. ولمز�د من التفاصیل التقن�ة و��ف�ة اخت�ار الطر�قة المثلى لمختلف البیئات، نحیل إلى ( 35–15) CITRA النهج الذي صّممته ش�كة ، �مكن عادًة 2-سارس-. و�عد إعداد العینة الأول�ة لإثراء المادة الوراث�ة لفیروس �ورونا(71) 2-سارس-تسلسل فیروس �ورونا لي تنفیذال مناس�ة لأي فیروس. س�ة مكت�ات �استخدام بروتو�ولات تسلسل ق�اإعداد ب ئلإعئ�ئذئ ة ئكصجئٮد� ِ 4-3 جًا جینوم�ة وصف�ة لا تتطلب معرفة ه ُُنُهجًا مستهدفة تعتمد على المعرفة �الجینوم، ون ُ 2-تشمل استرات�ج�ات تسلسل فیروس �ورونا سارس الرئ�س�ة لكل تكنولوج�ا تسلسل شائعة الاستخدام. وقبل الاستثمار . و�وجز الملحق الثالث المزا�ا والقیود (55، 45)مس�قة �التسلسل الجینومي بن�ة التحت�ة ات العاملین، والفي بناء قدرات التسلسل، ین�غي إیلاء الاعت�ار لمتطل�ات مختلف التكنولوج�ات من حیث الموارد ال�شر�ة، و�فاء للاحقة للب�انات، والإنتاج�ة )معدل إنتاج الب�انات( ودقة التسلسل. ، ووقت التشغیل، والتكال�ف، وسهولة الاستخدام، والمعالجة ا�ةلمختبر ا وسیتوقف عدد العینات التي تحتاج إلى تحلیل على غرض التسلسل. وعند حساب التكال�ف، لا ُینَظر في شراء معدات التسلسل فحسب، بل الإرشادات التكال�ف، ولكن �مكن الاّطلاع على لمحة عامة أ�ضًا في التكال�ف المتكررة للكواشف وعقود الص�انة والخدمات. ولا تغّطي هذه صلات موثوقة . و�ن�غي أن تتوّفر البن�ة التحت�ة الأساس�ة لدعم إجراء تسلسل موثوق �ه، �ما في ذلك و (8) حدیثة موّسعة في المرجع ، و�یئة مناس�ة )كالخلو من الاهتزازات والغ�ار، وتسجیل درجات الحرارة والرطو�ة وتنظ�مها على النحو اللازم ئ�ةالكهر�اات �الإنترنت والإمداد تقی�م تخز�ن العینات. و�تعّین تنفیذ تدابیر مناس�ة للسلامة البیولوج�ة والأمن البیولوجي. و�مكن أن �ساعدب�انات ل�عض المنصات(، وتسجیل �مصادر ةستعانل الا�فضَّ التسلسل الفعلي داخل�ًا أو إجراءالبن�ة التحت�ة الأساس�ة على البّت ف�ما إذا �ان ین�غي التكال�ف والاحت�اجات من �عض التقن�ات �ال�ة أو سیتحول المصنِّعون إلى آلات و/أو �واشف مختلفة. وقبل سوف تص�ح التكنولوج�ا؛ ومع التغیر السر�ع فيخارج�ة. تحَسن تحدید المدة التي ستلتزم فیها الشر�ة المصنِّعة بتزو�د الكواشف ودعم ص�انة و�صلاح عیوب المنصات ضّخ استثمارات ضخمة، �ُس ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -8- الاهتمام. وعند التخط�ط لبرنامج ما، ین�غي أ�ضًا مراعاة توافر �واشف مساِعدة ومعدات إضاف�ة لدعم أعمال التسلسل )مثل وضعالمختارة م دو�ًّا[، وأدوات لتحدید �م�ة المواد الوراث�ة، وأدوات للتضخ�م والحضانة، وتنق�ة العینات، وتخز�ن العینات طرائق الاستخراج ]إما آل�ًّا أو ی س والكواشف(. و�تعّین أن تتوّفر للمختبرات التي تجري التسلسل الجینومي قدرات عال�ة الجودة في تقن�ة تفاعل البول�مراز التسلسلي لفیرو داخل�ّة وخارج�ّة للجودة. و�الإضافة إلى ذلك، �جب وضع مؤشرات للجودة ورصدها لكل خطوة من هذه مؤ�ّدة �ضمانات 2-سارس-كورونا العمل�ة. ة ة والحسابي ّة الأحيائي ّالاعتبارات المعلوماتي ّ 5-3 (. و�توقف حجم الب�انات (71) يدلیل التنفیذال تفاصیل، نحیل إلى حسب النهج المّت�ع )للحصول على تلف متطل�ات الأجهزة الحاسو��ة خت . �ما تختلف القدرة الحساب�ة (65)لتسلسل الخاضعة لغیر المعاَلجة الناتجة على طر�قة التسلسل )انظر الملحق الثالث( وعدد العینات قوة حساب�ة عال�ة اوض�طه �ةالجینوم تسلالاالالمطلو�ة لتحلیل الب�انات وفقًا لغرض وطر�قة التسلسل. فعلى سبیل المثال، قد یتطلب تطور ا عند الأداء، لا س�ما عندما تكون مجموعات الب�انات �بیرة. و�ن�غي مراعاة تكال�ف البن�ة الحساب�ة المطلو�ة لتخز�ن هذه الب�انات ومعالجته تسلسل، والكواشف المستخدمة. وضع مسار للتسلسل. وس�عتمد المسار المعلوماتي الأح�ائي على المراحل المختبر�ة السا�قة للتسلسل، ومنصة ال . (71) �ةرشادات التنفیذالإوللاّطلاع على وصف مفّصل للمسارات المعلومات�ة الأح�ائ�ة، نحیل إلى ئحص� ب هل سضك ثئ ة ئكفندهزئ ة ئكصئعكِق ب اعئ�ئذئ ة ئلإ 6-3 ُتستخَدم عمومًا ثلاث استرات�ج�ات رئ�س�ة . وفي غ�اب تسم�ة متفق علیها، 2- سارس-لم یتم �عد تحدید تسم�ات ثابتة لفیروس �ورونا . وتهدف سلالاتمحدد بتطور ال أو الفروع الحیو�ة على أساس الفیروسات التي تشترك في سلف مشترك سلالاتللتسم�ات. و�مكن تعر�ف ال لالات المنتشرة عالم�ًا من خلال إلى توفیر تصن�ف واسع لتنوع الس niartstxeNالم�ادرة العالم�ة لت�ادل ب�انات أنفلونزا الطیور ومشروع تر�ز 2-رسسا-فیروس �ورونا لسلالاتوآخرون تسم�ة دینام�ك�ة tuabmaR. وقد اقترح سلالاتمختلف الفروع الحیو�ة لتطور التسم�ة . و�توفر برنامج حاسو�ي لإسناد متوال�ات جدیدة (75) الفیروسات التي تنتشر �شكل نشط وتلك التي تنتشر إلى مواقع جدیدة سلالاتعلى ، یتعاظم الطلب على تسم�ات موحدة 2-سارس -. ومع تزاید التنوع فى جینومات فیروس �ورونا(06- 85)تلقائ�ًا إلى نسب و/أو فرع حیوي م الأنظمة ستخدالتي تو/أو الفروع الحیو�ة الخاصة سلالاتة، فإن أفضل نهج هو إدراج التوجد تسم�ات متسق. وفي حین لا (26، 16، 75) جم�عها، أو على الأقل تحدید التسم�ات المستخدمة صراحًة. عمالالثلاثة الشائعة الاست بب هة�ئخك ئكٮ�ئمئ ة ئكم شغ� ِئكصئ مئك� ب ئك تنضم ل� ِ 7-3 در ذات من شأن الت�ادل السر�ع لب�انات المتوال�ات الجین�ة للعوامل الممِرضة، إلى جانب الب�انات الوصف�ة الو�ائ�ة والسر�ر�ة المحجو�ة المص -. وقد �ان التوسع في ت�ادل متوال�ات فیروس �ورونا(56- 36)الصلة، أن یز�د من أثر التسلسل الجینومي في الاستجا�ة الصح�ة العامة ، فضًلا عن البروتو�ولات التشخ�ص�ة و�روتو�ولات التسلسل والعینات، مفیدًا على الصعید العالمي لتحقیق القدرة على التشخ�ص 2-سار س . و�ن�غي أن یواصل المجتمع العلمي/الطبي الاستفادة من التعاون العالمي وت�ادل الب�انات في الوقت (86- 66)الجز�ئي في أنحاء العالم والفاش�ات الناشئة في المستقبل. وهناك خ�اران قائمان بذاتهما متاحان لت�ادل ب�انات التسلسل 2-سارس-فاش�ة فیروس �ورونا المناسب أثناء ر قواعد ب�انات الِملك العام إمكان�ة الوصول إلى الب�انات . وتوف ِّ(96)وهما: "الِملك العام" و"النفاذ العام" 2-سارس-الجینومي لفیروس �ورونا قواعد ب�انات تسلسل �شأن الدولي التعاون م�ادرةدمونها، ومنها على سبیل المثال تراط هو�ة من �حصلون على الب�انات و�ستخدون اش �ا الجزئ�ة النو�لیوتیدات، التي یدیرها بنك ب�انات الحامض النووي في ال�ا�ان، والمعهد الأورو�ي للمعلومات�ة الأح�ائ�ة التا�ع لمختبر البیولوج �ي، والمر�ز الوطني لمعلومات التكنولوج�ا البیولوج�ة. وفي قواعد الب�انات التي �مكن للجمهور الوصول إلیها، مثل الم�ادرة العالم�ة الأورو �ة لت�ادل ب�انات أنفلونزا الطیور، �جب على المستعملین تحدید هو�تهم لضمان الشفاف�ة في استخدام الب�انات، والسماح برقا�ة فعالة، وحما ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -9- �مساهمتهم في النتائج المنشورة. والأمثلة المذ�ورة تنو�ه�الب�انات، و�ذل قصارى الجهود للتعاون مع مقدِّ مي الب�انات، وال ق المساهمینحقو �كن لخ�ارات هو الأنسب، إن لم مجان�ة ومتاحة للجمهور. وعند وضع مشار�ع تسلسل العوامل المسبِّ�ة للأمراض، یتحتّم تحدید أيٍّ من هذه ا لضمان استمرار ت�ادل الب�انات المهم. ومن (44)هما، وما إذا �انت هناك أسالیب أخرى للوصول إلى ب�انات المتوال�ات الجین�ّة وت�ادلها یكل تراف �مصادر الجین�ة الإقرار الواجب �فضل أولئك القائمین �جمع العینات السر�ر�ة وتولید المتوال�ات الجینوم�ة للفیروسات. و�ن�غي دائمًا الاع الب�انات حیثما ُتستخَدم ب�انات متاحة للجمهور، و�تعین الاستشهاد �المنشورات والمقالات قبل نشرها حیثما �انت متاحة. وال�ات لمت ، �ما في ذلك المتوال�ات التوافق�ة والمتوال�ات المتواَفق علیها جزئ�ًا و��انات ا مةأشكال متعددة ق� ّ� و�مكن ت�ادل ب�انات المتوال�ات تفاعل عبر جة ناتأجزاء الحامض النووي المضّخم أو المكّبر الك التلوث المحتمل �. و�ن�غي تقی�م جودة ب�انات المتوال�ات، �ما في ذلالأول�ة زئ�ة التي سبق البول�مراز التسلسلي، تقی�مًا دق�قًا قبل ت�ادلها. و�تعین أن تتصل المختبرات �منصات ت�ادل المتوال�ات لتحدیث المتوال�ات الج ت�ادل القراءات الأول�ة لتسلسل الفیروسات )أي جم�ع الشظا�ا الفرد�ة لجینوم الفیروس من المهم خطأ ما وتصح�حه. و اكتشاف حالتقد�مها المقارنة الم�اشرة لتأثیر مختلف النهوج المعلومات�ة الأح�ائ�ة لتولید ذلك یت�ح حیثالخاضعة للتسلسل قبل تجم�عها في جینوم توافقي واحد( وى الجینوم التوافقي و�سهِّ ل تصح�ح الأخطاء إذا لزم الأمر. ونظرًا لضخامة حجم ب�انات مكت�ات التسلسل، قد �كون ت�ادل الب�انات على مست . و�ن�غي أن �شكل غیر منتظم میل على الإنترنت أو تقطُّع الاتصالاتالقراءة أكثر صعو�ًة في البیئات التي تتسم �محدود�ة سرعات التح �ة المر�ض، �جب تصف�ة الب�انات الأول�ة التي تحتوي شخصتحمي أي ب�انات مشتر�ة إغفال هو�ة المر�ض. ولضمان عدم الكشف عن . ومن الضروري ت�ادل الب�انات (34)�ة( قبل ت�ادلها على قراءات �شر�ة للاحتفاظ فقط بب�انات المتوال�ات الجین�ة غیر ال�شر�ة )أي الفیروس في العدید من تطب�قات تطور الوصف�ة المترا�طة، مثل تار�خ جمع العینات أو موقع أخذ العینات التقر�بي، لإتاحة استخدام ب�انات المتوال�ات ة المر�ض. �شكل معقول دون المساس �خصوص�سمها الب�انات الوصف�ة التي �مكن تقا تحدید. ومع ذلك، ین�غي النظر �عنا�ة في سلالاتال . و�ن�غي (27- 07)و�ثیرًا ما یتم ت�ادل التحلیلات الأول�ة لب�انات المتوال�ات الجین�ة من خلال المنتد�ات والمنصات وخوادم الط�عات الأول�ة َمواِطن القوة والضعف في تحلیلاتهم، و��ف �مكن للعلماء، من خلال منشوراتهم، �ما هو الحال في جم�ع التقار�ر العلم�ة، أن ینظروا في الأقران. و�ُشجَّ ع العلماء على تقد�م تفسیر ها على مستوى ها من ِقَبل مختلف القطاعات المستهدفة قبل استعراضبلورتتفسیر التحلیلات أو من سوء الفهم أو إساءة استخدام النتائج. حد ّل�غ�ة اواضح لاستنتاجاتهم 2-سارس -لتسلسل الجینومي لفیروس كورونال ةة العام ّغراض الصح ّأ -4 ؛ وللحصول على توص�فات مفّصلة، ُیرجى الرجوع إلى 2-سارس-لتسلسل فیروس �ورونا أهم أغراض الصحة العامةف�ما یلي أمثلة على . (71) 2-سارس-تسلسل فیروس �ورونالي تنفیذالدلیل ال ةووضع تدابیر مضاد ّ 2-سارس-�وروناتحدید وتوص�ف فیروس 1-4 ، 2-سارس-أساس�ًا في توص�ف فیروس �ورونا 0202كان تقاسم التسلسل الجیني الكامل للفیروس المستجّد في أوائل �انون الثاني/ینایر ا لأصول الفیروسات . و�عزز التسلسل الجیني فهمن(08-37)مما أتاح التطو�ر السر�ع لوسائل التشخ�ص ودعم تطو�ر العلاجات واللقاحات المتوفرة من ووهان، جمهور�ة الصین الشعب�ة والمناطق 2-سارس-الجدیدة وانتقالها. ومن خلال دراسة الجینومات الأول�ة لفیروس �ورونا . (28، 18، 57، 47) 9102كانون الأول/د�سمبر -المح�طة بها، أمكن تحدید آخر تار�خ ممكن لظهورها �اعت�اره تشر�ن الثاني/نوفمبر لي و/أو العائل الوس�ط ومن خلال أخذ عینات من مجموعة واسعة من الحیوانات، �جري دعم ال�حوث المتعلقة بتحدید المصدر الحیواني الأو ّ . ( 48، 38، 18)المحتمل ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -01- رصد انتقال العدوى والانتشار الجغرافي 2-4 هو وسیلة لتقّصي العلاقات التطّور�ة بین الكائنات الح�ة المختلفة �استخدام تسلسلاتها الجین�ة. و�ُستخَدم في �ل فرع سلالاتعلم تطور ال توافر الب�انات الو�ائ�ة و�عّزز. (78- 58، 71)تقر��ًا من فروع علم الأح�اء وله العدید من التطب�قات المهمة لتوج�ه استجا�ات الصحة العامة المتعلقة �أخذ عینات من المتوال�ة الجینوم�ة للفیروسات )غال�ًا ما �شار إلیها �اسم الب�انات الوصف�ة، مثل تار�خ أخذ العینات، أو السر�ر�ة . وتختلف الب�انات الوصف�ة المطلو�ة وفقًا لهدف التسلسل الجینومي. سلالاتتفسیر تحلیلات تطور ال منوموقع المر�ض، والمعالم السر�ر�ة( ها ة والب�انات الوصف�ة والمخاطر الشائعة لإساءة تفسیر كدینام� ال هاتفاعلاتو سلالاتوانب التقن�ة لتحلیلات تطور الّطلاع على الج و�مكن الا . (71) 2-سارس-تسلسل فیروس �ورونالي تنفیذالدلیل ال في ة ث ِد� ئلإمئخئذ ئك تغدئغى هعمخب ئكطه مذ انك ئكص تصمعئ ة ئكح�ئم� ب 1-2-4 التي تستخدم التسلسلات الجینوم�ة للفیروسات والمعلومات المتعلقة �موقع أخذ العینات لتت�ُّع سلالاتالتحلیلات الجغراف�ة لتطور ال ُتستخدم . وغال�ًا ما تتطّلب عمل�ات إعادة البناء الجغرافي لتطور (09-88، 74، 31) د العالميعلى الصعی 2-سارس-سر�ان فیروس �ورونا مهن�ة عال�ة، و�مكن أن تساعد استرات�ج�ات المعاینة الجزئ�ة على تقلیل هذا العبء الحسابي. و�مكن أن �كون الاستدلال السلالات إمكانات على حر�ة الفیروسات أو بلد منشأ فروع حیو�ة/سلالات محددة ذا ق�مة، ولكن ین�غي الق�ام �ه �حذر لوجود عدة عوامل تحیز ممكنة في من مناطق 2-سارس-ي لتطور السلالات. وعلى سبیل المثال، فإن عدم وجود جینومات متاحة لفیروس �وروناتقدیر إعادة البناء الجغراف . وقد تكون المتوال�ات الجینوم�ة مرت�طة فرع حیوي /ةسلال اطق �اعت�ارها المصدر الجغرافي لمعینة قد �قلل من احتمالات إعادة بناء تلك المن عینات الفیروس�ة، بدًلا من الموقع المشت�ه ف�ه لإصا�ة أحد المرضى. وحیثما اختلفت هذه المواقع لأن في �عض قواعد الب�انات �موقع أخذ ال إلى إعادة بناء المر�ض تنّقل بین وقت الإصا�ة �العدوى ووقت أخذ العینات الفیروس�ة، �مكن أن یؤدي التحلیل الجغرافي لتطور السلالات جغرافي تطور النتائج ال لنتائج �حذر ول�س على افتراض أن . و�ن�غي تفسیر هذه ا(19)ة محددغیر دق�قة لأصل فروع حیو�ة/سلالات الزمني )الزمان والمكان(. -لسلالات تمثل الأنماط الحق�ق�ة للانتشار الفیروسي المكانيل . وقد (29) الزمني للفاش�ة من أجل تحّري العوامل التي أدت إلى نشر الفیروس -كما �مكن استخدام طرق الاستدلال على الانتشار المكاني �ساعد تحدید محر�ات انتقال العدوى على تشكیل استرات�ج�ات جدیدة لمنع انتشار المرض. وقد اسُتخِدم هذا النهج، على سبیل المثال، في ، استخدمت عدة بلدان التسلسل الجینومي 2-سارس-. و�النس�ة لفیروس �ورونا(49، 39)ض فیروس الإیبولا في غرب أفر�ق�ا فاش�ات مر العامة لتحدید مساهمة انتقال العدوى محل�ًا مقارنًة �الحالات الوافدة، واستفادت من هذه المعلومات للمساعدة في اتخاذ قرارات �شأن الس�اسات تنظ�م �حتاج إلى ، و ةحساب� قدراتالمهمة لفهم انتقال العدوى عوامل لل ةالدینام�ك� فاعلات تالتحدید تطلب. وغال�ًا ما ی(001-59، 09، 98) ن التحلیلات ب�انات مستف�ضة عن العوامل التفسیر�ة المحتملة )مثل الكثافة السكان�ة ال�شر�ة، والتنّقل ال�شري(. ولذلك، غال�ًا ما یتم الانتهاء م التدخلات �عد أساب�ع أو أشهر من التسلسل الجینومي الفیروسي. ومع ذلك فإن إجراء تحلیلات، حتى لو �انت رجع�ة الأثر، مفید لتوج�ه أو مسبِّ�ات الأمراض الناشئة المحتملة. 2-سارس-الخاصة �فیروس �ورونا ب عك و لحئذئ ة آه ا�ذ ئمئقئك ئكعتهظ ةقن�ظ ئلآخك ِ 2-2-4 . و�مكن الاسترشاد بتحلیلات بؤر 2-سارس-دعم عمل�ات تحّري بؤر وفاش�ات فیروس �ورونافي اسُتخِدَم التجم�ع المتعلق بتطور السلالات ّشي المرض حاجة إلى تدابیر رقاب�ة لمنع انتقال العدوى مستقبًلا في بیئات محددة لتفال مدىانتقال العدوى في اتخاذ القرارات المحل�ة �شأن من المتوقع ألا و�لیوتیدات �ل أسبوعین(، )استبدال واحد للن 2-سارس-�ورونالفیروس . و�النظر إلى المعدل التطوري ال�طئ نسب�ًا ( 101) تطور السلالات لشأن تجم�ع متوال�ات . ومن(53)مكن تت�ُّع العدید من أحداث انتقال العدوى الفرد�ة استنادًا إلى ب�انات المتوال�ات الجینوم�ة � أن �كون متسقا مع ذلك التعّرض )و�ن لم �كن دلیًلا قو�ًا على ذلك(. وعلى النق�ض من مرضى یتشار�ون نفس المصدر الافتراضي للتعرض ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -11- تطور السلالات من مرضى یتشار�ون نفس المصدر الافتراضي للتعرض �شیر �قوة إلى أن لالمتوال�ات الفیروس�ة من ذلك، فإن فصل المصدر الشائع للعدوى قد تم تحدیده �شكل غیر صح�ح. �ص شِى ئكمف ؤ ئكئ ثتيت ئك�صى كفئدئ ة ئلإمئقئك آتضئ ؟ ئكعتهظ ه �عت اكمع ذفظ ئكئ �ئت د 3-2-4 السلالات في تقدیر الحدود العل�ا والدن�ا لوقت دوران السلالات الوراث�ة الفیروس�ة الاعت�ان�ة تطور لُهج الم�قات�ة الجز�ئ�ة �مكن أن تساعد الن ُ . ومن شأن هذا النهج أن یوفر معلومات أكثر دقًة عن فترة انتقال العدوى الفیروس�ة (601- 201، 09، 47)في مجموعة سكان�ة معینة دد بدءًا من التحدید السر�ري للحالات، لا س�ما في المراحل الم�كرة أو المتأخرة من تفشي المرض عندما �كون الترصد محدودًا. و�مكن أن تح إذا �ان هناك انتقال محلي غیر مكتشف سر�ر�ًا. وفي هذه الظروف، ین�غي تنفیذ برامج دراسة الت�این في المتوال�ات الجینوم�ة المكتشفة ما في حدوث انتشار غیر مكتَشف. حال الاشت�اه محسَّ نة للترّصد التشخ�صي [(، 0Rرقم التكاثر ]كما قد �فید تحلیل المتوال�ات الجینوم�ة في تقدیر عدد الأفراد المصابین �العدوى من فرد واحد من مجموعة سكان�ة معینة ) ة المحددة. �تدابیر الرقابالودعم تقی�م التغیرات النسب�ة في حجم الفاش�ة �مرور الوقت. و�مكن استخدام هذه المعلومات لتقی�م أثر ئكئدِشت ئكٮنٮى غى ل�ئن ئك سد ـ ئك س ثى هئك ثصآب 4-2-4 ف�ما �خص مسّب�ات أمراض مثل فیروس شلل الأطفال، �مثل رصد م�اه الصرف الصحي أداة مهمة لَتَت�ُّع السر�ان الصامت للفیروسات في لة المجتمع المحلي. و�ت�ح هذا النهج فرصًا للكشف عن السر�ان )قبل اكتشاف المرضى الأّولّیین سر�ر�ًّا(، وتقدیر مدى الانتشار، وفهم الص في م�اه 2-سارس-. وقد أثبتتت عدة بلدان جدوى الكشف الجز�ئي عن الحمض النووي الر�بي لفیروس �ورونا(801، 701)والتنوع الجین�ة . و�ناًء على ذلك، فإن الترّصد البیئي نهج واعد، لا س�ما في بیئات الانتشار المنخفض، لتحدید الناقلین غیر (511- 901)الصرف الصحي (. 711، 611، 901)أو �حدوث تغیرُّات في معدل انتشاره 2-سارس-فیروس �ورونا ظهور�نظام "للإنذار الم�كر" �المعروفین، و�ُستخَدم ةق ِسى ئحئصئلإ ة ة تتَّخ ئكعتهظ 5-2-4 ، تم توثیق 2- سارس-. وف�ما �خص فیروس �ورونا(811)�مكن أن تتسّبب الفیروسات التاج�ة الموسم�ة في تجدُّ د إصا�ة ال�شر �العدوى من النو�ات 2-سارس-. وفي هذا الس�اق، �مكن مقارنة المتوال�ات الجینوم�ة الاعت�ان�ة لفیروس �ورونا(421- 911)حالات تجّدد للعدوى . (621، 521) لدى الفرد هو تجّدد للعدوى أو نت�جة لذرف فیروسي طو�ل الأمد ُمَجّددا ً لفیروسلتحدید ما إذا �ان �شف ا لى واللاحقة الأو جید، �مكن اعت�ار المتوال�ات من �ل نو�ة �فروق وراث�ة قو�ة، �تلك التي تحدث في سلالات/فروع حیو�ة مختلفة مدعومة �شكل اتسمتو�ذا د للعدوى. وُتعّد الفحوصات المصل�ة المصاح�ة ضرور�ة لفهم ما إذا �ان تجدُّ د العدوى مرت�طًا �سلالة متمایزة �ة تجدُّ النو�اات اللاحقة �مثا وامل مستضّد�ًّا أو �عدم وجود استجا�ة مناع�ة وقائ�ة من العدوى الأول�ة. لذا فإن التسلسل �مكن أن یدعم تحسین فهم تواتر تجّدد العدوى وع . (621، 521)ة خطورتها المحتمل 2-سارس-رصد تطورفیروس �ورونا 3-4 هت�ق ب ئك سك ب ئكئقن�ظ ئكصضطِظ ككضفدئ ة ئكئى فت ة � م م 1-3-4 خصائص العدوى الفیروس�ة )تغّیر متعلق �النمط الظاهري(، من الجین�ة التي قد تغیر الاستبدالات �مكن استخدام التسلسل الجینومي لتحدید الانتقال أو الفوعة. وتكتسب جم�ع الفیروسات تغّیرات جین�ة أثناء دورانها، ولكن الغالب�ة العظمى من التغّیرات المكتس�ة لا تؤثر مثل إمكان�ة قد تسبِّب تغّیرات متعلقة �النمط 2-سارس-تأثیرًا �بیرًا على سلوك الفیروس. ومع ذلك، فإن ثمة تغّیرات وراث�ة نادرة في فیروس �ورونا ذات أهم�ة للصحة العامة. و�طرح تحدید و�ث�ات أثر هذه التغّیرات تحد�ات. و�شكل عام، �صعب تقد�م أدلة �قین�ة حول ما إذا الظاهري ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -21- كانت الز�ادة في معدل الانتشار النسبي لطفرة )طفرات( معّینة عبر الزمن ترجع إلى اختلاف متعلق �النمط الظاهري. فه�منة فرع حیوي الفیروسات لدى السكان، على سبیل المثال، قد تكون راجعة إلى سلوك المجموعة ال�شر�ة المصا�ة �العدوى أكثر محدد/سلالة محددة من تطور السلالات تحلیل ع ذلك، إذا �ان مما تعزى إلى سلوك الفیروس نفسه. وفي معظم الوقت، یرجَّح أن تكون هذه الأنماط عشوائ�ة. وم صح�ح من أجل الشكل الري المحتمل لطفرات/سلالات متحّورة محددة، یلزم إجراء دراسات جینوم�ة سر�ر�ة �ح إلى التأثیر الو�ائي أو السر�یلم ِّ موحدة تقی�م السلالات المتحورة المرّشحة التي قد تضفي تغییرات متعلقة �النمط الظاهري ُتلاَحظ سر�ر�ًا في الفیروس. و�ن�غي استخدام ُنُهج ها تسّبب تغییرات متعلقة �النمط الظاهري، �ما في ذلك دراسات نمذجة البروتین لتقی�م الأثر المحتمل حة �اعت�ار طرو ی�م التغّیرات الجین�ة الملتق مثیرة للقلق لتأكید أو رفض المحددة الطفرات مع الاستخدام فیروس متحول )مستنسخ( والتجارب التي ُتجرى في المختبر أو في الجسم الحي � متحورة المرشحة. وقد أنشأت المنظمة فر�قًا عامًلا مخصصًا، منبثقّا من ش�كة المختبرات المرجع�ة المعن�ة الخصائص المحددة للسلالات ال على تطور الفیروس لتزو�د المنظمة بب�انات 2-سارس-. و�ر�ز هذا الفر�ق العامل المعني بتطور فیروس �ورونا2-سارس-�فیروس �ورونا . (721، 04، 61)لة، فضًلا عن تقد�م المشورة �شأن التخف�ف من المخاطر لتحدید وتقی�م الطفرات ذات الصلة المحتم عك و ئكئتئاند ئكص شئخب 2-زئذ ز-ذشت آتد ةضمذ غنده ز � مذهمئ 2-3-4 عن ظهور سلالات للفیروس بُنسخ جین�ة 2-سارس-أن �كشف الترّصد العالمي لجینومات فیروس �ورونا�وضع أمثل ، ین�غي تقدیر أقلك والتي قد 2- سارس-متحّورة تؤثر على فعال�ة التدابیر المضادة. و�تعّین أن یترافق رصد التغّیرات الجینوم�ة التي تطرأ على فیروس �ورونا طع�م ضد الفیروس. و�جب أن �شمل رصد وتحّري الأس�اب المحتملة لفشل اللقاحات إجراء تقّلل من فعال�ة اللقاحات مع بدء حملات الت تقی�مات جینوم�ة لتقی�م طفرات الإفلات الفیروسي المحتملة. و�الإضافة إلى ذلك، �مكن أن �ساعد التسلسل في تحدید طفرات إفلات الأجسام قد اسُتخدم الرصد الجینومي لتحدید مقاومة الأدو�ة لمسبِّ�ات أمراض أخرى، �ما في والعلاجات المستقبل�ة. و (821) المضادة أحاد�ة النسیلة . (921، 9) sisolucrebut muiretcabocyM ذلك الأنفلونزا وفیروس العوز المناعي ال�شري والمتفّطرة السُّ ل�ّة كما �مكن استخدام التسلسل الجینومي لرصد التغیرات الجین�ة الفیروس�ة التي تؤثر على وسائل التشخ�ص الجز�ئي. و�عّد استخدام أهداف ، مثل تفاعل البول�میراز التسلسلي المتعدد الذي �ستهدف منطقتین أو أكثر من جینوم الفیروس، 2-سارس-متعددة للكشف عن فیروس �ورونا إجراء تسلسل لجینوم . و�مكن(721,74) من حیث التكلفة لتقلیل فرص وجود سلب�ات �اذ�ة في المقا�سات نت�جًة لتطور الفیروس نهجًا فعالا ً حساس�ة المقا�سات التي تستهدف فشل ثابت في اكتشاف هدف واحد أو اختلافات لوِحظت حدیثًا في وجود الفیروس أو الجین المستهدف عند تحدید السبب المحتمل. ولمز�د من المعلومات، انظر الإرشادات المبدئ�ة حول تشخ�ص حالات العدوى �فیروس مناطق مختلفة من أجل . �ما قد تؤثر الطفرات الفیروس�ة على المقا�سة المستضّد�ّة أو المصل�ّة، و�مكن أن �ساعد التسلسل الجینومي في (74) 2-سارس-كورونا . (231- 031ات في مرحلة م�كرة )اكتشاف الفشل المحتمل لمثل هذه المقا�س بب هئك ثن مئم� ِعضت ئكئتئخف انك ئكفندهزئ ة ئلأمحئم� ِ 2-زئذ ز-ةضمذ غنده ز � مذهمئ 3-3-4 (ECA- 2) 2المحوِّ ل للأنجیوستین الإنز�م ه الجدید. و�تشا�ه ُمستقِبلعائلعندما ینتقل فیروس من نوع إلى آخر، قد یتك�ف الفیروس مع ، 331)بین مختلف ال�شر وعلى نطاق مجموعة واسعة من الحیوانات )معظمها من الثدی�ات( 2-سارس-الذي �ستهدفه فیروس �ورونا ECA2-. ولذا فإن هناك إمكان�ة لانتقال العدوى من الإنسان إلى الحیوان )مقصور على ال�شر(. وفي حین �شیر تجانس الُمستقِبل (431 ة للنسخ الفیروسي قد تختلف وتمنع اسم، فإن البروتینات الأخرى الح2-سارس-ى قد تكون عرضة لفیروس �وروناإلى أن ثمة حیوانات أخر الإصا�ة �العدوى في هذه الحیوانات المرشحة. ولذلك، هناك حاجة إلى ب�انات مناس�ة عن العدوى في الإطار الحق�قي أو التجر�بي لتحدید (، 151- 531، 721،51) 2-سارس-بّین أّن هناك حیوانات مختلفة عرضة للإصا�ة �فیروس �وروناقابل�ة حیوانات محددة للتأّثر. وقد ت وى ومن المعروف أن الفیروس قابل للانتقال لدى أنواع حیوانات معینة )مثل المنك والهامستر(. �ما تجّلت مقاومة �عض أنواع الحیوانات للعد -ي التسلسل الذي یرمز إلى البروتین الشو�ي الفیروسي الذي یرت�ط �المستقِبلات . وقد تظهر تغّیرات جین�ة ف2-سارس-�فیروس �ورونا ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -31- ، وخاصًة نطاق الر�ط �المستقِبل2-سارس-البروتین الشو�ي لفیروس �ورونا�مثل ة جدیدة. و مض�فوتسّهل الانتقال إلى أنواع ، ECA2 . وقد لوحظ �الفعل تنو�ع للمناطق الجینوم�ة التي ترمز إلى البروتین (23- 82)للمناعة الطب�ع�ة والمستحّثة �اللقاحات ا ًحیو� ا ً، هدفDBR لانتقال الثانوي الحیواني ل حدثت عودةالعدوى إلى حیوانات المنك، و 2 -سارس-الشو�ي في حالات نقل فیها �شر مصابون �فیروس �ورونا من الإنسان إلى الحیوان یز�د على الأرجح 2- سارس-ولذلك، فإن تنو�ع الجین الشو�ي �عد ت�ادل فیروس �ورونا. ( 941)المنشأ إلى ال�شر ، وقد یرت�ط بتراجع نجاعة اللقاح أو القابل�ة للعلاج �الأجسام �العدوى إصا�ة ال�شر تجّددمن خطر نشوء سلالات �مكن أن تؤدي �سهولة إلى وقوع هذه الأحداث، ُتشجَّ ع البلدان على إجراء تقی�مات للمخاطر �شأن الانتشار المحتمل إلى أنواع ل درءا ً. و (33)المضادة الأحاد�ة النسیلة . و�ن�غي وضع ( 451- 251، 721)أخرى تع�ش مع ال�شر أو �القرب منهم في بیئات حیوان�ة محل�ة أو ر�ف�ة أو زراع�ة أو غیرها جراء رصد �اٍف لضمان الكشف عن هذه الأحداث في الوقت المناسب. و�تطلب الرصد استرات�ج�ات للتخف�ف من المخاطر، �ما یلزم إ تعمل حیث لصحةتوحید الأداء في مجال اذلك استرات�ج�ة ل ستلزمموارد، و�تعین اعتماد استرات�ج�ات محددة الهدف حیثما أمكن ذلك. و� ح�اة البر�ة و�دارة الغا�ات معن�ة �الوالسر�ر�ة والمهن�ة، والسلطات الب�طر�ة والة العامة �الصحالخدمات مختلف التخصصات معًا، �ما في ذلك الفاش�ات والوقا�ة لتقّصي . و�ن�غي أن یر�ز هذا التعاون أ�ضًا على وضع بروتو�ولات مشتر�ة (751-551، 251، 721)والموارد الطب�ع�ة عدوى �شر�ة أو ةلاَحظحال موت�ادل ب�انات التسلسل. و إصابتهم �العدوى، من العدوى ومكافحتها، وفحص ال�شر والحیوانات الذین �ُحتَمل عدوى ثانو�ة حیوان�ة المنشأ، �مكن أن �ساعد تسلسل الجینومات الفیروس�ة في تقی�م المخاطر الجدیدة المحتملة المرت�طة بهذه الأحداث. أسالیب ال�حث لتعظ�م يتنفیذدلیل :2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �وروناالمعنون " يدلیل التنفیذالتم وضع هذه الإرشادات المبدئ�ة �الاقتران مع �التشاور مع خبراء ذوي خبرة في مختلف مجالات التسلسل الجیني من التحالف العالمي يدلیل التنفیذال". وقد أُِعّد العام ي الصح مردودال ، 91-ى تهدیدات خطیرة، والش�كة المرجع�ة المعن�ة �الفحص التأكیدي لـمرض �وفیدللمختبرات المختّصة �مسب�ّات الأمراض التي تنطوي عل مؤقت والش�كة العالم�ة للإنذار �حدوث الفاش�ات والاستجا�ة لها. و�عد مناقشات أّول�ّة أجراها فر�ق معني �الكتا�ات الفن�ة �ق�ادة مستشار ، تم طلب مساهمات من خبراء آخر�ن داخل المنظمة وخارجها، وُعقد 91-فید وأعضاء من فر�ق مختبر منظمة الصحة العالم�ة المختص �كو تستهدف الجهات الوطن�ة صاح�ة اجتماعان على الإنترنت لحل المسائل المعّلقة. وفي وقت لاحق، ُوِضعت ص�غة لهذه الإرشادات المبدئ�ة ات المبدئ�ة ومعلومات إضاف�ة ُمجد�ة لهذا القطاع المستهدف. المصلحة، وتتضّمن ملّخصًا للمعلومات ذات الصلة المستقاة من هذه الإرشاد ، من الش�كة المرجع�ة المعن�ة يدلیل التنفیذالمساهماتهم، دعمًا لص�اغة لإدخال وُعّمِمت هذه الإرشادات المبدئ�ة ف�ما �عد على الخبراء ، ومراكز التنسیق الخاصة �المختبرات الإقل�م�ة والجهات الأخرى صاح�ة المصلحة، على النحو الوارد 91-�الفحص التأكیدي لـمرض �وفید في �لمات الشكر والتقدیر. خطط التحدیث تواصل منظمة الصحة العالم�ة مراق�ة الوضع عن �ثب لمتا�عة أي تغّیرات �مكن أن تؤّثر على هذه الإرشادات المبدئ�ة. وفي حال طرأ سوف تصدر المنظمة إرشادات إضاف�ة ُمَحدَّ ثة. و�خلاف ذلك، ت�قى وث�قة الإرشادات المبدئ�ّة هذه على أي� من العوامل ذات الصلة، تغییر ة عام من تار�خ إصدارها.صالحة لمد ّ ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -41- المساهمون في هذا العمل غوردون؛ فارجا غرابوفاك؛ ؛ روجر إ�فانز؛ بروس آلان ن�اهسیلین �ارماداس؛ سی�است�ان �و الفر�ق التوجیهي التا�ع لمنظمة الصحة العالم�ة: جو میدینا؛ �یت أول�ف میدل�كوت؛ م�ك -مار�و مار�ل�فیتز؛ ماري �ونینغز؛ �ار�ن ناهابت�ان؛ فرانس�س إن�اناثان؛ فرانك ر�ب�كا غرانت؛ �جي؛ جوانا زفیتیینغا.ل؛ مار�ا فان �یر�هوف؛ �ار�ن فو أر�ینز؛ مجدي سمعان؛ أول�فر شمو ب ؛ مارك ديمولدرز معهد ، بیلتهوفن، هولندا؛ أنطونینو دي �ارو،)MVIR( العامة والبیئةالمساهمون الخارجیون: ��م بنشوب، المعهد الوطني الهولندي للصحة تان�ا ، لندن وجامعة أو�سفورد، أكسفورد، المملكة المتحدة؛ ، إ�طال�ا؛ نونو رودر�غیز فار�ا، الكل�ة الملك�ةللأمراض المعد�ة لازارو س�الانزاني ؛ إدوارد هولمز، جامعة )EIO( امیلتون، المنظمة العالم�ة لصحة الحیوان �یث ه غولو�تش�ك، جامعة أكسفورد، أكسفورد، المملكة المتحدة؛ ر�ك �ارلسون، معهد إهیل، الكل�ة الب�طر�ة الملك�ة، لندن وجامعة أكسفورد، أكسفورد، المملكة المتحدة؛ سیدني، سیدني، أسترال�ا؛ سارة سي الإداري الخاص، ناغازاكي، ال�ا�ان؛ لیو بون، جامعة هونغ �ونغ، إقل�م هونغ �ونغ لینغ موي، جامعة ناغازاكي، �مبود�ا؛ منغ ا�مبود��استیر لور�یر، معهد �استیر، �ار�س، فرنسا. والخبراء -ن س�مون إیتیی، الصین؛ ج�مس شیبرد، جامعة غلاسغو، غلاسغو، المملكة المتحدة؛ )RAS( : �ر�ست�ان أندرسن، لإعداد هذه الوث�قة الذي اسُتخِدم �أساس 2-سارس-نا فیروس �ورو تسلسل ل يدلیل التنفیذالالآخرون الذین ساهموا في و دي مؤسسة سكر��س لل�حوث، لا جولا، �ال�فورن�ا، الولا�ات المتحدة الأمر�ك�ة؛ جولیو �رودا، وزارة الصحة، ر�و دي جانیرو، البراز�ل؛ تولی ناتان غرو�او، جامعة برو�سل، بلج�كا؛ أفر�ق�ا؛ سا�مون دیل�كور، جامعة برو�سل الحرة،ناتال، دور�ان، جنوب -، جامعة �وازولوأول�فیرا جامعة لو�فن، بلج�كا؛ مار�ون �و�امانز، إیراسموس –ل�انا ��فیتزو�ولو، �و لو�فن ه�فن، �ونكت�كت، الولا�ات المتحدة الأمر�ك�ة؛ ییل، نیو –فیلیب ل�مي، �و لو�فن ، الصین؛ )RAS( �ونغ، إقل�م هونغ �ونغ الإداري الخاصتومي لام، جامعة هونغ سي، روتردام، هولندا؛ إم ، شاغاس، آنانیندیواتتسي مین ماك، المر�ز الوطني للأمراض المعد�ة، سنغافورة؛ مارسیو رو�رتو نونس، معهد إ�فاندرو جامعة لو�فن، بلج�كا؛ غوستافو �الاسیوس، الو�الة الأمر�ك�ة للتنم�ة الدول�ة، واشنطن العاصمة، روتردام، هولندا؛ �ارا، البراز�ل؛ �اس أود مونینك، إیراسموس إم سي، التقن�ة العل�ا ز�ور�خ مدرسة ت�موثي فاوغان، ست�فن بولان، هیئة الصحة العامة الإنكلیز�ة، لندن، المملكة المتحدة؛ الولا�ات المتحدة الأمر�ك�ة؛ أندرو رام�اوت، جامعة إدنبره، إدنبره، المملكة �و�ك، جامعة برمنغهام، برمنغهام، المملكة المتحدة؛ جوش ، ز�ور�خ، سو�سرا؛)hciruZ HTE( ؛ مارك ساتشارد، ، سو�سرا)hciruZ HTE( تان�ا شتادلر، مدرسة ز�ورخ التقن�ة العل�ا ، بیلتهوفن، هولندا؛MVIR شانتال رو�سكن، المتحدة؛ �ة، ب�جین، نظام هوایو ت�ان، جامعة ب�جین ال لوس أنجیل�س، �ال�فورن�ا، الولا�ات المتحدة الأمر�ك�ة؛، س� لیجامعة �ال�فورن�ا في لوس أنج إیر�ك فولتز، الكل�ة الملك�ة، لندن، المملكة المتحدة. ل�ا فان دیر هو�ك، مر�ز أمستردام الطبي، أمستردام، هولندا؛ الصین؛ إعلانات المصالح وا �أن لدیهم تضار�ًا محتمًلا في المصالح أو المساهمین وثائق إعلان المصالح لاستعراضها. وتم است�عاد المساهمین الذین أقر ّم جم�ع قد ّ . اتدة من تقد�م المشورة �شأن اخت�ار المنّص زًا لمنتجات محد ّتحی ّ الجهة الممّولة . من منظمة الصحة العالم�ة بتمو�ل انورو� سوریفل يمونیجلا لسلستلا-سراس-2 فادهلأ ّحصلا ّماعلا ة ّ�ئدبم تاداشرإ :ةة -15- عجارملا 1. Fraser C, Donnelly CA, Cauchemez S, Hanage WP, Van Kerkhove MD, Hollingsworth TD, et al. Pandemic potential of a strain of influenza A (H1N1): early findings. Science. 2009;324:1557–61. doi: 10.1126/science.1176062. 2. Rambaut A, Holmes E. The early molecular epidemiology of the swine-origin A/H1N1 human influenza pandemic. PLoS Curr. 2009;1:RRN1003. doi: 10.1371/currents.rrn1003. 3. Smith GJD, Vijaykrishna D, Bahl J, Lycett SJ, Worobey M, Pybus OG, et al. Origins and evolutionary genomics of the 2009 swine-origin H1N1 influenza A epidemic. Nature. 2009;459:1122–5. doi: 10.1038/nature08182. 4. Mena I, Nelson MI, Quezada-Monroy F, Dutta J, Cortes-Fernández R, Lara-Puente JH, et al. Origins of the 2009 H1N1 influenza pandemic in swine in Mexico. eLife. 2016;5:e16777. doi: 10.7554/eLife.16777. 5. Ladner JT, Wiley MR, Mate S, Dudas G, Prieto K, Lovett S, et al. Evolution and spread of Ebola virus in Liberia, 2014–2015. Cell Host Microbe. 2015;18:659–69. doi: 10.1016/j.chom.2015.11.008. 6. Stadler T, Kühnert D, Rasmussen DA, Plessis dL. Insights into the early epidemic spread of Ebola in Sierra Leone provided by viral sequence data. PLoS Curr. 2014;6. doi: 10.1371/currents.outbreaks.02bc6d927ecee7bbd33532ec8ba6a25f. 7. Smits SL, Pas SD, Reusken CB, Haagmans BL, Pertile P, Cancedda C, et al. Genotypic anomaly in Ebola virus strains circulating in Magazine Wharf area, Freetown, Sierra Leone, 2015. Euro Surveill. 2015;20. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2015.20.40.30035. 8-لا لسلستمونیجلا ي لماكلا ل دّصرتا ةمواقم تا�ورك�مل ة�ودلأل ، GLASSف�نج . ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :2020 )attribute=ar&-https://apps.who.int/iris/handle/10665/334354?locale ، مت يف علاّطلاا20 ربمفون/يناثلا نیرشت2020.( 9- تا�جولونكت مادختسا لسلست يلاتلا لیجلال يف ة�ودلأا ةمواقم� ةط�ترملا تارفطلا فشك ُمب�ِّر ة�ّّلُسلا ةرَّطفَتُملا Mycobacterium tuberculosis : .ة�نقت تاداشرإ ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج2018 )https://apps.who.int/iris/handle/10665/274443?locale-attribute=ar&، يف علاّطلاا مت15 نیرشت ربمفون/يناثلا2020.( 10- لماكلا يمونیجلا لسلستلا للا� ةلوقنملا ضارملأا دّصرت ذغ ءا :ف�نج . ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم2018 )attribute=ar&-who.int/iris/handle/10665/272430?localehttps://apps. ، يف علاّطلاا مت25 ربمفون/يناثلا نیرشت2020 .( 11- تاسوریفل يلاتلا لیجلا لسلستة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج .(ة�زیلكنلإا�) ة�نطولا ازنولفنلأا زكارمل ةماع تامولعم :ازنولفنلأا ؛2020 )_laboratory/national_influenza_centres/NGS_guidance_for_NICs.pdf?ua=1https://www.who.int/influenza/gisrs ، يف علاّطلاا مت20 نیرشت ربمفون/يناثلا2020 .( 12. GISAID (https://www.gisaid.org/, accessed 5 January 2021). 13. Genomic epidemiology of novel coronavirus: global subsampling [website]. Nextstrain; 2020 (https://nextstrain.org/ncov/global, accessed 4 December 2020). 14. Volz E, Baguelin M, Bhatia S, Boonyasiri A, Cori A, Cucunuba Z, et al. Report 5 - phylogenetic analysis of SARS-CoV-2. London: Imperial College London; 2020 (http://www.imperial.ac.uk/medicine/departments/school-public-health/infectious-disease- epidemiology/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/report-5-phylogenetics-of-sars-cov-2/, accessed 26 June 2020). 15. Oude Munnink BB, Sikkema RS, Nieuwenhuijse DF, Molenaar RJ, Munger E, Molenkamp R, et al. Transmission of SARS-CoV-2 on mink farms between humans and mink and back to humans. Science. 2020. doi: 10.1126/science.abe5901. 16- عضو نع ر�رقت دیفوك) انورو� سوریف ضرم-19( – (ة�زیلكنلإا�) 185 . ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج2020 )2185.pdf?sfvrsn=9395b7bf_-sitrep-19-covid-reports/20200723-source/coronaviruse/situation-https://www.who.int/docs/default ، مت يف علاّطلاا15 ربمفون/يناثلا نیرشت2020 .( 17- انورو� سوریفل يمونیجلا لسلستلا-سراس-2 : لیلدذیفنتي للا م�ظعتدودرم يحصلا اماعل ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج .(ة�زیلكنلإا�) ؛2020 . )eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y-https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/338480/9789240018440 ، يف علاّطلاا مت8 نوناك ریانی/يناثلا2021(. 18. International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV); 2020 (https://talk.ictvonline.org/, accessed 27 July 2020). 19. Gorbalenya ABS, Baric R, de Groot R, Drosten C, Gulyaeva A, Haagmans B, et al. The species Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus: classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2. Nat Microbiol. 2020;5:536–44. doi: 10.1038/s41564-020-0695-z. 20. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. A novel coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. N Engl J Med. 2020;382:727–33. doi: 10.1056/NEJMoa2001017. 21. Naqvi AAT, Fatima K, Mohammad T, Fatima U, Singh IK, Singh A, et al. Insights into SARS-CoV-2 genome, structure, evolution, pathogenesis and therapies: structural genomics approach. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2020;1866:165878. doi: 10.1016/j.bbadis.2020.165878. 22. Yoshimoto FK. The proteins of severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2 or n-CoV19), the cause of COVID-19. Protein J. 2020;39:198–216. doi: 10.1007/s10930-020-09901-4. 23. Kim D, Lee JY, Yang JS, Kim JW, Kim VN, Chang H. The architecture of SARS-CoV-2 transcriptome. Cell. 2020;181:914–21 e10. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.011. 24. Lu R, Zhao X, Li J, Niu P, Yang B, Wu H, et al. Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus: implications for virus origins and receptor binding. Lancet. 2020;395:565–74. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30251-8. 25. Yan R, Zhang Y, Li Y, Xia L, Guo Y, Zhou Q. Structural basis for the recognition of SARS-CoV-2 by full-length human ACE2. Science. 2020;367:1444–8. doi: 10.1126/science.abb2762. انورو� سوریفل يمونیجلا لسلستلا-سراس-2 فادهلأ ّحصلا ّماعلا ة ّ�ئدبم تاداشرإ :ةة -16- 26. Ni W, Yang X, Yang D, Bao J, Li R, Xiao Y, et al. Role of angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) in COVID-19. Crit Care. 2020;24:422. doi: 10.1186/s13054-020-03120-0. 27. Hoffmann M, Kleine-Weber H, Schroeder S, Kruger N, Herrler T, Erichsen S, et al. SARS-CoV-2 cell entry depends on ACE2 and TMPRSS2 and is blocked by a clinically proven protease inhibitor. Cell. 2020;181:271–80 e8. doi: 10.1016/j.cell.2020.02.052. 28. Amanat F, Krammer F. SARS-CoV-2 vaccines: status report. Immunity. 2020;52:583–9. doi: 10.1016/j.immuni.2020.03.007. 29. Brouwer PJM, Caniels TG, van der Straten K, Snitselaar JL, Aldon Y, Bangaru S, et al. Potent neutralizing antibodies from COVID-19 patients define multiple targets of vulnerability. Science. 2020;369:643–50. doi: 10.1126/science.abc5902. 30. Tai W, He L, Zhang X, Pu J, Voronin D, Jiang S, et al. Characterization of the receptor-binding domain (RBD) of 2019 novel coronavirus: implication for development of RBD protein as a viral attachment inhibitor and vaccine. Cell Mol Immunol. 2020;17:613–20. doi: 10.1038/s41423-020-0400-4. 31. Shi R, Shan C, Duan X, Chen Z, Liu P, Song J, et al. A human neutralizing antibody targets the receptor-binding site of SARS-CoV-2. Nature. 2020;584:120–4. doi: 10.1038/s41586-020-2381-y. 32. Rogers TF, Zhao F, Huang D, Beutler N, Burns A, He WT, et al. Isolation of potent SARS-CoV-2 neutralizing antibodies and protection from disease in a small animal model. Science. 2020;369:956–63. doi: 10.1126/science.abc7520. 33. Li Q, Wu J, Nie J, Zhang L, Hao H, Liu S, et al. The impact of mutations in SARS-CoV-2 spike on viral infectivity and antigenicity. Cell. 2020;182:1284–94 e9. doi: 10.1016/j.cell.2020.07.012. 34. Candido DS, Claro IM, de Jesus JG, Souza WM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science. 2020;369:1255–60. doi: 10.1126/science.abd2161. 35. van Dorp L, Acman M, Richard D, Shaw LP, Ford CE, Ormond L, et al. Emergence of genomic diversity and recurrent mutations in SARS-CoV-2. Infect Genet Evol. 2020;83:104351. doi: 10.1016/j.meegid.2020.104351. 36. Xu W, Zhang Y, Wang H, Zhu Z, Mao N, Mulders MN, et al. Global and national laboratory networks support high quality surveillance for measles and rubella. Int Health. 2017;9:184–9. doi: 10.1093/inthealth/ihx017. 37. Mulders MN, Serhan F, Goodson JL, Icenogle J, Johnson BW, Rota PA. Expansion of surveillance for vaccine-preventable diseases: building on the global polio laboratory network and the global measles and rubella laboratory network platforms. J Infect Dis. 2017;216:S324–S30. doi: 10.1093/infdis/jix077. 38. Diop OM, Kew OM, de Gourville EM, Pallansch MA. The global polio laboratory network as a platform for the viral vaccine- preventable and emerging diseases laboratory networks. J Infect Dis. 2017;216:S299–S307. doi: 10.1093/infdis/jix092. 39. Hay AJ, McCauley JW. The WHO Global Influenza Surveillance and Response System (GISRS): a future perspective. Influenza Other Respir Viruses. 2018;12:551–7. doi: 10.1111/irv.12565. 40- م تاصاصتخا تاربتخةمظنم ة�ملاعلا ةحصلا ة�عجرملاملا صتخة يدیكأتلا صحفلا� دیفو� ضرمل-19 . ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج2020 )https://www.who.int/ar/publications/m/item ، يف علاّطلاا مت26 وینوی/ناریزح2020( . 41. RubeNS database for rubella sequences (http://www.who-rubella.org/, accessed 26 June 2020). 42. MeaNS: Measles nucleotide surveillance (http://www.who-measles.org, accessed 26 June 2020). 43. Roy S, LaFramboise WA, Nikiforov YE, Nikiforova MN, Routbort MJ, Pfeifer J, et al. Next-generation sequencing informatics: challenges and strategies for implementation in a clinical environment. Arch Pathol Lab Med. 2016;140:958–75. doi: 10.5858/arpa.2015-0507-RA. 44. Mutenherwa F, Wassenaar DR, de Oliveira T. Experts' perspectives on key ethical issues associated with HIV phylogenetics as applied in HIV transmission dynamics research. J Empir Res Hum Res Ethics. 2019;14:61–77. doi: 10.1177/1556264618809608. 45. Emanuel EJ, Wendler D, Grady C. What makes clinical research ethical? JAMA. 2000;283:2701–11. doi: 10.1001/jama.283.20.2701. 46- (ة�زیلكنلإا�) ماعلا يحصلا دّصرتلا لاجم يف ة�قلاخلأا ا�اضقلا نأش� ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنمل ة�هیجوتلا �دا�ملا ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج .2017 )surveillance/en/-health-https://www.who.int/ethics/publications/public ، يف علاّطلاا مت15 ربمفون/يناثلا نیرشت2020(. 47- انورو� سوریفل ة�ص�خشتلا تارا�تخلاا-سراس-2 : ّ�ئدبم تاداشرإ .ة11 ربمتبس/لولیأ2020 ف�نج . ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :2020 )int/ar/publications/i/item.https://www.who يف علاّطلاا مت ،6 ربمس�د/لولأا نونا� 0202 (. 48. MacCannell D. SARS-CoV-2 sequencing (https://github.com/CDCgov/SARS-CoV-2_Sequencing, accessed 1 November 2020). 49. Cesare MD. Probe-based target enrichment of SARS-CoV-2 [Protocol]. Univeristy of Oxford; 2020. doi: 10.17504/protocols.io.bd5di826. 50. Vogels CBF, Brito AF, Wyllie AL, Fauver JR, Ott IM, Kalinich CC, et al. Analytical sensitivity and efficiency comparisons of SARS-CoV-2 RT–qPCR primer–probe sets. Nat Microbiol. 2020:5:1299–1305. doi: 10.1038/s41564-020-0761-6. 51. Quick J, Grubaugh ND, Pullan ST, Claro IM, Smith AD, Gangavarapu K, et al. Multiplex PCR method for minION and Illumina sequencing of Zika and other virus genomes directly from clinical samples. Nat Protoc. 2017;12:1261–76. doi: 10.1038/nprot.2017.066. 52. Grubaugh ND, Gangavarapu K, Quick J, Matteson NL, De Jesus JG, Main BJ, et al. An amplicon-based sequencing framework for accurately measuring intrahost virus diversity using PrimalSeq and iVar. Genome Biol. 2019;20:8. doi: 10.1186/s13059-018-1618-7. 53. Matteson N, Grubaugh N, Gangavarapu K, Quick J, Loman N, Andersen K. PrimalSeq: Generation of tiled virus amplicons for MiSeq sequencing [Protocol]. 2020. doi: 10.17504/protocols.io.bez7jf9n. 54. Quince C, Walker AW, Simpson JT, Loman NJ, Segata N. Shotgun metagenomics, from sampling to analysis. Nat Biotechnol. 2017;35:833–44. doi: 10.1038/nbt.3935. 55. Bragg L, Tyson GW. Metagenomics using next-generation sequencing. Methods Mol Biol. 2014;1096:183–201. doi: 10.1007/978-1- 62703-712-9_15. 56. Xiao M, Liu X, Ji J, Li M, Li J, Yang L, et al. Multiple approaches for massively parallel sequencing of SARS-CoV-2 genomes directly from clinical samples. Genome Med. 2020;12:57. doi: 10.1186/s13073-020-00751-4. انورو� سوریفل يمونیجلا لسلستلا-سراس-2 فادهلأ ّحصلا ّماعلا ة ّ�ئدبم تاداشرإ :ةة -17- 57. Rambaut A, Holmes EC, O’Toole Á, Hill V, McCrone JT, Ruis C, et al. A dynamic nomenclature proposal for SARS-CoV-2 lineages to assist genomic epidemiology. Nat Microbiol. 2020;5:1403–7. doi: 10.1038/s41564-020-0770-5. 58. Singer J, Gifford R, Cotten M, Robertson D. CoV-GLUE: A web application for tracking SARS-CoV-2 genomic variation. Preprints. 2020:2020060225. doi: 10.20944/preprints202006.0225.v1. 59. CoVsurver: mutation analysis of hCoV-19. GISAID (https://www.gisaid.org/epiflu-applications/covsurver-mutations-app/, accessed 11 December 2020). 60. Pangolin COVID-19 lineage assigner (https://pangolin.cog-uk.io/, accessed 11 December 2020). 61. Fauquet CM, Fargette D. International Committee on Taxonomy of Viruses and the 3,142 unassigned species. Virol J. 2005;2:64. doi: 10.1186/1743-422X-2-64. 62. Alm E, Broberg EK, Connor T, Hodcroft EB, Komissarov AB, Maurer-Stroh S, et al. Geographical and temporal distribution of SARS- CoV-2 clades in the WHO European Region, January to June 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560- 7917.ES.2020.25.32.2001410. 63- لدا�تب ةقلعتملا ةماعلا تاسا�سلل نا�ب ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم ل تانا�بل ) ةماعلا ة�حصلا �راوطلا قا�س يفة�اغل 13 ل�ربأ/ناس�ن2016 .( ةحصلا ةمظنم :ف�نج ؛ة�ملاعلا2016 )attribute=ar&-https://apps.who.int/iris/handle/10665/254440?locale يف علاّطلاا مت ،25 ربمفون/يناثلا ن�رشت 2020 (. 64- لإا راطا� صاخلال بهأتل ازنولفنلأل ةحئاجلاتلدا� ازنولفنلأا تاسوریف صوتلاو تاحاقللا ىلإ ل ولادئاوف ىرخلأا ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج .(ة�زیلكنلإا�)2011 )en.pd-preparedness-influenza-https://apps.who.int/gb/pip/pdf_files/pandemic يف علاّطلاا مت ،20 ربمفون/يناثلا ن�رشت 2020 ( . 65- سلجملا دنبلا ،ةئاملا دع� نوع�رلأا ةرودلا ،يذیفنتلا7-5 تقؤملا لامعلأا لودج نم� صاخلا راطلإا ضارعتسا" ، نم ر�رقت ،ةحئاجلا ازنولفنلأا ةهجاومل بهأتلا ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج ."ةماعلا ةریدملا2016 )https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/EB140/B140_16-ar.pdf يف علاّطلاا مت ،15 ربمفون/يناثلا ن�رشت 2020 (. 66- تا�صوتلا صوحفلا ة�ّج�تارتسا نأش� ّ�ربتخم ة ضرملدیفو�-19 . ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج2020 )attribute=ar&-https://apps.who.int/iris/handle/10665/331509?locale يف علاّطلاا مت ،6 س�د/لولأا نونا� ربم2020.( 67- نحش� ةمئاقلا تاربتخملل تاداشرإلا لا ةمظنم تاربتخم ىلإ تانیعلا ة�ملاعلا ةحصصحفلا� ةصتخم يدیكأتلا دیفو� سوریفل-19 ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج . 2020 )attribute=ar&-https://apps.who.int/iris/handle/10665/331639?locale يف علاّطلاا مت ،4 س�د/لولأا نونا� ربم2020.( 68- لا تاس�اقم لادیفو� ضرم ص�خشتل ة�ئزج-19 :تملا تلاو�وتوربلل زجوم لودج رّفو ةحصلا ةمظنم :ف�نج .ةة�ملاعلا ؛2020 )https://www.who.int/ar/publications/m/item يف علاّطلاا مت ،4 س�د/لولأا نونا� ربم2020.( 69- :عئاقو ةف�حصة�نیجلا تا�لاوتملا تانا�ب اهب ةصاخلا تانا�بلا دعاوقو نم :ف�نج .(ة�زیلكنلإا�)ظ ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةم2018 )https://www.who.int/influenza/pip/GSD_EN_V2_10Sep2018.pdf?ua=1 يف علاّطلاا مت ،11 س�د/لولأا نونا� ربم2020.( 70. medRxiv: The Preprint Server for Health Sciences (https://www.medrxiv.org/, accessed 1 November 2020). 71. bioRxiv: The Preprint Server for Biology (https://www.biorxiv.org/, accessed 1 November 2020). 72. Virological (https://virological.org/, accessed 1 November 2020). 73. Wu F, Zhao S, Yu B, Chen Y-M, Wang W, Song Z-G, et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature. 2020;579:265–9. doi: 10.1038/s41586-020-2008-3. 74. Lu J, du Plessis L, Liu Z, Hill V, Kang M, Lin H, et al. Genomic epidemiology of SARS-CoV-2 in Guangdong Province, China. Cell. 2020;181:997–1003.e9. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.023. 75. Zhou P, Yang XL, Wang XG, Hu B, Zhang L, Zhang W, et al. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature. 2020;579:270–3. doi: 10.1038/s41586-020-2012-7. 76. Corman VM, Landt O, Kaiser M, Molenkamp R, Meijer A, Chu DK, et al. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real-time RT-PCR. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045. 77. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) in suspected human cases by RT-PCR. Hong Kong University Medical School; 2020 (https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/peiris-protocol-16-1-20.pdf?sfvrsn=af1aac73_4, accessed 1 December 2020). 78. Melén K, Kakkola L, He F, Airenne K, Vapalahti O, Karlberg H, et al. Production, purification and immunogenicity of recombinant Ebola virus proteins: a comparison of Freund's adjuvant and adjuvant system 03. J Virol Methods. 2017;242:35–45. doi: 10.1016/j.jviromet.2016.12.014. 79- غ�ص ة ة�لومش لدیفو� تاحاقل-19 لاحّشرم ةة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج . )https://www.who.int/ar/publications/m/item يف علاّطلاا مت ،26 وینوی/نار�زح 2020.( 80. Ren Y, Zhou Z, Liu J, Lin L, Li S, Wang H, et al. A strategy for searching antigenic regions in the SARS-CoV spike protein. Genomics Proteomics Bioinformatics. 2003;1:207–15. doi: 10.1016/s1672-0229(03)01026-x. 81. Li Q, Guan X, Wu P, Wang X, Zhou L, Tong Y, et al. Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus-infected pneumonia. N Engl J Med. 2020;382:1199–207. doi: 10.1056/NEJMoa2001316. 82. Andersen K. Clock and TMRCA based on 27 genomes. Scripps Research; 2020 (https://virological.org/t/clock-and-tmrca-based-on-27- genomes/347, accessed 26 June 2020). 83- انورو� سوریف ضرم نأش� نیصلاو ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم نیب ة�رتشملا ةثع�لا ر�رقت2019 دیفوك)-19 .(مظنم :ف�نج ؛ة�ملاعلا ةحصلا ة2020 )https://www.who.int/ar/publications/i/item يف علاّطلاا مت ،15 لوی/زومت وی 2020.( 84. Cui J, Li F, Shi Z-L. Origin and evolution of pathogenic coronaviruses. Nat Rev Microbiol. 2019;17:181–92. doi: 10.1038/s41579-018- 0118-9. انورو� سوریفل يمونیجلا لسلستلا-سراس-2 فادهلأ ّحصلا ّماعلا ة ّ�ئدبم تاداشرإ :ةة -18- 85. Grenfell BT, Pybus OG, Gog JR, Wood JLN, Daly JM, Mumford JA, et al. Unifying the epidemiological and evolutionary dynamics of pathogens. Science. 2004;303:327–32. doi: 10.1126/science.1090727. 86. Volz EM, Koelle K, Bedford T. Viral phylodynamics. PLoS Comput Biol. 2013;9. doi: 10.1371/journal.pcbi.1002947. 87. Pybus OG, Rambaut A. Evolutionary analysis of the dynamics of viral infectious disease. Nat Rev Genet. 2009;10:540–50. doi: 10.1038/nrg2583. 88. Lai A, Bergna A, Caucci S, Clementi N, Vicenti I, Dragoni F, et al. Molecular tracing of SARS-CoV-2 in Italy in the first three months of the epidemic. Viruses. 2020;12. doi: 10.3390/v12080798. 89. Fauver JR, Petrone ME, Hodcroft EB, Shioda K, Ehrlich HY, Watts AG, et al. Coast-to-coast spread of SARS-CoV-2 during the early epidemic in the United States. Cell. 2020;181:990–6.e5. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.021. 90. Candido DdS, Claro IM, Jesus dJG, Souza dWM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science. 2020;369:1255–60. doi: 10.1101/2020.06.11.20128249. 91. Lemey P, Hong S, Hill V, Baele G, Poletto C, Colizza V, et al. Accommodating individual travel history, global mobility, and unsampled diversity in phylogeography: a SARS-CoV-2 case study. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.06.22.165464. 92. Lemey P, Rambaut A, Bedford T, Faria N, Bielejec F, Baele G, et al. Unifying viral genetics and human transportation data to predict the global transmission dynamics of human influenza H3N2. PLoS Pathog. 2014;10:e1003932. doi: 10.1371/journal.ppat.1003932. 93. Dudas G, Carvalho LM, Bedford T, Tatem AJ, Baele G, Faria NR, et al. Virus genomes reveal factors that spread and sustained the Ebola epidemic. Nature. 2017;544:309–15. doi: 10.1038/nature22040. 94. Dellicour S, Baele G, Dudas G, Faria NR, Pybus OG, Suchard MA, et al. Phylodynamic assessment of intervention strategies for the West African Ebola virus outbreak. Nat Commun. 2018;9:1–9. doi: 10.1038/s41467-018-03763-2. 95. Lemey P, Rambaut A, Drummond AJ, Suchard MA. Bayesian phylogeography finds its roots. PLoS Comput Biol. 2009;5:e1000520. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000520. 96. Lemey P, Rambaut A, Welch JJ, Suchard MA. Phylogeography takes a relaxed random walk in continuous space and time. Mol Biol Evol. 2010;27:1877–85. doi: 10.1093/molbev/msq067. 97. Bloomquist EW, Lemey P, Suchard MA. Three roads diverged? Routes to phylogeographic inference. Trends Ecol Evol. 2010;25:626– 32. doi: 10.1016/j.tree.2010.08.010. 98. Faria NR, Suchard MA, Rambaut A, Lemey P. Towards a quantitative understanding of viral phylogeography. Curr Opin Virol. 2011;1:423–9. doi: 10.1016/j.coviro.2011.10.003. 99. Lemey P, Hong S, Hill V, Baele G, Poletto C, Colizza V, et al. Accommodating individual travel history, global mobility, and unsampled diversity in phylogeography: A SARS-CoV-2 case study. bioRxiv. 2020:165464. doi: 10.1101/2020.06.22.165464. 100. Reusken CB, Buiting A, Bleeker-Rovers C, Diederen B, Hooiveld M, Friesema I, et al. Rapid assessment of regional SARS-CoV-2 community transmission through a convenience sample of healthcare workers, the Netherlands, March 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.12.2000334. 101. Worby CJ, Lipsitch M, Hanage WP. Shared genomic variants: identification of transmission routes using pathogen deep-sequence data. Am J Epidemiol. 2017;186:1209–16. doi: 10.1093/aje/kwx182. 102. Duchene S, Featherstone L, Haritopoulou-Sinanidou M, Rambaut A, Lemey P, Baele G. Temporal signal and the phylodynamic threshold of SARS-CoV-2. bioRxiv. 2020:077735. doi: 10.1101/2020.05.04.077735. 103. Volz E, Fu H, Wang H, Xi X, Chen W, Liu D, et al. Genomic epidemiology of a densely sampled COVID19 outbreak in China. medRxiv. 2020:20033365. doi: 10.1101/2020.03.09.20033365. 104. Bedford T, Greninger AL, Roychoudhury P, Starita LM, Famulare M, Huang M-L, et al. Cryptic transmission of SARS-CoV-2 in Washington State. Science. 2020;370:571–5. doi: 10.1101/2020.04.02.20051417. 105. Zehender G, Lai A, Bergna A, Meroni L, Riva A, Balotta C, et al. Genomic characterization and phylogenetic analysis of SARS-CoV-2 in Italy. J Med Virol. 2020;92:1637–40. doi: 10.1002/jmv.25794. 106. Worobey MA-O, Pekar JA-O, Larsen BA-O, Nelson MA-O, Hill V, Joy JB, et al. The emergence of SARS-CoV-2 in Europe and North America. Science. 2020;370:564–70. doi: 10.1126/science.abc8169. 107. Asghar H, Diop OM, Weldegebriel G, Malik F, Shetty S, El Bassioni L, et al. Environmental surveillance for polioviruses in the Global Polio Eradication Initiative. J Infect Dis. 2014;210 Suppl 1:S294–303. doi: 10.1093/infdis/jiu384. 108. Paul JR, Trask JD, Gard S. Ii. Poliomyelitic virus in urban sewage. J Exp Med. 1940;71:765–77. doi: 10.1084/jem.71.6.765. 109. Nemudryi A, Nemudraia A, Wiegand T, Surya K, Buyukyoruk M, Cicha C, et al. Temporal detection and phylogenetic assessment of SARS-CoV-2 in municipal wastewater. Cell Rep Med. 2020;1:100098. doi: 10.1016/j.xcrm.2020.100098. 110. Wu F, Zhang J, Xiao A, Gu X, Lee WL, Armas F, et al. SARS-CoV-2 titers in wastewater are higher than expected from clinically confirmed cases. mSystems. 2020;5. doi: 10.1128/mSystems.00614-20. 111. Ahmed W, Angel N, Edson J, Bibby K, Bivins A, O'Brien JW, et al. First confirmed detection of SARS-CoV-2 in untreated wastewater in Australia: a proof of concept for the wastewater surveillance of COVID-19 in the community. Sci Total Environ. 2020;728:138764. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138764. 112. Wurtzer SMV, Mouchel JM, Maday Y, Teyssou R, Richard E, Almayrac JL, Moulin L. Evaluation of lockdown impact on SARS-CoV-2 dynamics through viral genome quantification in Paris wastewaters. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.04.12.20062679. 113. La Rosa G, Iaconelli M, Mancini P, Bonanno Ferraro G, Veneri C, Bonadonna L, et al. First detection of SARS-CoV-2 in untreated wastewaters in Italy. Sci Total Environ. 2020;736:139652. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139652. 114. Gertjan Medema LH, Goffe Elsinga, Ronald Italiaander, Anke Brouwer. Presence of SARS-coronavirus-2 RNA in sewage and correlation with reported COVID-19 prevalence in the early stage of the epidemic in the Netherlands. Environ Sci Technol Lett. 2020. doi: 10.1021/acs.estlett.0c00357. 115. Lodder W, de Roda Husman AM. SARS-CoV-2 in wastewater: potential health risk, but also data source. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020;5:533–4. doi: 10.1016/S2468-1253(20)30087-X. انورو� سوریفل يمونیجلا لسلستلا-سراس-2 فادهلأ ّحصلا ّماعلا ة ّ�ئدبم تاداشرإ :ةة -19- 116- يئیبلا دّصرتلا ةلاح :يملع زجوم انورو� سوریفل-سراس-2 ةحصلا ةمظنم :ف�نج . ؛ة�ملاعلا2020 )https://www.who.int/ar/publications/i/item مت ، يف علاّطلاا12 ربمس�د/لولأا نونا� 2020 .( 117- انورو� سوریفل يئیبلا دّصرتلا نأش� ةع�رس ءاربخ ةرواشم-سراس-2 زجوم ر�رقت :يحصلا فرصلا ها�م يف (ة�زیلكنلإا�) ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج . 2020 )-expert-sanitation/publications/2020/rapid-and-health/water-and-topics/environment-https://www.euro.who.int/en/health 2020-report-summary-wastewater-in-2-cov-sars-of-surveillance-environmental-on-consultation يف علاّطلاا مت ،12 ربمس�د/لولأا نونا� 2020 .( 118. Edridge AWD, Kaczorowska JM, Hoste ACR, Bakker M, Klein M, Jebbink MF, et al. Coronavirus protective immunity is short lasting. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.05.11.20086439. 119. To KK, Hung IF, Ip JD, Chu AW, Chan WM, Tam AR, et al. COVID-19 re-infection by a phylogenetically distinct SARS-coronavirus-2 strain confirmed by whole genome sequencing. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1275. 120. Goldman JD, Wang K, Roltgen K, Nielsen SCA, Roach JC, Naccache SN, et al. Reinfection with SARS-CoV-2 and failure of humoral immunity: a case report. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.09.22.20192443. 121. Gupta V, Bhoyar RC, Jain A, Srivastava S, Upadhayay R, Imran M, et al. Asymptomatic reinfection in two healthcare workers from India with genetically distinct SARS-CoV-2. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1451. 122. Mulder M, van der Vegt D, Oude Munnink BB, GeurtsvanKessel CH, van de Bovenkamp J, Sikkema RS, et al. Reinfection of SARS-CoV- 2 in an immunocompromised patient: a case report. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1538. 123. Tillett RL, Sevinsky JR, Hartley PD, Kerwin H, Crawford N, Gorzalski A, et al. Genomic evidence for reinfection with SARS-CoV-2: a case study. Lancet Infect Dis. 2020. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30764-7. 124. Van Elslande J, Vermeersch P, Vandervoort K, Wawina-Bokalanga T, Vanmechelen B, Wollants E, et al. Symptomatic SARS-CoV-2 reinfection by a phylogenetically distinct strain. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1330. 125. Common investigation protocol for investigating suspected SARS-CoV-2 reinfection. Atlanta: United States Centers for Disease Control and Prevention; 2020 (https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/reinfection.html, accessed 1 November 2020). 126. Reinfection with SARS-CoV-2: considerations for public health response. Stockholm: European Centre for Disease Prevention and Control; 2020 (https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/Re-infection-and-viral-shedding-threat-assessment- brief.pdf, accessed 1 November 2020). 127- ّهأتلاتلااحل ة�اجتسلااو ب انورو� سوریفل ةروحتملا تلالاسلا :�راوطلا-سراس-2(ة�زیلكنلإا�) ضارملأا تا�شاف نع را�خأ . ؛ة�ملاعلا ةحصلا ةمظنم :ف�نج . 31 ربمس�د/لولأا نونا�2020 )https://www.who.int/csr/don/31-december-2020-sars-cov2-variants/en/ يف علاّطلاا مت ،31 نونا� ربمس�د/لولأا2020.( 128. Baum A, Fulton BO, Wloga E, Copin R, Pascal KE, Russo V, et al. Antibody cocktail to SARS-CoV-2 spike protein prevents rapid mutational escape seen with individual antibodies. Science. 2020;369:1014–8. doi: 10.1126/science.abd0831. 129. Inzaule SC, Hamers RL, Paredes R, Yang C, Schuurman R, Rinke de Wit TF. The evolving landscape of HIV drug resistance diagnostics for expanding testing in resource-limited settings. AIDS Rev. 2017;19:219–30 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28182618, accessed 15 November 2020). 130. Sepulveda N, Phelan J, Diez-Benavente E, Campino S, Clark TG, Hopkins H, et al. Global analysis of Plasmodium falciparum histidine- rich protein-2 (pfhrp2) and pfhrp3 gene deletions using whole-genome sequencing data and meta-analysis. Infect Genet Evol. 2018;62:211–9. doi: 10.1016/j.meegid.2018.04.039. 131. Cremer J, Hofstraat SHI, van Heiningen F, Veldhuijzen IK, van Benthem BHB, Benschop KSM. Genetic variation of Hepatitis B surface antigen among acute and chronic Hepatitis B virus infections in the Netherlands. J Med Virol. 2018;90:1576–85. doi: 10.1002/jmv.25232. 132. Hollinger FB. Hepatitis B virus genetic diversity and its impact on diagnostic assays. J Viral Hepat. 2007;14 Suppl 1:11–5. doi: 10.1111/j.1365-2893.2007.00910.x. 133. Lam SD, Bordin N, Waman VP, Scholes HM, Ashford P, Sen N, et al. SARS-CoV-2 spike protein predicted to form complexes with host receptor protein orthologues from a broad range of mammals. Sci Rep. 2020;10:16471. doi: 10.1038/s41598-020-71936-5. 134. Damas J, Hughes GM, Keough KC, Painter CA, Persky NS, Corbo M, et al. Broad host range of SARS-CoV-2 predicted by comparative and structural analysis of ACE2 in vertebrates. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117:22311–22. doi: 10.1073/pnas.2010146117. 135. Freuling CM, Breithaupt A, Müller T, Sehl J, Balkema-Buschmann A, Rissmann M, et al. Susceptibility of raccoon dogs for experimental SARS-CoV-2. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.08.19.256800v1. 136. Schlottau K, Rissmann M, Graaf A, Schon J, Sehl J, Wylezich C, et al. SARS-CoV-2 in fruit bats, ferrets, pigs, and chickens: an experimental transmission study. Lancet Microbe. 2020;1:e218–e25. doi: 10.1016/S2666-5247(20)30089-6. 137. Shi J, Wen Z, Zhong G, Yang H, Wang C, Huang B, et al. Susceptibility of ferrets, cats, dogs, and other domesticated animals to SARS- coronavirus 2. Science. 2020;368:1016–20. doi: 10.1126/science.abb7015. 138. Kim YI, Kim SG, Kim SM, Kim EH, Park SJ, Yu KM, et al. Infection and rapid transmission of SARS-CoV-2 in ferrets. Cell Host Microbe. 2020;27:704–9 e2. doi: 10.1016/j.chom.2020.03.023. 139. Halfmann PJ, Hatta M, Chiba S, Maemura T, Fan S, Takeda M, et al. Transmission of SARS-CoV-2 in domestic cats. N Engl J Med. 2020;383:592–4. doi: 10.1056/NEJMc2013400. 140. Ruiz-Arrondo I, Portillo A, Palomar AM, Santibanez S, Santibanez P, Cervera C, et al. Detection of SARS-CoV-2 in pets living with COVID-19 owners diagnosed during the COVID-19 lockdown in Spain: a case of an asymptomatic cat with SARS-CoV-2 in Europe. Transbound Emerg Dis. 2020. doi: 10.1111/tbed.13803. 141. Richard M, Kok A, de Meulder D, Bestebroer TM, Lamers MM, Okba NMA, et al. SARS-CoV-2 is transmitted via contact and via the air between ferrets. Nat Commun. 2020;11:3496. doi: 10.1038/s41467-020-17367-2. انورو� سوریفل يمونیجلا لسلستلا-سراس-2 فادهلأ ّحصلا ّماعلا ة ّ�ئدبم تاداشرإ :ةة -20- 142. Sia SF, Yan LM, Chin AWH, Fung K, Choy KT, Wong AYL, et al. Pathogenesis and transmission of SARS-CoV-2 in golden hamsters. Nature. 2020. doi: 10.1038/s41586-020-2342-5. 143. Munster VJ, Feldmann F, Williamson BN, van Doremalen N, Pérez-Pérez L, Schulz J, et al. Respiratory disease and virus shedding in rhesus macaques inoculated with SARS-CoV-2. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.03.21.001628v1. 144. Zhao Y, Wang J, Kuang D, Xu J, Yang M, Ma C, et al. Susceptibility of tree shrew to SARS-CoV-2 infection. Sci Rep. 2020;10:16007. doi: 10.1038/s41598-020-72563-w. 145. Woolsey C, Borisevich V, Prasad AN, Agans KN, Deer DJ, Dobias NS, et al. Establishment of an African green monkey model for COVID- 19. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.05.17.100289. 146. Lu S, Zhao Y, Yu W, Yang Y, Gao J, Wang J, et al. Comparison of nonhuman primates identified the suitable model for COVID-19. Signal Transduct Target Ther. 2020;5:157. doi: 10.1038/s41392-020-00269-6. 147. Sit THC, Brackman CJ, Ip SM, Tam KWS, Law PYT, To EMW, et al. Infection of dogs with SARS-CoV-2. Nature. 2020. doi: 10.1038/s41586-020-2334-5. 148. Newman A, Smith D, Ghai RR, Wallace RM, Torchetti MK, Loiacono C, et al. First reported cases of SARS-CoV-2 infection in companion animals - New York, March–April 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69:710–3. doi: 10.15585/mmwr.mm6923e3. 149. Oreshkova N, Molenaar RJ, Vreman S, Harders F, Oude Munnink BB, Hakze-van der Honing RW, et al. SARS-CoV-2 infection in farmed minks, the Netherlands, April and May 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.23.2001005. 150. Cahan E. COVID-19 hits U.S. mink farms after ripping through Europe. Science Magazine. 2020 (https://www.sciencemag.org/news/2020/08/covid-19-hits-us-mink-farms-after-ripping-through-europe, accessed 13 November 2020). 151. Abdel-Moneim AS, Abdelwhab EM. Evidence for SARS-CoV-2 infection of animal hosts. Pathogens. 2020;9. doi: 10.3390/pathogens9070529. 152. Exposure of humans or animals to SARS-CoV-2 from wild, livestock, companion and aquatic animals. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 2020 (http://www.fao.org/3/ca9959en/ca9959en.pdf, accessed 1 December 2020). 153. Guidelines to mitigate the impact of the COVID-19 pandemic on livestock production and animal health. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 2020 (http://www.fao.org/3/ca9177en/CA9177EN.pdf, accessed 1 December 2020). 154. Guidance on working with farmed animals of species susceptible to infection with SARS-CoV-2. Paris: World Organisation for Animal Health (OIE); 2020 (https://www.oie.int/fileadmin/Home/MM/Draft_OIE_Guidance_farmed_animals_cleanMS05.11.pdf, accessed 8 December 2020). 155. El Zowalaty ME, Jarhult JD. From SARS to COVID-19: a previously unknown SARS-related coronavirus (SARS-CoV-2) of pandemic potential infecting humans: call for a One Health approach. One Health. 2020;9:100124. doi: 10.1016/j.onehlt.2020.100124. 156. Leroy EM, Ar Gouilh M, Brugere-Picoux J. The risk of SARS-CoV-2 transmission to pets and other wild and domestic animals strongly mandates a One-Health strategy to control the COVID-19 pandemic. One Health. 2020;10:100133. doi: 10.1016/j.onehlt.2020.100133. 157. Guidelines for working with free-ranging wild mammals in the era of the COVID-19 pandemic. Paris: World Organisation for Animal Health (OIE); 2020 (https://www.oie.int/fileadmin/Home/eng/Our_scientific_expertise/docs/pdf/COV-19/A_WHSG_and_OIE_COVID- 19_Guidelines.pdf, accessed 10 December 2020). ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -12- ة ینبغي النظر فیھا قبل بدء برنامج ق الأول: أسئلة رئیسیّ لح َالم ُ التسلسل ما هي النواتج المتوقعة من برنامج التسلسل؟ (1) ؟ ما هي الب�انات 1ما هي العینات التي ین�غي إخضاعها للتسلسل لتحقیق النواتج المتوقعة المحددة في الخطوة (2) مصادر الب�انات الإضاف�ة التي ُتعتَبر مهمة؟الوصف�ة أو ما هي الجهات الرئ�س�ة صاح�ة المصلحة وما هي مسؤول�اتها؟ ��ف �مكن إشراكها �فعال�ة؟ (3) ك�ف �مكن نقل العینات والمعلومات �سرعة و�شكل مناسب بین الجهات صاح�ة المصلحة، حسب الاقتضاء؟ (4) ة والوطن�ة والدول�ة والم�اد� التوجیه�ة الأخلاق�ة؟ هل تم تصم�م المشروع وفقًا للقوانین المحل� (5) هل یتوفر القدر الكافي من التمو�ل والمعدات والموارد ال�شر�ة لتنفیذ جم�ع مراحل استرجاع العینات، وتسلسل (6) انات، المختبرات الرط�ة، والمعلومات�ة الحیو�ة، وتحلیلات التفاعلات الدینام�ك�ة لتطور السلالات وغیرها، وت�ادل الب� و�بلاغ النتائج في الوقت المناسب إلى الجهات المناس�ة صاح�ة المصلحة؟ ك�ف �مكن تحقیق الأهداف دون تعطیل مجالات أخرى من العمل المختبري، مثل وسائل التشخ�ص السر�ري، (7) وتجنب ازدواج�ة الجهود؟ ك�ف س�ُق�َّم البرنامج من حیث فعال�ة التكلفة والأثر؟ (8) ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -22- ة لوضع برنامج تسلسل فیروس ق الثاني: قائمة مرجع� ّلح َالم ُ 2-سارس -كورونا الأهداف تحدید الأهداف المتوقعة من برنامج التسلسل؛ ما هي المعلومات المرّجح أن یوفرها التسلسل �معلومات إضاف�ة أو أكثر فعال�ًة من حیث التكلفة مقارنًة �الُنُهج القائمة؟ الجهات صاح�ة المصلحةتحدید و�شراك تحدید الجهات الرئ�س�ة صاح�ة المصلحة. مسؤول�ات �ل مجموعة. تحدیدمناقشة أهداف البرنامج مع ��ار ممثلي مجموعات الجهات صاح�ة المصلحة و مع الجهات صاح�ة المصلحة. 2-سارس-النظر في ت�ادل المواد التعل�م�ة حول إمكانات ومتطل�ات تسلسل فیروس �ورونا تحدید الروا�ط اللازمة بین الجهات الرئ�س�ة صاح�ة المصلحة لتحقیق السرعة في حر�ة العینات وطل�ات الحصول على المعلومات واستخدام النتائج. ضمان إقامة روا�ط واضحة ومناس�ة بین الجهات صاح�ة المصلحة. ةالاعت�ارات التقن� ّ مع ��ار أعضاء الأفرقة المعن�ة بتحدید ناقشتقیق الأهداف المرجوة، في إطار الالمطلوب لتحتحدید مستوى أخذ العینات الجینوم�ة وتحلیل الحالات. مع ��ار أعضاء الأفرقة المعن�ة بتحدید وتحلیل الحالات. ناقش تقیق الأهداف المرجوة، في إطار التحدید الب�انات الوصف�ة المطلو�ة لتح نات والمكت�ات المناس�ة.اخت�ار بروتو�ولات إعداد العی اخت�ار البروتو�ولات المعلومات�ة الأح�ائ�ة المناس�ة. اخت�ار البروتو�ولات التحلیل�ة المناس�ة. ة الاعت�ارات الأخلاق� ّ خارجي(.مختبر تجاري أو أكاد�مي ل )مثًلا، مختبر تشخ�صي قائم أو النظر في المكان الذي سیتم ف�ه إجراء التسلسل والتحلی الب�انات.وتحلیل تخز�ن عمل�ات لدعم التسلسل المختبري و كفي�ما �تحدید مصادر التمو�ل المناس�ة ضمان توافر الكواشف والموارد الحساب�ة الكاف�ة و�مكان�ة الحصول علیها �شكل مستدام حسب الاقتضاء. . ضمان وجود موارد �شر�ة �اف�ة ومناس�ة لتنفیذ البرنامج في �ل مرحلة ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -32- سلسلة أجهزة التبر�د أو غیرها خاصة �عن طر�ق تدابیر مسار العملضمان الحفاظ على سلامة العینة في جم�ع الخطوات �امتداد من التدابیر. . �الشكل الصح�ح �العینات البیولوج�ة ور�طهاضمان جمع وتخز�ن الب�انات الوصف�ة �شكل �اٍف التسلسل على َأذُرع الاستجا�ة الصح�ة العامة القائمة، وال�حث عن سبل للتخف�ف النظر في الضغط الإضافي المحتمل الذي س�ضعه . وطأتهمن برامج التسلسل الواسعة النطاق، تحدید ��ف�ة ت�س�ط عمل�ة ت�ادل الب�انات والعینات بین المجموعات المشاِر�ة )مثًلا، جدوى ف�ما �خّص متطا�قة للب�انات الوصف�ة(. استخدام نموذج واحد لتحدید الهو�ة ونماذج شكل�ة ة ضمان بیئة آمنة وأخلاق� ّ إجراء مراجعات أخلاق�ة مناس�ة لتولید واستخدام وتخز�ن ب�انات التسلسل والب�انات الوصف�ة المرت�طة بها. إجراء تقی�مات لمخاطر أنشطة التسلسل لضمان السلامة البیولوج�ة المناس�ة في جم�ع المراحل. إجراء تقی�مات لمخاطر أنشطة التسلسل لضمان الأمن البیولوجي المناسب، إذا �ان ذلك مناس�ًا في إطار القوانین الوطن�ة والإقل�م�ة. ما في ذلك إعادة توز�ع العاملین أو تعیین موظفین إضافیین للإ�قاء على عبء العمل النظر في الأثر الواقع على الموارد ال�شر�ة، � الفردي عند مستو�ات معقولة. ضمان إمكان�ة انتقال العاملین إلى العمل وتواجدهم في مكان العمل �أمان ووفقًا للم�اد� التوجیه�ة الوطن�ة �شأن منع انتقال العدوى .91-أثناء تفشي جائحة �وفید أو توّجب علیهم الخضوع للعزل الذاتي. ن و ن الرئ�سیو العامل إذا مرضحدید استرات�ج�ات للحفاظ على برنامج التسلسل ت مشار�ة الب�انات ها علنًا، ومن خلال أي �ادلضمان اتفاق جم�ع الجهات صاح�ة المصلحة على المتوال�ات والب�انات الوصف�ة التي سیتم ت . وفي أي توقیتمنصات ضمان اتفاق جم�ع الجهات صاح�ة المصلحة على ما إذا �ان ین�غي أن تقتصر أي ب�انات وصف�ة على عدد محدود من المستخدمین المحلیین، ووضع استرات�ج�ات لت�ادل تلك الب�انات �شكل آمن. ضمان توافق ت�ادل الب�انات مع الأطر التنظ�م�ة الوطن�ة والدول�ة. التقی�م منتظمة لتقی�م برنامج التسلسل، �ما في ذلك النجاحات والتحد�ات المستمرة. ضمان إتاحة فرص من الناح�ة التقن�ة )الجودة النوع�ة، وما إلى ذلك( ومن حیث كفالة تنفیذ إطار للرصد والتقی�م من أجل تقی�م أداء برنامج التسلسل نجاح البرنامج في تحقیق أغراضه. ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -42- الشائعة الاستخدام لتحلیل تسلسل فیروس ات ق الثالث: المنّص ُملح َال وخصائصها 2-سارس-كورونا وقت تشغیل داتالمحد ّ المزا�ا )أ( داةالأ الأداة َخرج التسلسل مقارنة التكال�ف ةالنسب� ّ على الوصول �ةنامكإ regnaS تسلسل نطاق واسع الاستخدام ةلو سه تسلسل فعال من حیث التكلفة إذا �ان عدد الأهداف المطلو�ة قلیلا ً َخرج منخفض جدا ً ب إجراء تضخ�م وتسلسل و جو المضّخم ض النووي ماحأجزاء ال )في �ثیر من الأح�ان أو الُمَكبَّر ( �شكل فردي pb 0001 لا تز�د عن للجینومات الكاملة فمكل ّ علم في مجال مناسبغیر المیتاجینوم�ات عادًة �ضع ساعات -Bk 001 لكل bM 2 شوط واحد تكلفة منخفضة �ضعة نسب�ًا ل أهداف )على animullI سبیل المثال، ,qeSiniM ,qeSi ,qeStxeN ,qeSiM ( qeSavoN ,qeSiH تكون قدتسلسل ال نواتج عال�ة جدا ً دقة عال�ة جدًا منّقال qeSi لتعامل مع ا أسالیب راسخة الب�انات ، الشراء qeSi animullI �استثناء مقارنًة ب�عض مكّلفان والص�انة المنصات الأخرى x 2الحد الأقصى لطول القراءة pb 003 ، ساعة 55-01 داة حسب الأ bG 0006–2.1 ، حسب داة الأ تكال�ف لص�انة و�دء ا مرتفعة التشغیل تكال�ف تشغیل معتدلةال drofxO تقن�ات eroponaN ,elgnolF( ,NOIniM ,NOIdirG )NOIhtemorP تسلسل م�اشر محمول ب�انات في الزمن الحق�قي تكال�ف بدء التشغیل منخفضة والص�انة البول�مرات صعو�ات مع المتجانسة %5~ل الخطأ في القراءة معد ّیبلغ ق( ، لذلك فإن ة تدف ّخل� ّ 4.9R ) مناس�ة أمر مسارات عملاستخدام �الغ الأهم�ة للحصول على تسلسل توافقي عالي الدقة وفُّر قراءات ی على الفور �مكن مراقبته لمدة وتشغیله تصل إلى عدة أ�ام حسب الحاجة تراوح من ی bG 2 < ة لخل� ّ ق تدف ّ إلى elgnolF bG 022 ة لخل� ّ ق تدف ّ NOIhtemorP لا تحتاج إلى وتكال�ف ص�انة بدء التشغیل منخفضة نسب�ا ً تكال�ف تشغیل معتدلةال ةة: إرشادات مبدئ� ّة العام ّالصح ّ لأهداف 2-سارس-التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا -52- ، ولا تعني ضمنًا تأیید 2-سارس-تقد�م لمحة عامة عن أكثر الأدوات استخدامًا في التسلسل الجینومي لفیروس �ورونا تجهیزاتهذه القائمة لمختلف ال ب ّ �ُقَصد)أ( منظمة الصحة العالم�ة لهذه المنتجات. (.8) )ب( �مكن الاّطلاع على تقدیرات مختلفة للتكال�ف في المرجع تواصل منظمة الصحة العالم�ة مراق�ة الوضع عن �ثب لمتا�عة أي تغّیرات �مكن أن تؤّثر على هذه الإرشادات المبدئ�ة. وفي حال طرأ ة ُمَحدَّ ثة. و�خلاف ذلك، ت�قى وث�قة الإرشادات المبدئ�ّة سوف تصدر المنظمة إرشادات إضاف� ّعلى أي� من العوامل ذات الصلة، تغییر ّدة عام من تار�خ إصدارها. هذه صالحة لم .YB CC-CN-OGI 0.3 AS ترخیصال بعض الحقوق محفوظة. ھذا المصنف متاح بمقتضى. 2021 منظمة الصحة العالمیة © 1.1202/gnicneuqes_cimoneg/VoCn-9102/OHW :rebmun ecnerefer OHW إجراءتوقف ی�مكن أن التسلسل �مجرد تحقیق ب�انات �اف�ة �مكن تحقیق أطوال قراءة ممتّدة للغا�ة )تتجاوز الطول الكامل -لجینوم فیروس �ورونا ( 2-سارس حال�ًا لتحدید الت�این غیر مناسب داخل العائل ما لم یتم استخدام ( 25) تسلسل مضاَعف �مكن استخدام ما �صل إلى ة خل� ّ 84 ق على تدف ّ NOIhtemorP سرعة زمن التفر�غ tnerroT noI و�عادة التحمیل �مجرد بدء التسلسل صعو�ات مع البول�مرات المتجانسة فمكل ِّشراء ال أقصى أطوال القراءة النموذج�ة pb 004حوالي 1- ساعة 2 یوم، حسب داة الرقاقة والأ 05–bM 03 حسب bG داة الأ والرقائق تكال�ف معتدل ال

- 1 - Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения Временные рекомендации 8 января 2021 г. Ключевые положения • Глобальный мониторинг изменений генетической структуры вируса SARS-CoV-2 и связанных с ними метаданных является важным компонентом реагирования на вспышку COVID-19. Эта работа включает в себя отслеживание географического распространения SARS-CoV-2 с течением времени и обеспечение своевременного выявления и оценки мутаций, которые потенциально могут влиять на патогенность, передачу инфекции или применение контрмер (такие как вакцины, а также средства лечения и диагностики). • Хотя стоимость и сложность генетического секвенирования со временем значительно снизились, эффективные программы секвенирования по-прежнему требуют значительных ресурсов – персонала, оборудования, реагентов и биоинформационной инфраструктуры. Кроме того, залогом высокого качества и оптимального использования получаемых данных является эффективное сотрудничество различных служб. • Странам рекомендуется оперативно вносить генетические последовательности SARS-CoV-2 в открытую базу данных для информирования научного сообщества в интересах общественного здравоохранения. Вложение средств в создание многоуровневой глобальной сети секвенирования SARS-CoV-2 будет способствовать реализации устойчивых, высококачественных глобальных программ секвенирования, направленных на выявление и контроль других возбудителей инфекционных вспышек в будущем. Справочная информация За последнее десятилетие данные о геномных последовательностях (ДГП) различных патогенных микроорганизмов, используемые в создании лечебно-диагностических препаратов и вакцин, а также для обоснования противоэпидемических мер, стали играть ключевую роль в выявлении и ликвидации вспышек инфекционных болезней (1–11). Важность ДГП стала еще более явной с появлением нового коронавируса, получившего название «коронавирус тяжелого острого респираторного синдрома 2 (SARS-CoV-2)». В течение года после первоначальной идентификации SARS-CoV-2 в публичные базы данных было внесено более 280 000 полных геномных последовательностей этого вируса (12). Анализ получаемых данных, проводимый практически в режиме реального времени, оказывает непосредственное влияние на принимаемые меры общественного здравоохранения (12–16). В таблице 1 описаны задачи геномного секвенирования SARS-CoV-2 для нужд общественного здравоохранения. Растущее понимание того, как информация о геномных последовательностях может способствовать улучшению показателей здоровья населения, стимулирует глобальные инвестиции в инфраструктуру и программы секвенирования. Растущее удешевление и упрощение методов получения ДГП открывает возможности для наращивания потенциала секвенирования. Вместе с тем сохраняются проблемы с широким внедрением, а потенциал секвенирования и данные распределяются неравномерно – избыточно представлены ДГП по SARS-CoV-2 из стран с высоким уровнем дохода. Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 2 - Таблица 1. Задачи геномного секвенирования SARS-CoV-2 для нужд общественного здравоохранения Малозатратные мероприятия, после выполнения которых повторное секвенирование либо не требуется, либо проводится в разовом порядке в рамках последующего наблюдения Мероприятия, требующие систематического проведения секвенирования в течение более длительного периода - Идентификация SARS-CoV-2 как возбудителя болезни. - Создание тестов на SARS-CoV-2. - Поддержка разработки лечебных препаратов и вакцин. - Установление времени появления SARS-CoV-2 в качестве возбудителя инфекции человека и исследование его происхождения (текущая деятельность). - Реинфекция: • оценка и углубление понимания данного феномена; • на индивидуальном уровне – дифференциальный диагноз между затяжной инфекцией и реинфекцией. Эволюция SARS-CoV-2 и ее влияние на: - сдвиги в поведении вируса (фенотипические изменения), например изменения трансмиссивности или патогенности; - иммунитет (как результат вакцинации или перенесенной инфекции); - действие средств диагностики (молекулярные, серологические и антигенные тесты); - терапевтические вмешательства (например, применение моноклональных антител). Мониторинг распространения и активности вируса: - изучение географического распространения и реинтродукции между популяциями; - расследование вспышек в конкретных условиях и среди определенных групп (например, в больницах); - мониторинг зоонозной реинтродукции в обоих направлениях с преодолением межвидовых барьеров; - мониторинг природной водной среды и сточных вод; - поддержка процессов традиционного эпиднадзора: расчет периода передачи и оценка движущих факторов, а также определение уровня передачи в популяции. Предназначение настоящего документа В документе представлены рекомендации для директивных органов и заинтересованных сторон на национальном уровне о том, как получить максимальную пользу для общественного здравоохранения от мероприятий по секвенированию генома SARS-CoV-2 в краткосрочной и долгосрочной перспективе по мере развития пандемии. Рассмотрены практические соображения по реализации программы секвенирования генома вируса, и приведен обзор задач секвенирования для нужд общественного здравоохранения. Руководство сосредоточено на SARS-CoV-2, но применимо и к другим патогенам. Странам, желающим расширить свои возможности для секвенирования SARS-CoV-2, рекомендуется включить эту работу в более широкий план создания потенциала для выявления и мониторинга других патогенов, имеющих значение для общественного здравоохранения. Дополнительное руководство ВОЗ Специалисты ВОЗ в сотрудничестве с экспертами по секвенированию из различных стран мира разработали руководство Genomic sequencing of SARS-CoV-2: a guide to implementation for maximum impact on public health (Геномное секвенирование SARS-CoV-2: практическое руководство для обеспечения максимального позитивного воздействия на общественное здравоохранение). Оно содержит более полную информацию о секвенировании SARS-CoV-2 и предназначено для тех, кто активно участвует в реализации программ секвенирования (17). В руководстве приведен углубленный обзор различных вариантов применения секвенирования и даются технические рекомендации по секвенированию патогенов в контексте SARS-CoV- 2. Помимо использования этих и других опубликованных документов, лаборатории с ограниченным опытом секвенирования должны активно искать возможности для сотрудничества с более опытными лабораториями, а также присоединяться к лабораторным сетям, обладающим необходимой экспертизой в данной области. 1. Основные сведения о SARS-CoV-2 Вирус SARS-CoV-2 принадлежит к роду Betacoronavirus (подрод Sarbecovirus) семейства Coronaviridae (18). Это оболочечный вирус с положительно направленной одноцепочечной молекулой рибонуклеиновой кислоты (РНК) с размером генома примерно 30 Кб (19). Генетическое секвенирование позволяет считывать вирусные геномы. Поскольку каждый патоген имеет уникальную геномную последовательность, этот метод может быть использован для идентификации новых патогенов (как в случае SARS-CoV-2) (20). Геном SARS- CoV-2 кодирует неструктурные белки, четыре структурных белка (спайковый [S], оболочечный [E], мембранный [M], нуклеокапсидный [N]), а также ряд предполагаемых вспомогательных белков (21–23). Внедрение SARS-CoV-2 в клетку хозяина требует связывания вирусного белка S с рецептором ангиотензинпревращающего фермента 2 (ACE-2) клетки-хозяина (24–27). Спайковый белок SARS-CoV-2, особенно его рецептор-связывающий домен (RBD), является критической мишенью для естественного и вакцинно-индуцированного иммунитета (28–32). Таким образом, диверсификация гена, кодирующего Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 3 - спайковый белок, потенциально может повлиять на свойства вакцины, естественный иммунитет и эффективность терапии с применением моноклональных антител (33). В процессе репликации вирусов, особенно РНК-вирусов, таких как SARS-CoV-2, в их геноме происходят изменения (мутации). Если произошедшая мутация не имеет эволюционных дефектов, она может закрепиться в популяциях вируса. Скорость эволюционных изменений в SARS-CoV-2 в настоящее время оценивается как 1 х 10-3 замены на сайт в год на нуклеотидном уровне (34). Это соответствует примерно одной замене в геноме каждые две недели (35). Данная, относительно низкая скорость эволюции ограничивает временные параметры отдельных событий передачи (35). Изучение эволюции SARS-CoV-2 и оперативное выявление замен, вставок или делеций, которые могут повлиять на свойства вируса (фенотипические изменения), является важным инструментом эпидемического мониторинга. Одним из наиболее очевидных результатов такой работы является обнаружение мутаций, которые коррелируют с изменением трансмиссивности и/или патогенности вируса или могут снизить эффективность медицинских контрмер (лечебно-диагностических средств и вакцин). Мониторинг мутаций вируса во времени и пространстве также может помочь отслеживать распространение патогена и способствовать формированию более полного представления о потенциальных путях и динамике передачи инфекции. Реконструкция эволюционной истории патогенов осуществляется с помощью филогенетического анализа. Филогенетический и филодинамический анализ (изучение филогении вируса под воздействием эпидемических и эволюционных процессов) может дать обширную информацию для обоснования мер реагирования на вспышки. 2. Определение оптимального подхода к секвенированию SARS-CoV-2 в местном контексте 2.1 Контекстно-ориентированная приоритизация задач и стратегий секвенирования Хотя за последние десятилетия стоимость секвенирования генов значительно снизилась, эта работа по-прежнему требует значительных ресурсов (финансовых, инфраструктурных и кадровых). Прежде чем приступить к осуществлению проекта секвенирования, крайне важно определить, действительно ли такое исследование необходимо для достижения конкретной цели либо для этого существуют другие подходы, более экономные в отношении затрат времени и ресурсов. В процессе принятия решения можно также рассмотреть вопрос о том, достаточно ли для достижения поставленной цели лишь провести секвенирование вируса либо оно должно быть включено в качестве компонента междисциплинарного подхода. Эпидемиологически ориентированные мероприятия, в осуществлении которых участвуют аналитики геномных данных в качестве членов групп по расследованию и реагированию в области общественного здравоохранения, скорее всего, окажутся более эффективными, чем те, в которых анализ генома вируса занимает отдельное или второстепенное место. В условиях недостатка ресурсов для проведения секвенирования может возникнуть необходимость сузить задачи программы, предусмотрев лишь стабильно осуществимые процессы с достаточно высоким клиническим потенциалом и/или пользой для общественного здравоохранения. Речь может идти об осуществлении в приоритетном порядке секвенирования SARS-CoV-2 в следующих ситуациях: (i) развитие инфекции у лиц, которые ранее были вакцинированы и демонстрировали адекватный иммунный ответ; (ii) наличие высокого риска, например в условиях тесного контакта людей с большим числом животных, восприимчивых к SARS-CoV-2, или при длительном выделении вируса у пациентов с ослабленным иммунитетом, особенно получающих антитела против SARS-CoV-2; (iii) неожиданное повышение или иное изменение трансмиссивности и/или вирулентности SARS-CoV-2; (iv) подозрение на изменение эффективности диагностических тестов (таких, как тесты на антитела или на антиген, молекулярные анализы) или методов лечения; (v) во время расследований кластеров, когда секвенирование может помочь в анализе передачи инфекции и/или в оценке эффективности процедур инфекционного контроля. На рисунке 1 представлен обзор основных элементов, необходимых для секвенирования. Если по всем трем основным элементам имеется ограниченный потенциал или он полностью отсутствует, то, скорее всего, для достижения целей секвенирования потребуется наладить партнерские отношения с другими функциональными подразделениями. И наоборот, при наличии достаточного потенциала и ресурсов для одного или нескольких элементов лаборатория могла бы рассмотреть вопрос о поддержке других партнеров Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 4 - в создании программ секвенирования. На различных этапах развития вспышки спрос на функциональные ресурсы может меняться, что потребует от лабораторий перехода от одной стратегии к другой. Рисунок 1. Оценка потенциала по основным элементам, необходимым для секвенирования, с целью выбора оптимального подхода к планированию программы 2.2 Вложение ресурсов в создание устойчивого глобального потенциала секвенирования SARS-CoV-2 и других (новых / вновь появляющихся) патогенов, имеющих значение для общественного здравоохранения Многоуровневые лабораторные сети ВОЗ доказали свою функциональность и являются надежным механизмом глобального сотрудничества с обеспечением адаптации местных сетей к конкретным национальным и региональным потребностям (36–39). Создание настолько же сильной и устойчивой глобальной сети секвенирования может обеспечить максимальный полезный эффект секвенирования SARS- CoV-2 и новых / вновь появляющихся патогенов в решении задач общественного здравоохранения. В настоящее время референс-лаборатории ВОЗ, которые выполняют подтверждающие тесты на COVID-19, удовлетворяют некоторые из имеющихся потребностей в секвенировании и анализе получаемых данных (40). В некоторых регионах уже имеются или находятся в процессе развития функциональные мощности для проведения секвенирования, которые смогут присоединиться к глобальной сети соответствующих лабораторий / рабочих групп. Чтобы определить вклад, который могут вносить лаборатории в составе сети, необходимо провести глобальную оценку потенциала для каждого элемента, показанного на рисунке 1. Различные лабораторные сети, специализирующиеся на изучении конкретных патогенов (например, работающие над проблемами устойчивости к противомикробным препаратам, исследующие возбудителей БВРС-КоВ, гриппа, кори, краснухи, полиомиелита и туберкулеза) в рамках своей деятельности по эпиднадзору вкладывают ресурсы в наращивание потенциала для секвенирования (8, 9, 41–43). Затраты на секвенирование все еще значительны, при этом многие компоненты рабочего процесса секвенирования могут быть использованы применительно к различным патогенам или к решению различных задач. Поэтому для обеспечения оптимального использования существующего потенциала рекомендуется развивать сотрудничество на уровне стран. Программы наращивания кадрового потенциала должны быть основаны на поэтапном подходе к формированию компетенций. Приоритеты в данной области зависят от конкретного контекста. Для некоторых стран имеет смысл создание потенциала для собственно лабораторных исследований, в то время как в других условиях более рационально выполнять лабораторное секвенирование в рамках аутсорсинга и сосредоточить внимание на вопросах биоинформатики, а также обработки и интерпретации данных. Эффективное сотрудничество, обмен информации, стандартизированные протоколы секвенирования, проведение совместных совещаний и учебных мероприятий, аудиты, контроль качества секвенирования и анализа, а также разработка эталонных стандартов для оценки различных процедур будут способствовать дальнейшей разработке высококачественных программ секвенирования SARS-CoV-2, равно Рабочий потенциал Анализ данных секвенирования Диагностические возможности Физическое секвенирование Развивайте сотрудничество с партнерами в целях получения поддержки и наращивания потенциала Отсутствует Ограниченный Имеется, но мощности перегружены Выполняйте секвенирование в целях достижения поставленных целей, при возможности оказывайте поддержку другим Имеется возможность для поддержки других Оцените ситуацию: можно ли самостоятельно решить минимальные задачи или нужна внешняя поддержка Выполняйте секвенирование в целях достижения поставленных целей Имеется в достаточном объеме Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 5 - как и методов выявления и контроля других появляющихся патогенов. Там, где образцы совместно используются в масштабах всей сети, также должны быть созданы соответствующие механизмы для транспортировки образцов с соблюдением необходимых требований. 3. Практические соображения по реализации программы секвенирования генома вируса Ниже приведен лишь общий обзор основных технических требований к созданию программы секвенирования. Для получения более подробной информации о секвенировании SARS-CoV-2 обратитесь к полному руководству по осуществлению секвенирования SARS-CoV-2 (17). 3.1 Практические соображения по разработке программы секвенирования SARS-CoV-2 Структура рабочего алгоритма секвенирования определяется поставленными задачами (таблица 1). В приложении I перечислены ключевые вопросы, на которые необходимо ответить до начала осуществления программы секвенирования SARS-CoV-2. В приложении II содержится контрольный перечень мероприятий, касающихся планирования такой программы. Рабочий алгоритм полногеномного секвенирования SARS- CoV-2 схематично показан на рисунке 2. Все работники, участвующие в программе секвенирования, должны пройти соответствующую учебную подготовку и инструктаж по выполнению возложенных на них функций. Следует определить круг заинтересованных сторон и обеспечить их консультативную поддержку и участие в процессе начиная с ранних стадий разработки программы. К таким заинтересованным сторонам относятся органы общественного здравоохранения, диагностические лаборатории, центры секвенирования, аналитические группы и, в зависимости от условий, службы профилактики инфекций и инфекционного контроля или службы гигиены труда, группы защиты прав пациентов, а также структуры, занимающиеся исследованиями вопросов передачи инфекции между человеком и животными. Чтобы обеспечить максимально эффективное использование данных секвенирования необходимо разработать и постоянно поддерживать каналы коммуникации, соответствующие задачам программы. Ключевое значение для извлечения полезных уроков и внедрения улучшений имеет проведение периодической оценки хода реализации проекта, а также его заключительной оценки. Успешное решение задач программы секвенирования, ориентированной на новые патогены, требует привлечения экспертов в следующих областях: (i) лабораторное секвенирование и безопасное обращение с образцами вирусов; (ii) составление точных геномов на основе исходных данных; (iii) анализ геномов для получения значимых результатов, полезных для обоснования мер реагирования на вспышку; (iv) свойства различных патогенных микроорганизмов. Большинство экспертов будут одновременно обладать необходимой квалификацией только в одной или двух из этих областей. Для быстрого получения результатов в областях (ii) и (iii) требуются мощные компьютерные ресурсы. Поэтому сотрудничество между экспертами с различными наборами навыков и объединение ресурсов часто является ключом к получению своевременных, точных и эффективных результатов, которые могут принести реальную пользу для дела общественного здравоохранения. Рисунок 2. Рабочий алгоритм полногеномного секвенирования SARS-CoV-2. Следует учесть, что успешная реализация алгоритма предусматривает двустороннюю коммуникацию между экспертами, участвующими на разных этапах; например, те, кто обеспечивает интерпретацию данных, в идеале непосредственно согласовывают отбор секвенированных образцов с теми, кто участвует в их подготовке на более ранних этапах. Управление/ обмен данными Интерпретация данных Меры общественного здраво- охранения Сбор образцов Подготовка образцов Секвени- рование Биоинфор- мационный анализ Службы реагирования на вспышку COVID-19 Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 6 - 3.2 Этические аспекты При планировании программы секвенирования важно учитывать этические факторы. Следует определить возможные риски социального ущерба для участников исследования и определить стратегии их снижения. Любые предлагаемые исследования должны быть оценены и одобрены комитетом по этике, который анализирует такие факторы, как социальная ценность, научная обоснованность, отбор участников, соотношение риска и выгоды, а также соблюдение принципов информированного согласия и уважительного отношения к участникам (44–46). Если исследователи не имеют достаточного опыта в выявлении возможных этических проблем, связанных с секвенированием эпидемических патогенов, таких как SARS-CoV-2, настоятельно рекомендуется использовать механизмы международного сотрудничества и привлекать соответствующих специалистов (44). Следует всемерно развивать равноправное и взаимовыгодное сотрудничество в области научных исследований в масштабе всего мира. При этом необходимо поддерживать ведущую и активную роль местных ученых на протяжении всего исследовательского процесса, поскольку они лучше понимают свои научные и медицинские системы и смогут более эффективно воплотить результаты в реальную практику (44, 45). Этические соображения, касающиеся обмена геномными последовательностями и метаданными, обсуждаются в разделе 3.7. 3.3 Соображения, касающиеся отбора и подготовки образцов После формулирования задач необходимо в сотрудничестве с заинтересованными сторонами разработать стратегию отбора образцов. Подробную информацию по этому вопросу можно найти в руководстве по осуществлению секвенирования SARS-CoV-2 (17). В идеале критерии отбора образцов для секвенирования должны быть зафиксированы в метаданных, поскольку включение нерандомизированных подмножеств образцов может повлиять на надежность определенных генетических анализов, в частности филогенетического и филодинамического. Практические рекомендации по сбору клинических образцов содержатся в руководстве по диагностическому тестированию на SARS-CoV-2 (47). Перед секвенированием рекомендуется обогатить образец, так чтобы в нем преобладал генетический материал SARS-CoV-2. На этом этапе старайтесь избежать контаминации образца (17, 48, 49). Недорогим, быстрым и удобным способом увеличения количества вирусного генетического материала в образце до секвенирования являются подходы, основанные на ПЦР, например разработанный сетью ARTIC (51–53). Более подробная техническая информация и описание подходов к выбору оптимального метода для различных условий приведены в руководстве по осуществлению секвенирования SARS-CoV-2 (17). После первоначальной подготовки образцов для обогащения генетического материала можно готовить геномные библиотеки с использованием стандартных протоколов секвенирования, подходящих для любого вируса. 3.4 Лабораторные аспекты Стратегии секвенирования SARS-CoV-2 включают целевые подходы, основанные на знании генома, и метагеномные подходы, не требующие предварительного знания геномной последовательности (54, 55). В приложении III кратко изложены основные преимущества и ограничения каждой из широко используемых технологий секвенирования. Прежде чем инвестировать ресурсы в наращивание потенциала секвенирования, следует проанализировать имеющиеся потребности для осуществления различных процессов по таким аспектам, как людские ресурсы, компетенции персонала, лабораторная инфраструктура, время выполнения операций, финансовые затраты, простота использования, последующая обработка данных, пропускная способность лабораторий и точность секвенирования. Число образцов для проведения анализа будет зависеть от задачи секвенирования. При расчете затрат учитывайте не только закупку оборудования для секвенирования, но и текущие расходы на реагенты, техническое обслуживание и сервисные контракты. Вопросы стоимости программы в настоящем руководстве не освещены, однако имеется недавно опубликованный обширный обзор этой темы (8). Для обеспечения надежного секвенирования должна быть создана базовая инфраструктура, включая бесперебойное подключение к интернету и электроснабжение, соответствующие средовые условия (например, для некоторых платформ требуется полное отсутствие вибрации и пыли, а также регулируемые показатели температуры и влажности воздуха) и система учета и хранения образцов. Следует соблюдать необходимые меры обеспечения биобезопасности и биозащищенности. Оценка затрат и основных требований к инфраструктуре может помочь решить, следует ли проводить фактическое секвенирование собственными силами или лучше передать его на аутсорсинг. Технология быстро меняется: некоторые методы устаревают, производители переходят на использование других приборов и/или реагентов. Прежде чем делать крупные закупки, рекомендуется установить, как долго производитель будет гарантированно поставлять реагенты и обеспечивать техническое обслуживание и Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 7 - устранение неполадок в работе приобретаемого оборудования. При планировании программы следует также предусмотреть наличие вспомогательных реагентов и дополнительного оборудования для поддержки работы по секвенированию (например, инструменты и расходные материалы для экстракции [автоматизированной или ручной], для измерения количества генетического материала, для амплификации и инкубации, для очистки образцов, а также для хранения образцов и реагентов). Лаборатории, проводящие геномное секвенирование, должны располагать возможностями для высококачественного проведения ПЦР-тестов на SARS-CoV-2, подтвержденными внутренним и внешним контролем качества. Кроме того, должны устанавливаться и контролироваться показатели качества для каждого этапа процесса. 3.5 Биоинформатика и компьютерное обеспечение Требования к оборудованию различаются в зависимости от используемого подхода (подробнее – см. руководство по осуществлению программы (17)). Объем полученных исходных данных зависит от метода секвенирования (см. приложение III) и количества секвенированных образцов (56). Вычислительные мощности, необходимые для анализа данных, также различается в зависимости от задачи и метода секвенирования. Например, филогенетический анализ и выравнивание генома могут потребовать высокопроизводительных компьютерных мощностей, особенно там, где наборы данных велики. При разработке рабочего алгоритма секвенирования следует учитывать затраты на вычислительную архитектуру, необходимую для хранения и обработки данных. Биоинформационный алгоритм будет зависеть от лабораторных этапов до секвенирования, платформы секвенирования и используемых реагентов. Подробное описание биоинформационных алгоритмов приведено в руководстве по осуществлению программы (17). 3.6 Рекомендации по присвоению названий и составлению номенклатуры вирусов Унифицированная номенклатура для SARS-CoV-2 еще не создана. В ее отсутствие обычно используются три основные номенклатурные стратегии. На основе вирусов, имеющих общего филогенетически установленного предка, определяют линии или клады (ветви). Базы данных GISAID и Nextstrain призваны обеспечить широкую классификацию глобально циркулирующих вирусов, присваивая названия различным филогенетическим кладам. Rambaut et al. предложили динамическую номенклатуру линий SARS-CoV-2, в которой отражены активно циркулирующие вирусные линии и те, которые распространяются в новые локации (57). Имеется программное обеспечение для автоматического отнесения новых последовательностей к соответствующим линиям и/или кладам (58–60). С ростом разнообразия геномов SARS-CoV-2 повышается потребность в единой номенклатуре (57, 61, 62). В ее отсутствие наилучший подход – перечислить конкретные линии и/или клады, используя все три обычно используемые системы, или, как минимум, четко указать, какая номенклатура используется. 3.7 Обмен геномными последовательностями и метаданными Оперативный обмен данных о геномных последовательностях вирусов вместе с соответствующими анонимизированными эпидемиологическими и клиническими метаданными обеспечит получение максимального полезного эффекта геномного секвенирования применительно к мерам реагирования в области общественного здравоохранения (63–65). Широкий обмен последовательностями SARS-CoV-2, а также диагностическими протоколами, алгоритмами секвенирования и образцами во многом способствует наращиванию потенциала молекулярной диагностики в мировом масштабе (66–68). Научное/медицинское сообщество должно опираться на глобальное сотрудничество и своевременный обмен данными как во время текущей пандемии, так при будущих вспышках. Существует два различных варианта обмена данными о геномных последовательностях SARS-CoV-2: режим «общего пользования» (public-domain) и режим «открытого доступа» (public-access) (69). Базы данных общего пользования обеспечивают доступ к данным, не требуя идентификации получателей. К таким источникам относится, например, инициатива INSDC, функционирующая под управлением DDBJ, EMBL-EBI и NCBI. В базах данных открытого доступа, таких как GISAID, пользователи должны идентифицировать себя; это делается с целью обеспечить прозрачное использование данных, эффективный надзор и защиту прав поставщиков данных, приложить максимальные усилия для сотрудничества с поставщиками данных и признать их вклад в публикуемые результаты. Использование вышеупомянутых баз данных бесплатно и доступно для всех. При разработке проектов секвенирования крайне важно определить, какой из этих источников является наиболее подходящим и необходимы ли другие методы доступа и совместного использования ДГП (44). Одним из важнейших факторов обеспечения постоянного обмена генетическими данными является должное признание тех, кто собирает клинические образцы и генерирует геномные последовательности вирусов. При использовании Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 8 - общедоступных данных следует всегда указывать их источники, а также давать ссылки на соответствующие публикации, равно как и на материалы, готовящиеся к печати. Возможен полезный обмен данными в различных форматах о последовательностях, включая полностью и частично консенсусные последовательности, а также необработанные данные. Перед обменом необходимо тщательно оценивать качество данных о последовательности, включая потенциальное загрязнение ампликонами, полученными в процессе ПЦР-исследования. При обнаружении и после исправления ошибки лаборатории должны связаться с платформами обмена последовательностями для обновления ранее представленных частичных последовательностей. Имеет существенное значение совместное использование необработанных данных секвенирования вируса (то есть всех отдельных секвенированных фрагментов вирусного генома до их сборки в единый консенсусный геном), поскольку оно позволяет напрямую сравнивать эффект различных биоинформационных подходов для генерации консенсусного генома и облегчает исправление ошибок. Учитывая большой размер данных секвенированных библиотек, совместное использование данных на уровне считывания может быть сопряжено с трудностями в условиях ограниченной скорости загрузки или нестабильного соединения с интернетом. При любом обмене данными необходимо защищать анонимность пациента. Для этого перед осуществлением обмена необработанные данные, содержащие компоненты человеческого генома, должны быть отфильтрованы с сохранением только вирусных ДГП (43). Для того, чтобы данные о последовательностях могли использоваться во многих филогенетических исследованиях необходимо предоставлять метаданные, такие как дата и ориентировочная локация взятия образца. Однако следует тщательно рассмотреть вопрос о том, какие именно метаданные можно распространять без ущерба для анонимности пациента. Результаты предварительного анализа ДГП часто публикуются на форумах, различных платформах и серверах препринтов (70–72). В своих публикациях, как и в любых научных отчетах, ученые должны учитывать сильные и слабые стороны проведенного ими анализа и то, как эти данные могут быть интерпретированы или представлены различными аудиториями до рецензирования. Ученым рекомендуется давать четкую интерпретацию своих выводов, чтобы свести к минимуму недопонимание или неправильное использование результатов. 4. Задачи геномного секвенирования SARS-CoV-2 для нужд общественного здравоохранения Ниже кратко описаны примеры ключевых задач секвенирования SARS-CoV-2 для нужд общественного здравоохранения; более подробные сведения изложены в руководстве по осуществлению секвенирования SARS-CoV-2 (17). 4.1 Идентификация и характеризация SARS-CoV-2 и разработка контрмер Широкая публикация полной генетической последовательности нового вируса в начале января 2020 г. имела важнейшее значение для характеризации SARS-CoV-2, что позволило быстро создать диагностические тесты и способствовало разработке методов лечения и вакцин (73–80). Геномное секвенирование позволяет сформировать более глубокие представления о происхождении и передаче новых вирусов. Изучив исходные геномы SARS-CoV-2, полученные в Ухане (Китайская Народная Республика) и прилегающих районах, удалось установить, что этот вирус проник в человеческую популяцию, самое позднее, в ноябре–декабре 2019 г. (74, 75, 81, 82). Исследование образцов, взятых от разнообразных животных, может вносить вклад в идентификацию исходного животного источника и/или потенциальных промежуточных хозяев (81, 83, 84). 4.2 Мониторинг передачи и географического распространения Филогенетика – это научное направление, посвященное исследованию эволюционных связей между различными организмами путем анализа их геномных последовательностей. Этот подход используется почти во всех областях биологии и дает научное обоснование для принятия различных мер в области общественного здравоохранения (17, 85–87). Наличие эпидемиологических или клинических данных, относящихся к взятию образцов для определения геномной последовательности вируса (эти сведения обозначают как метаданные – например, дата отбора проб, местонахождение пациента, клинические параметры), способствует более надежной интерпретации результатов филогенетического анализа. Набор требуемых метаданных зависит от задачи геномного секвенирования. Технические аспекты филогенетического и филодинамического анализа, метаданные и общие риски неверной интерпретации описаны в руководстве по осуществлению секвенирования SARS-CoV-2 (17). Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 9 - 4.2.1 Исследование географического распространения и реинтродукции между популяциями Для отслеживания циркуляции SARS-CoV-2 в масштабах всего мира применяется филогеографический анализ, использующий геномные последовательности вирусов в сопоставлении с информацией о месте взятия образцов (13, 47, 88–90). Филогеографические реконструкции часто требуют привлечения значительных компьютерных ресурсов, для сокращения которых используют метод вторичной выборки. Выводы о перемещении вируса или о стране происхождения конкретных клад/линий могут представлять ценность, но их следует делать с осторожностью, поскольку на филогеографическую реконструкцию может влиять одновременно целый ряд факторов. Например, отсутствие доступных геномов SARS-CoV-2 из определенных территорий может снижать вероятность того, что эти территории будут идентифицированы как географический источник той или иной линии/клады. В некоторых базах данных геномные последовательности относят не к месту предполагаемого инфицирования пациента, а к месту взятия образца. В тех случаях, когда эти локации различаются, например, если пациент находился в поездке в период между инфицированием и взятием образца, филогеографический анализ может привести к неточной реконструкции происхождения конкретных клад/линий (91). Таким образом, результаты следует интерпретировать с осторожностью, не исходя из заведомого предположения, что филогеографические результаты всегда отражают истинные закономерности пространственно-временного распространения вируса. Для исследования факторов, обусловивших распространение вируса, применяются также методы мониторинга географического распространения эпидемической вспышки и ее эволюции во времени (92). Выявление движущих сил передачи может помочь сформировать новые стратегии предотвращения распространения инфекции. Этот подход использовался, например, в Западной Африке при вспышках болезни, вызванной вирусом Эбола (93, 94). Что касается SARS-CoV-2, то в ряде стран использовалось геномное секвенирование для установления роли местной передачи в сравнении с завозными случаями, и на основе этой информации принимались соответствующие директивные решения (89, 90, 95–100). Филодинамическая идентификация факторов, важных для понимания передачи, часто требует затрат компьютерных ресурсов и сбора обширных данных о потенциальных значимых факторах (например, таких как плотность и мобильность населения). Поэтому конечные результаты анализа нередко удается получить лишь через недели и месяцы после секвенирования генома вируса. Однако даже ретроспективный анализ полезен для обоснования вмешательств в отношении SARS-CoV-2 или потенциальных новых патогенов. 4.2.2 Оценка фактических данных о путях/кластерах передачи Филогенетическая кластеризация была использована в рамках исследований кластеров и вспышек SARS-CoV-2. Анализ кластеров передачи может служить руководством для принятия местных решений о том, необходимы ли меры контроля для предотвращения передачи инфекции в условиях реальной вспышки (101). Учитывая относительно медленную скорость эволюции SARS-CoV-2 (одна нуклеотидная замена каждые две недели), ожидается, что многие индивидуальные события передачи не удастся прослеживать на основе геномных данных (35). Филогенетическая однородность (кластеризация) последовательностей от пациентов с одним и тем же гипотетическим источником инфицирования будет демонстрировать соответствие этому источнику (хотя и не сможет служить точным доказательством объективной связи). Напротив, филогенетическое разделение вирусных последовательностей от пациентов с одним и тем же предполагаемым источником инфицирования убедительно указывает на то, что общий источник инфекции идентифицирован неверно. 4.2.3 Количественная оценка периодов передачи и отслеживание динамики коэффициента распространения Филогенетические подходы по принципу молекулярных часов могут помочь оценить верхний и нижний пределы времени циркуляции генетических линий исследованного вируса в данной популяции (74, 90, 102-106). Эта методика может обеспечить более точную информацию о периоде передачи вируса, чем клиническая идентификация случаев, особенно на ранних или поздних стадиях вспышки, когда эпиднадзор ограничен. Изучение вариаций в обнаруженных геномных последовательностях позволяет выявить клинически не обнаруженную локальную передачу. При подозрении на наличие подобной скрытой циркуляции необходимо проводить более тщательный диагностический эпиднадзор. Анализ геномных последовательностей позволяет также рассчитать число лиц, которые заражаются от одного инфицированного человека в данной популяции (коэффициент распространения, или Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 10 - репродуктивное число вируса [R0]), и оценить относительные изменения размера вспышки с течением времени. Эта информация также может быть использована для оценки эффекта конкретных мер контроля. 4.2.4 Мониторинг сточных вод и осадков Мониторинг сточных вод является важным инструментом для отслеживания скрытой циркуляции патогенных микроорганизмов, таких как полиовирус, в окружающей среде. Этот подход дает возможность выявлять циркуляцию (еще до обнаружения клинически выраженных случаев инфекции), оценить распространенность, понять генетические связи и оценить генетическое разнообразие (107, 108). В ряде стран удалось с помощью молекулярных методов выявить РНК SARS-CoV-2 в сточных водах (109–115). Таким образом, экологический надзор является перспективным подходом, особенно в условиях низкой распространенности, для выявления скрытых носителей и служит системой «раннего предупреждения» об интродукции SARS-CoV-2 и об изменениях показателей циркуляции вируса (109, 116, 117). 4.2.5 Расследование потенциальных реинфекций Сезонные коронавирусы могут повторно инфицировать человека (118). Для SARS-CoV-2 также были задокументированы случаи реинфекции (119–124). В этом контексте можно сравнить геномные последовательности SARS-CoV-2 из образцов, взятых во время первого и последующих эпизодов, чтобы определить, является ли новое обнаружение SARS-CoV-2 результатом реинфекции или следствием затяжного периода первичного выделения вируса (125, 126). Если последовательности из каждого эпизода имеют резкие генетические различия, например соответствуют разным, достоверно известным линиям/кладам, последующие эпизоды можно считать реинфекциями. Для того чтобы понять, связана ли реинфекция с антигенно отличным штаммом или с отсутствием защитного иммунного ответа от первоначальной инфекции, необходимо параллельное проведение серологических исследований. Таким образом, секвенирование позволяет более точно определить частоту и потенциальные факторы риска реинфекции (125, 126). 4.3 Мониторинг эволюции SARS-CoV-2 4.3.1 Структурированная оценка потенциально значимых мутаций Геномное секвенирование можно использовать для выявления генетических замен, которые могут изменять фенотипические характеристики вируса, такие как трансмиссивность и вирулентность. В процессе циркуляции все вирусы претерпевают генетические изменения, однако эти изменения, как правило, не оказывают существенного влияния на поведение вируса. Тем не менее в редких случаях генетические изменения SARS-CoV-2 могут вызывать фенотипические сдвиги, имеющие важное значение для общественного здравоохранения. Выявление и характеризация таких изменений является сложной задачей. В целом трудно с уверенностью установить, обусловлено ли подобными фенотипическими сдвигами увеличение относительной распространенности той или иной мутации с течением времени. Например, преобладание в популяции определенной вирусной клады/линии может быть обусловлено скорее поведенческими характеристиками инфицированного населения, чем поведением самого вируса. В большинстве случаев наблюдаемый процесс носит стохастический характер. Однако, если филогенетический анализ дает основание предполагать потенциальное эпидемиологическое или клиническое воздействие конкретных мутаций/вариантов, необходимо проведение надлежащих клинических геномных исследований для оценки потенциальных вариантов, которые могли бы обусловливать клинически наблюдаемые фенотипические изменения. Генетические изменения, которые предположительно являются источником фенотипических сдвигов, следует оценивать с использованием стандартизированных подходов, включая исследования по моделированию белков для определения потенциального воздействия и эксперименты in vitro или in vivo с соответствующим мутантным вирусом (клонами) для подтверждения или исключения специфических свойств вариантов-кандидатов. На основе сети референтных лабораторий ВОЗ по SARS-CoV-2 создана специальная рабочая группа ВОЗ по проблемам эволюции SARS-CoV-2 (SEWG). Эта группа призвана оперативно предоставлять ВОЗ сведения по идентификации и оценке потенциально значимых мутаций, а также рекомендации по снижению риска (16, 40, 127). Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 11 - 4.3.2 Мониторинг влияния эволюции SARS-CoV-2 на принимаемые контрмеры Глобальный мониторинг геномов SARS-CoV-2 должен в идеале фиксировать появление линий SARS-CoV-2 с генетическими вариантами, влияющими на эффективность контрмер. Развертывание кампаний вакцинации против SARS-CoV-2 должно сопровождаться отслеживанием геномных изменений этого вируса, которые могут снижать эффективность вакцины. Мониторинг и расследование возможных причин неэффективности вакцины должны включать геномный анализ для выявления потенциальных «ускользающих мутантов» (мутантных разновидностей вируса, не восприимчивых к вакцине). Кроме того, секвенирование может помочь в идентификации таких мутантов, «ускользающих» от воздействия моноклональных антител (128), а также в разработке адекватных средств лечения. Геномный мониторинг для выявления лекарственной устойчивости использовался и для других патогенов, включая вирусы гриппа, ВИЧ и микобактерии туберкулеза (9, 129). Геномное секвенирование также может быть использовано для мониторинга вирусных генетических изменений, влияющих на эффективность молекулярных диагностических тестов. Методы использования множественных мишеней для обнаружения SARS-CoV-2, такие как мультиплексная ПЦР, нацеленная на две или более областей генома вируса, является экономически эффективным подходом для снижения частоты обусловленных эволюцией вируса ложноотрицательных результатов тестов (47, 127). Секвенирование вирусного генома или гена-мишени может быть предпринято в тех случаях, когда при повторных исследованиях не удается обнаружить одну мишень или когда появляются различия в чувствительности анализов, нацеленных на различные области генома, с целью выявления возможной причины этих отклонений. Дополнительная информация приведена в руководстве по диагностическому тестированию на вирус SARS-CoV-2 (47). Вирусные мутации также могут влиять на результаты антигенного или серологического анализа, и в таких ситуациях геномное секвенирование может помочь обнаружить на ранней стадии потенциальную несостоятельность тестов (130–132). 4.3.3 Эволюция SARS-CoV-2 применительно к передаче вируса между человеком и животными Когда вирус передается от одного биологического вида к другому, он может адаптироваться к своему новому хозяину. Рецептор АПФ-2, на который нацелен SARS-CoV-2, аналогичен у людей и многих видов животных (в основном млекопитающих) (133, 134). Это обусловливает наличие потенциала для передачи инфекции от человека животному (антропоноз). Однако наряду с гомологичными свойствами вышеуказанного рецептора АПФ-2, что предполагает восприимчивость животных к SARS-CoV-2, имеются и другие белки, критичные для репликации вируса, которые могут отличаться и служить барьером для инфицирования животных конкретных видов. Поэтому для оценки восприимчивости животных необходимы соответствующие данные о реальных или экспериментальных инфекциях. Были продемонстрированы восприимчивость различных видов животных к SARS-CoV-2 (15, 127, 135–151) и передача вируса в популяциях отдельных видов (например, среди норок и хомяков). Аналогичным образом выявлена устойчивость некоторых видов животных к инфицированию SARS-CoV-2. Если возникают изменения в геномной последовательности, кодирующей вирусный спайковый белок, который связывается с рецепторами АПФ-2, они могут способствовать переходу к новым видам хозяев. Спайковый белок SARS-CoV-2, особенно его рецептор- связывающий домен (RBD), является критической мишенью для естественного и вакцинного иммунитета (28–32). Диверсификация участков генома, кодирующих спайковый белок, уже наблюдалась в тех случаях, когда вирус SARS-CoV-2 передавался от людей норкам со вторичной зоонозной передачей обратно людям (149). Таким образом, диверсификация гена спайкового белка после передачи SARS–CoV-2 между человеком и животным, вероятно, увеличивает риск появления штаммов, которые могут легко реинфицировать человека и вызывать снижение эффективности вакцинации или терапии моноклональными антителами (33). В качестве профилактической меры странам рекомендуется проводить оценку риска потенциального распространения вируса на другие виды животных, обитающих рядом с людьми в домашней, сельскохозяйственной или иной среде (127, 152–154). Необходимо разработать стратегии снижения рисков и обеспечить адекватный мониторинг для своевременного выявления таких событий. Мониторинг требует ресурсов, поэтому по мере возможности стратегии должны носить направленный, целевой характер. Для решения этой задачи требуется внедрение стратегии «Одно здоровье для всех», объединяющей усилия различных дисциплин, включая общественное здравоохранение, клиническую медицину, гигиену труда, ветеринарию и охрану дикой природы, а также лесное хозяйство и управление природными ресурсами (127, 152, 155–157). Сотрудничество должно также быть сосредоточено на разработке совместных протоколов расследования вспышек, профилактики инфекций и инфекционного контроля, тестировании потенциально инфицированных людей и животных и обмене данными о последовательностях. При Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 12 - возникновении случаев антропонозной или вторичной зоонозной инфекции секвенирование геномов вирусов может помочь оценить возможные новые риски, связанные с этими событиями. Методы Настоящие временные рекомендации составлены на основе документа "Genomic sequencing of SARS-CoV-2: a guide to implementation for maximum impact on public health" (Геномное секвенирование SARS-CoV-2: руководство по внедрению для обеспечения максимального позитивного воздействия на общественное здравоохранение). Это руководство было разработано в консультации с экспертами, обладающими опытом работы по различным аспектам геномного секвенирования и являющимися представителями Глобального лабораторного альянса по особо опасным патогенам (GLAD-HP) – референтной сети для подтверждающего тестирования на COVID-19, а также Глобальной сети по оповещению о вспышках болезней и ответным действиям (GOARN). После первоначальных обсуждений в группе технических составителей, возглавляемой временным советником, и среди членов Лабораторной группы ВОЗ по COVID-19 были запрошены материалы от других экспертов как внутри ВОЗ, так и за ее пределами, и проведены два онлайновых совещания для решения спорных вопросов. Впоследствии были подготовлены временные рекомендации для национальных заинтересованных сторон, содержащие краткое изложение соответствующей информации из руководства и дополнительные сведения для данной целевой аудитории. Временные рекомендации были затем направлены экспертам, участвовавшим в разработке руководства по осуществлению секвенирования, членам референтной сети подтверждающего тестирования на COVID-19, в региональные координационные центры по лабораторным исследованиям, а также другим заинтересованным сторонам для получения отзывов, замечаний и предложений. Все участники процесса перечислены в приведенном ниже списке составителей. Планы обновления ВОЗ продолжает проводить тщательный мониторинг ситуации в целях своевременного выявления любых изменений, которые могут оказывать влияние на данные временные рекомендации. В случае возникновения таких изменений ВОЗ выпустит следующую обновленную версию. В противном случае срок действия настоящего временного руководящего документа истекает через один год после даты его опубликования. Составители Руководящая группа ВОЗ: Селин Барнадас, Себастьян Конн, Роджер Эванс, Брюс Аллан Гордон, Варья Грабовац, Ребекка Грант, Фрэнсис Инбанатан, Фрэнк Конингс, Карен Нахапетян, Марко Марклевиц, Мари- Джо Медина, Кейт Олив Медликотт, Мик Малдерс, Марк Д. Перкинс, Магди Самаан; Оливер Шмолль, Мария ван Керкхове; Карин фон Эйе; Джоанна Цветьенга. Внешние составители: Ким Беншоп, Нидерландский национальный институт общественного здравоохранения и окружающей среды (RIVM), Билтховен, Нидерланды; Антонино Ди Каро, Национальный институт инфекционных болезней Лаццаро Спалланцани, Италия; Нуно Родригес Фария, Имперский колледж Лондона и Оксфордский университет, Оксфорд, Соединенное Королевство; Таня Голубчик, Оксфордский университет, Оксфорд, Великобритания; Кит Гамильтон, Всемирная организация охраны здоровья животных (МЭБ); Эдвард Холмс, Сиднейский университет, Австралия; Сара Си Хилл, Королевский ветеринарный колледж Лондона и Оксфордский университет, Соединенное Королевство; Эрик Карлссон, Пастеровский институт Камбоджи; Мэн Лин Мой, Университет Нагасаки, Япония; Лео Пун, Гонконгский университет, специальный административный район Гонконга (САР), Китай; Джеймс Шепард, Университет Глазго, Соединенное Королевство; Этьен Симон-Лорьер, Институт Пастера, Париж, Франция. Другие эксперты, внесшие вклад в подготовку руководства по внедрению секвенирования SARS-CoV-2, которое послужило основой для настоящего документа: Кристиан Андерсен, Исследовательский центр Скриппс, Ла-Хойя, Калифорния, США; Хулио Крода, Министерство здравоохранения, Рио-де-Жанейро, Бразилия; Тулио де Оливейра, Университет Квазулу-Натал, Дурбан, Южная Африка; Симон Делликур, Свободный университет Брюсселя, Бельгия; Натан Грубау, Йельский университет, Нью-Хейвен, Коннектикут, США; Лиана Кафетзопуло, Левенский католический университет, Бельгия; Марион Купманс, Медицинский центр Университета им. Эразмуса, Роттердам, Нидерланды; Томми Лам, Университет Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 13 - Гонконга, САР Гонконг, Китай; Филипп Лемей, Левенский католический университет, Бельгия; Тзе Минн Мак, Национальный центр инфекционных болезней, Сингапур; Марсио Роберто Нуньес, Институт им. Эвандро Шагаса, Ананиндеуа, Пара, Бразилия; Бас Оуде Муннинк, Медицинский центр Университета им. Эразмуса, Роттердам, Нидерланды; Густаво Паласиос, Агентство США по международному развитию, Вашингтон, округ Колумбия, США; Стивен Паллан, Служба общественного здравоохранения Англии, Лондон, Соединенное Королевство; Тимоти Воган, Швейцарская высшая техническая школа в Цюрихе, Швейцария; Джош Квик, Бирмингемский университет, Соединенное Королевство; Эндрю Рамбо, Эдинбургский университет, Соединенное Королевство; Шанталь Ройскен, RIVM, Билтховен, Нидерланды; Танья Стадлер, Швейцарская высшая техническая школа в Цюрихе, Швейцария; Марк Сачард, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе, Калифорния, США; Хуаю Тянь, Пекинский университет по подготовке преподавателей, Китай; Лиа ван дер Хойк, Амстердамский медицинский центр, Нидерланды; Эрик Волц, Имперский колледж Лондона, Соединенное Королевство. Декларации интересов Все составители представили на рассмотрение заполненные формы декларации интересов. Эксперты, у которых был идентифицирован потенциальный конфликт интересов или предвзятое отношение к конкретным продуктам, были исключены из участия в консультативном процессе по выбору платформы для секвенирования. Финансирование Из фондов ВОЗ. Библиография 1. Fraser C, Donnelly CA, Cauchemez S, Hanage WP, Van Kerkhove MD, Hollingsworth TD, et al. Pandemic potential of a strain of influenza A (H1N1): early findings. Science. 2009;324:1557–61. doi: 10.1126/science.1176062. 2. Rambaut A, Holmes E. The early molecular epidemiology of the swine-origin A/H1N1 human influenza pandemic. PLoS Curr. 2009;1:RRN1003. doi: 10.1371/currents.rrn1003. 3. Smith GJD, Vijaykrishna D, Bahl J, Lycett SJ, Worobey M, Pybus OG, et al. Origins and evolutionary genomics of the 2009 swine-origin H1N1 influenza A epidemic. Nature. 2009;459:1122–5. doi: 10.1038/nature08182. 4. Mena I, Nelson MI, Quezada-Monroy F, Dutta J, Cortes-Fernández R, Lara-Puente JH, et al. Origins of the 2009 H1N1 influenza pandemic in swine in Mexico. eLife. 2016;5:e16777. doi: 10.7554/eLife.16777. 5. Ladner JT, Wiley MR, Mate S, Dudas G, Prieto K, Lovett S, et al. Evolution and spread of Ebola virus in Liberia, 2014–2015. Cell Host Microbe. 2015;18:659–69. doi: 10.1016/j.chom.2015.11.008. 6. Stadler T, Kühnert D, Rasmussen DA, Plessis dL. Insights into the early epidemic spread of Ebola in Sierra Leone provided by viral sequence data. PLoS Curr. 2014;6. doi: 10.1371/currents.outbreaks.02bc6d927ecee7bbd33532ec8ba6a25f. 7. Smits SL, Pas SD, Reusken CB, Haagmans BL, Pertile P, Cancedda C, et al. Genotypic anomaly in Ebola virus strains circulating in Magazine Wharf area, Freetown, Sierra Leone, 2015. Euro Surveill. 2015;20. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2015.20.40.30035. 8. GLASS whole-genome sequencing for surveillance of antimicrobioal resistance. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/334354, по состоянию на 20 ноября 2020 г.). 9. The use of next-generation sequencing technologies for the detection of mutations associated with drug resistance in Mycobacterium tuberculosis complex: technical guidance. Geneva: World Health Organization; 2018 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/274443, по состоянию на 15 ноября 2020 г.). 10. Whole genome sequencing for foodborne disease surveillance: landscape paper. Geneva: World Health Organization; 2018 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/272430, по состоянию на 25 ноября 2020 г.). 11. Next-generation sequencing of influenza viruses: general information for national influenza centres. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/influenza/gisrs_laboratory/national_influenza_centres/NGS_guidance_for_NICs.pdf?ua=1, по состоянию на 20 ноября 2020 г.). 12. GISAID (https://www.gisaid.org/, по состоянию на 5 января 2021 г.). 13. Genomic epidemiology of novel coronavirus: global subsampling [website]. Nextstrain; 2020 (https://nextstrain.org/ncov/global, по состоянию на 4 декабря 2020 г.). 14. Volz E, Baguelin M, Bhatia S, Boonyasiri A, Cori A, Cucunuba Z, et al. Report 5 - phylogenetic analysis of SARS-CoV-2. London: Imperial College London; 2020 (http://www.imperial.ac.uk/medicine/departments/school-public-health/infectious-disease-epidemiology/mrc- global-infectious-disease-analysis/covid-19/report-5-phylogenetics-of-sars-cov-2/, по состоянию на 26 июня 2020 г.). 15. Oude Munnink BB, Sikkema RS, Nieuwenhuijse DF, Molenaar RJ, Munger E, Molenkamp R, et al. Transmission of SARS-CoV-2 on mink farms between humans and mink and back to humans. Science. 2020. doi: 10.1126/science.abe5901. 16. Coronavirus disease (COVID-19): situation report – 185. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/docs/default- source/coronaviruse/situation-reports/20200723-covid-19-sitrep-185.pdf?sfvrsn=9395b7bf_2, по состоянию на 15 ноября 2020 г.). Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 14 - 17. Genomic sequencing of SARS-CoV-2: a guide to implementation for maximum impact on public health. Geneva: World Health Organization; 2020. (https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/338480/9789240018440-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y, по состоянию на 8 января 2021 г.) 18. International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV); 2020 (https://talk.ictvonline.org/, по состоянию на 27 июля 2020 г.). 19. Gorbalenya ABS, Baric R, de Groot R, Drosten C, Gulyaeva A, Haagmans B, et al. The species Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus: classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2. Nat Microbiol. 2020;5:536–44. doi: 10.1038/s41564-020-0695-z. 20. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. A novel coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. N Engl J Med. 2020;382:727–33. doi: 10.1056/NEJMoa2001017. 21. Naqvi AAT, Fatima K, Mohammad T, Fatima U, Singh IK, Singh A, et al. Insights into SARS-CoV-2 genome, structure, evolution, pathogenesis and therapies: structural genomics approach. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2020;1866:165878. doi: 10.1016/j.bbadis.2020.165878. 22. Yoshimoto FK. The proteins of severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2 or n-CoV19), the cause of COVID-19. Protein J. 2020;39:198–216. doi: 10.1007/s10930-020-09901-4. 23. Kim D, Lee JY, Yang JS, Kim JW, Kim VN, Chang H. The architecture of SARS-CoV-2 transcriptome. Cell. 2020;181:914–21 e10. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.011. 24. Lu R, Zhao X, Li J, Niu P, Yang B, Wu H, et al. Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus: implications for virus origins and receptor binding. Lancet. 2020;395:565–74. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30251-8. 25. Yan R, Zhang Y, Li Y, Xia L, Guo Y, Zhou Q. Structural basis for the recognition of SARS-CoV-2 by full-length human ACE2. Science. 2020;367:1444–8. doi: 10.1126/science.abb2762. 26. Ni W, Yang X, Yang D, Bao J, Li R, Xiao Y, et al. Role of angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) in COVID-19. Crit Care. 2020;24:422. doi: 10.1186/s13054-020-03120-0. 27. Hoffmann M, Kleine-Weber H, Schroeder S, Kruger N, Herrler T, Erichsen S, et al. SARS-CoV-2 cell entry depends on ACE2 and TMPRSS2 and is blocked by a clinically proven protease inhibitor. Cell. 2020;181:271–80 e8. doi: 10.1016/j.cell.2020.02.052. 28. Amanat F, Krammer F. SARS-CoV-2 vaccines: status report. Immunity. 2020;52:583–9. doi: 10.1016/j.immuni.2020.03.007. 29. Brouwer PJM, Caniels TG, van der Straten K, Snitselaar JL, Aldon Y, Bangaru S, et al. Potent neutralizing antibodies from COVID-19 patients define multiple targets of vulnerability. Science. 2020;369:643–50. doi: 10.1126/science.abc5902. 30. Tai W, He L, Zhang X, Pu J, Voronin D, Jiang S, et al. Characterization of the receptor-binding domain (RBD) of 2019 novel coronavirus: implication for development of RBD protein as a viral attachment inhibitor and vaccine. Cell Mol Immunol. 2020;17:613–20. doi: 10.1038/s41423-020-0400-4. 31. Shi R, Shan C, Duan X, Chen Z, Liu P, Song J, et al. A human neutralizing antibody targets the receptor-binding site of SARS-CoV-2. Nature. 2020;584:120–4. doi: 10.1038/s41586-020-2381-y. 32. Rogers TF, Zhao F, Huang D, Beutler N, Burns A, He WT, et al. Isolation of potent SARS-CoV-2 neutralizing antibodies and protection from disease in a small animal model. Science. 2020;369:956–63. doi: 10.1126/science.abc7520. 33. Li Q, Wu J, Nie J, Zhang L, Hao H, Liu S, et al. The impact of mutations in SARS-CoV-2 spike on viral infectivity and antigenicity. Cell. 2020;182:1284–94 e9. doi: 10.1016/j.cell.2020.07.012. 34. Candido DS, Claro IM, de Jesus JG, Souza WM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science. 2020;369:1255–60. doi: 10.1126/science.abd2161. 35. van Dorp L, Acman M, Richard D, Shaw LP, Ford CE, Ormond L, et al. Emergence of genomic diversity and recurrent mutations in SARS- CoV-2. Infect Genet Evol. 2020;83:104351. doi: 10.1016/j.meegid.2020.104351. 36. Xu W, Zhang Y, Wang H, Zhu Z, Mao N, Mulders MN, et al. Global and national laboratory networks support high quality surveillance for measles and rubella. Int Health. 2017;9:184–9. doi: 10.1093/inthealth/ihx017. 37. Mulders MN, Serhan F, Goodson JL, Icenogle J, Johnson BW, Rota PA. Expansion of surveillance for vaccine-preventable diseases: building on the global polio laboratory network and the global measles and rubella laboratory network platforms. J Infect Dis. 2017;216:S324–S30. doi: 10.1093/infdis/jix077. 38. Diop OM, Kew OM, de Gourville EM, Pallansch MA. The global polio laboratory network as a platform for the viral vaccine-preventable and emerging diseases laboratory networks. J Infect Dis. 2017;216:S299–S307. doi: 10.1093/infdis/jix092. 39. Hay AJ, McCauley JW. The WHO Global Influenza Surveillance and Response System (GISRS): a future perspective. Influenza Other Respir Viruses. 2018;12:551–7. doi: 10.1111/irv.12565. 40. Terms of reference for WHO reference laboratories providing confirmatory testing for COVID-19. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/publications/m/item/terms-of-reference-for-who-reference-laboratories-providing-confirmatory-testing- for-covid-19, по состоянию на 26 июня 2020 г.). 41. RubeNS database for rubella sequences (http://www.who-rubella.org/, по состоянию на 26 июня 2020 г.). 42. MeaNS: Measles nucleotide surveillance (http://www.who-measles.org, по состоянию на 26 июня 2020 г.). 43. Roy S, LaFramboise WA, Nikiforov YE, Nikiforova MN, Routbort MJ, Pfeifer J, et al. Next-generation sequencing informatics: challenges and strategies for implementation in a clinical environment. Arch Pathol Lab Med. 2016;140:958–75. doi: 10.5858/arpa.2015-0507-RA. 44. Mutenherwa F, Wassenaar DR, de Oliveira T. Experts' perspectives on key ethical issues associated with HIV phylogenetics as applied in HIV transmission dynamics research. J Empir Res Hum Res Ethics. 2019;14:61–77. doi: 10.1177/1556264618809608. 45. Emanuel EJ, Wendler D, Grady C. What makes clinical research ethical? JAMA. 2000;283:2701–11. doi: 10.1001/jama.283.20.2701. 46. WHO guidelines on ethical issues in public health surveillance. Geneva: World Health Organization; 2017 (https://www.who.int/ethics/publications/public-health-surveillance/en/, по состоянию на 15 ноября 2020 г.). 47. Диагностическое тестирование для определения вируса SARS-CoV-2: временные рекомендации, 11 сентября 2020 г. Женева: Всемирная организация здравоохранения; 2020 (https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/334254/WHO-2019-nCoV- laboratory-2020.6-rus.pdf, по состоянию на 11 января 2020 г.). 48. MacCannell D. SARS-CoV-2 sequencing (https://github.com/CDCgov/SARS-CoV-2_Sequencing, по состоянию на 1 ноября 2020 г.). 49. Cesare MD. Probe-based target enrichment of SARS-CoV-2 [Protocol]. Univeristy of Oxford; 2020. doi: 10.17504/protocols.io.bd5di826. Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 15 - 50. Vogels CBF, Brito AF, Wyllie AL, Fauver JR, Ott IM, Kalinich CC, et al. Analytical sensitivity and efficiency comparisons of SARS-CoV-2 RT– qPCR primer–probe sets. Nat Microbiol. 2020:5:1299–1305. doi: 10.1038/s41564-020-0761-6. 51. Quick J, Grubaugh ND, Pullan ST, Claro IM, Smith AD, Gangavarapu K, et al. Multiplex PCR method for minION and Illumina sequencing of Zika and other virus genomes directly from clinical samples. Nat Protoc. 2017;12:1261–76. doi: 10.1038/nprot.2017.066. 52. Grubaugh ND, Gangavarapu K, Quick J, Matteson NL, De Jesus JG, Main BJ, et al. An amplicon-based sequencing framework for accurately measuring intrahost virus diversity using PrimalSeq and iVar. Genome Biol. 2019;20:8. doi: 10.1186/s13059-018-1618-7. 53. Matteson N, Grubaugh N, Gangavarapu K, Quick J, Loman N, Andersen K. PrimalSeq: Generation of tiled virus amplicons for MiSeq sequencing [Protocol]. 2020. doi: 10.17504/protocols.io.bez7jf9n. 54. Quince C, Walker AW, Simpson JT, Loman NJ, Segata N. Shotgun metagenomics, from sampling to analysis. Nat Biotechnol. 2017;35:833–44. doi: 10.1038/nbt.3935. 55. Bragg L, Tyson GW. Metagenomics using next-generation sequencing. Methods Mol Biol. 2014;1096:183–201. doi: 10.1007/978-1- 62703-712-9_15. 56. Xiao M, Liu X, Ji J, Li M, Li J, Yang L, et al. Multiple approaches for massively parallel sequencing of SARS-CoV-2 genomes directly from clinical samples. Genome Med. 2020;12:57. doi: 10.1186/s13073-020-00751-4. 57. Rambaut A, Holmes EC, O’Toole Á, Hill V, McCrone JT, Ruis C, et al. A dynamic nomenclature proposal for SARS-CoV-2 lineages to assist genomic epidemiology. Nat Microbiol. 2020;5:1403–7. doi: 10.1038/s41564-020-0770-5. 58. Singer J, Gifford R, Cotten M, Robertson D. CoV-GLUE: A web application for tracking SARS-CoV-2 genomic variation. Preprints. 2020:2020060225. doi: 10.20944/preprints202006.0225.v1. 59. CoVsurver: mutation analysis of hCoV-19. GISAID (https://www.gisaid.org/epiflu-applications/covsurver-mutations-app/, по состоянию на 11 декабря 2020 г.). 60. Pangolin COVID-19 lineage assigner (https://pangolin.cog-uk.io/, по состоянию на 11 декабря 2020 г.). 61. Fauquet CM, Fargette D. International Committee on Taxonomy of Viruses and the 3,142 unassigned species. Virol J. 2005;2:64. doi: 10.1186/1743-422X-2-64. 62. Alm E, Broberg EK, Connor T, Hodcroft EB, Komissarov AB, Maurer-Stroh S, et al. Geographical and temporal distribution of SARS-CoV-2 clades in the WHO European Region, January to June 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.32.2001410. 63. Policy statement on data sharing by WHO in the context of public health emergencies (as of 13 April 2016). Geneva: World Health Organization Geneva; 2016 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/254440, по состоянию на 25 ноября 2020 г.). 64. Механизм обеспечения готовности к пандемическому гриппу для обмена вирусами гриппа и доступа к вакцинам и другим преимуществам. Женева: Всемирная организация здравоохранения; 2011 г. (https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/44796/9789244503089_rus.pdf, по состоянию на 11 января 2021 г.). 65. Исполнительный комитет, 140-я сессия, пункт 7.5 предварительной повестки дня. Обзор Механизма обеспечения готовности к пандемическому гриппу. Доклад Генерального директора. Женева: Всемирная организация здравоохранения; 2016 г. (https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/EB140/B140_16-ru.pdf, по состоянию на 11 января 2021 г.). 66. Рекомендации в отношении стратегии лабораторного тестирования на COVID-19. Копенгаген: Европейское региональное бюро ВОЗ; 2020 г. (https://apps.who.int/iris/handle/10665/331732, по состоянию на 11 января 2021 г.). 67. Guidance for laboratories shipping specimens to WHO reference laboratories that provide confirmatory testing for COVID-19 virus. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://apps.who.int/iris/handle/10665/331639, по состоянию на 4 декабря 2020 г.). 68. Molecular assays to diagnose COVID-19: summary table of available protocols. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/who-documents-detail/molecular-assays-to-diagnose-covid-19-summary-table-of-available-protocols, по состоянию на 4 декабря 2020 г.). 69. Fact sheet: genetic sequence data and databases. Geneva: World Health Organization; 2018 (https://www.who.int/influenza/pip/GSD_EN_V2_10Sep2018.pdf?ua=1, по состоянию на 11 декабря 2020 г.). 70. medRxiv: The Preprint Server for Health Sciences (https://www.medrxiv.org/, по состоянию на 1 ноября 2020 г.). 71. bioRxiv: The Preprint Server for Biology (https://www.biorxiv.org/, по состоянию на 1 ноября 2020 г.). 72. Virological (https://virological.org/, по состоянию на 1 ноября 2020 г.). 73. Wu F, Zhao S, Yu B, Chen Y-M, Wang W, Song Z-G, et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature. 2020;579:265–9. doi: 10.1038/s41586-020-2008-3. 74. Lu J, du Plessis L, Liu Z, Hill V, Kang M, Lin H, et al. Genomic epidemiology of SARS-CoV-2 in Guangdong Province, China. Cell. 2020;181:997–1003.e9. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.023. 75. Zhou P, Yang XL, Wang XG, Hu B, Zhang L, Zhang W, et al. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature. 2020;579:270–3. doi: 10.1038/s41586-020-2012-7. 76. Corman VM, Landt O, Kaiser M, Molenkamp R, Meijer A, Chu DK, et al. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real-time RT-PCR. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045. 77. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) in suspected human cases by RT-PCR. Hong Kong University Medical School; 2020 (https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/peiris-protocol-16-1-20.pdf?sfvrsn=af1aac73_4, accessed 1 December 2020). 78. Melén K, Kakkola L, He F, Airenne K, Vapalahti O, Karlberg H, et al. Production, purification and immunogenicity of recombinant Ebola virus proteins: a comparison of Freund's adjuvant and adjuvant system 03. J Virol Methods. 2017;242:35–45. doi: 10.1016/j.jviromet.2016.12.014. 79. Draft landscape of COVID-19 candidate vaccines. Geneva: World Health Organization (https://www.who.int/publications/m/item/draft-landscape-of-covid-19-candidate-vaccines, по состоянию на 26 июня 2020 г.). 80. Ren Y, Zhou Z, Liu J, Lin L, Li S, Wang H, et al. A strategy for searching antigenic regions in the SARS-CoV spike protein. Genomics Proteomics Bioinformatics. 2003;1:207–15. doi: 10.1016/s1672-0229(03)01026-x. 81. Li Q, Guan X, Wu P, Wang X, Zhou L, Tong Y, et al. Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus-infected pneumonia. N Engl J Med. 2020;382:1199–207. doi: 10.1056/NEJMoa2001316. 82. Andersen K. Clock and TMRCA based on 27 genomes. Scripps Research; 2020 (https://virological.org/t/clock-and-tmrca-based-on-27- genomes/347, по состоянию на 26 июня 2020 г.). Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 16 - 83. Report of the WHO–China Joint Mission on coronavirus disease 2019 (COVID-19). Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.who.int/publications-detail-redirect/report-of-the-who-china-joint-mission-on-coronavirus-disease-2019-(covid-19), по состоянию на 15 июля 2020 г.). 84. Cui J, Li F, Shi Z-L. Origin and evolution of pathogenic coronaviruses. Nat Rev Microbiol. 2019;17:181–92. doi: 10.1038/s41579-018- 0118-9. 85. Grenfell BT, Pybus OG, Gog JR, Wood JLN, Daly JM, Mumford JA, et al. Unifying the epidemiological and evolutionary dynamics of pathogens. Science. 2004;303:327–32. doi: 10.1126/science.1090727. 86. Volz EM, Koelle K, Bedford T. Viral phylodynamics. PLoS Comput Biol. 2013;9. doi: 10.1371/journal.pcbi.1002947. 87. Pybus OG, Rambaut A. Evolutionary analysis of the dynamics of viral infectious disease. Nat Rev Genet. 2009;10:540–50. doi: 10.1038/nrg2583. 88. Lai A, Bergna A, Caucci S, Clementi N, Vicenti I, Dragoni F, et al. Molecular tracing of SARS-CoV-2 in Italy in the first three months of the epidemic. Viruses. 2020;12. doi: 10.3390/v12080798. 89. Fauver JR, Petrone ME, Hodcroft EB, Shioda K, Ehrlich HY, Watts AG, et al. Coast-to-coast spread of SARS-CoV-2 during the early epidemic in the United States. Cell. 2020;181:990–6.e5. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.021. 90. Candido DdS, Claro IM, Jesus dJG, Souza dWM, Moreira FRR, Dellicour S, et al. Evolution and epidemic spread of SARS-CoV-2 in Brazil. Science. 2020;369:1255–60. doi: 10.1101/2020.06.11.20128249. 91. Lemey P, Hong S, Hill V, Baele G, Poletto C, Colizza V, et al. Accommodating individual travel history, global mobility, and unsampled diversity in phylogeography: a SARS-CoV-2 case study. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.06.22.165464. 92. Lemey P, Rambaut A, Bedford T, Faria N, Bielejec F, Baele G, et al. Unifying viral genetics and human transportation data to predict the global transmission dynamics of human influenza H3N2. PLoS Pathog. 2014;10:e1003932. doi: 10.1371/journal.ppat.1003932. 93. Dudas G, Carvalho LM, Bedford T, Tatem AJ, Baele G, Faria NR, et al. Virus genomes reveal factors that spread and sustained the Ebola epidemic. Nature. 2017;544:309–15. doi: 10.1038/nature22040. 94. Dellicour S, Baele G, Dudas G, Faria NR, Pybus OG, Suchard MA, et al. Phylodynamic assessment of intervention strategies for the West African Ebola virus outbreak. Nat Commun. 2018;9:1–9. doi: 10.1038/s41467-018-03763-2. 95. Lemey P, Rambaut A, Drummond AJ, Suchard MA. Bayesian phylogeography finds its roots. PLoS Comput Biol. 2009;5:e1000520. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000520. 96. Lemey P, Rambaut A, Welch JJ, Suchard MA. Phylogeography takes a relaxed random walk in continuous space and time. Mol Biol Evol. 2010;27:1877–85. doi: 10.1093/molbev/msq067. 97. Bloomquist EW, Lemey P, Suchard MA. Three roads diverged? Routes to phylogeographic inference. Trends Ecol Evol. 2010;25:626–32. doi: 10.1016/j.tree.2010.08.010. 98. Faria NR, Suchard MA, Rambaut A, Lemey P. Towards a quantitative understanding of viral phylogeography. Curr Opin Virol. 2011;1:423–9. doi: 10.1016/j.coviro.2011.10.003. 99. Lemey P, Hong S, Hill V, Baele G, Poletto C, Colizza V, et al. Accommodating individual travel history, global mobility, and unsampled diversity in phylogeography: A SARS-CoV-2 case study. bioRxiv. 2020:165464. doi: 10.1101/2020.06.22.165464. 100. Reusken CB, Buiting A, Bleeker-Rovers C, Diederen B, Hooiveld M, Friesema I, et al. Rapid assessment of regional SARS-CoV-2 community transmission through a convenience sample of healthcare workers, the Netherlands, March 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.12.2000334. 101. Worby CJ, Lipsitch M, Hanage WP. Shared genomic variants: identification of transmission routes using pathogen deep-sequence data. Am J Epidemiol. 2017;186:1209–16. doi: 10.1093/aje/kwx182. 102. Duchene S, Featherstone L, Haritopoulou-Sinanidou M, Rambaut A, Lemey P, Baele G. Temporal signal and the phylodynamic threshold of SARS-CoV-2. bioRxiv. 2020:077735. doi: 10.1101/2020.05.04.077735. 103. Volz E, Fu H, Wang H, Xi X, Chen W, Liu D, et al. Genomic epidemiology of a densely sampled COVID19 outbreak in China. medRxiv. 2020:20033365. doi: 10.1101/2020.03.09.20033365. 104. Bedford T, Greninger AL, Roychoudhury P, Starita LM, Famulare M, Huang M-L, et al. Cryptic transmission of SARS-CoV-2 in Washington State. Science. 2020;370:571–5. doi: 10.1101/2020.04.02.20051417. 105. Zehender G, Lai A, Bergna A, Meroni L, Riva A, Balotta C, et al. Genomic characterization and phylogenetic analysis of SARS-CoV-2 in Italy. J Med Virol. 2020;92:1637–40. doi: 10.1002/jmv.25794. 106. Worobey MA-O, Pekar JA-O, Larsen BA-O, Nelson MA-O, Hill V, Joy JB, et al. The emergence of SARS-CoV-2 in Europe and North America. Science. 2020;370:564–70. doi: 10.1126/science.abc8169. 107. Asghar H, Diop OM, Weldegebriel G, Malik F, Shetty S, El Bassioni L, et al. Environmental surveillance for polioviruses in the Global Polio Eradication Initiative. J Infect Dis. 2014;210 Suppl 1:S294–303. doi: 10.1093/infdis/jiu384. 108. Paul JR, Trask JD, Gard S. Ii. Poliomyelitic virus in urban sewage. J Exp Med. 1940;71:765–77. doi: 10.1084/jem.71.6.765. 109. Nemudryi A, Nemudraia A, Wiegand T, Surya K, Buyukyoruk M, Cicha C, et al. Temporal detection and phylogenetic assessment of SARS-CoV-2 in municipal wastewater. Cell Rep Med. 2020;1:100098. doi: 10.1016/j.xcrm.2020.100098. 110. Wu F, Zhang J, Xiao A, Gu X, Lee WL, Armas F, et al. SARS-CoV-2 titers in wastewater are higher than expected from clinically confirmed cases. mSystems. 2020;5. doi: 10.1128/mSystems.00614-20. 111. Ahmed W, Angel N, Edson J, Bibby K, Bivins A, O'Brien JW, et al. First confirmed detection of SARS-CoV-2 in untreated wastewater in Australia: a proof of concept for the wastewater surveillance of COVID-19 in the community. Sci Total Environ. 2020;728:138764. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138764. 112. Wurtzer SMV, Mouchel JM, Maday Y, Teyssou R, Richard E, Almayrac JL, Moulin L. Evaluation of lockdown impact on SARS-CoV-2 dynamics through viral genome quantification in Paris wastewaters. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.04.12.20062679. 113. La Rosa G, Iaconelli M, Mancini P, Bonanno Ferraro G, Veneri C, Bonadonna L, et al. First detection of SARS-CoV-2 in untreated wastewaters in Italy. Sci Total Environ. 2020;736:139652. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139652. 114. Gertjan Medema LH, Goffe Elsinga, Ronald Italiaander, Anke Brouwer. Presence of SARS-coronavirus-2 RNA in sewage and correlation with reported COVID-19 prevalence in the early stage of the epidemic in the Netherlands. Environ Sci Technol Lett. 2020. doi: 10.1021/acs.estlett.0c00357. Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 17 - 115. Lodder W, de Roda Husman AM. SARS-CoV-2 in wastewater: potential health risk, but also data source. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020;5:533–4. doi: 10.1016/S2468-1253(20)30087-X. 116. Положение дел в области санитарно-эпидемиологического надзора за состоянием окружающей среды на предмет выявления вируса SARS-CoV-2. Научная справка. Женева: Всемирная организация здравоохранения; 2020 г. (https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/333670/WHO-2019-nCoV-Sci_Brief-EnvironmentalSampling-2020.1-rus.pdf, по состоянию на 11 января 2021 г.). 117. Rapid expert consultation on environmental surveillance of SARS-CoV-2 in wastewater: summary report. Geneva: World Health Organization; 2020 (https://www.euro.who.int/en/health-topics/environment-and-health/water-and- sanitation/publications/2020/rapid-expert-consultation-on-environmental-surveillance-of-sars-cov-2-in-wastewater-summary-report- 2020, по состоянию на 12 декабря 2020 г.). 118. Edridge AWD, Kaczorowska JM, Hoste ACR, Bakker M, Klein M, Jebbink MF, et al. Coronavirus protective immunity is short lasting. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.05.11.20086439. 119. To KK, Hung IF, Ip JD, Chu AW, Chan WM, Tam AR, et al. COVID-19 re-infection by a phylogenetically distinct SARS-coronavirus-2 strain confirmed by whole genome sequencing. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1275. 120. Goldman JD, Wang K, Roltgen K, Nielsen SCA, Roach JC, Naccache SN, et al. Reinfection with SARS-CoV-2 and failure of humoral immunity: a case report. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.09.22.20192443. 121. Gupta V, Bhoyar RC, Jain A, Srivastava S, Upadhayay R, Imran M, et al. Asymptomatic reinfection in two healthcare workers from India with genetically distinct SARS-CoV-2. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1451. 122. Mulder M, van der Vegt D, Oude Munnink BB, GeurtsvanKessel CH, van de Bovenkamp J, Sikkema RS, et al. Reinfection of SARS-CoV-2 in an immunocompromised patient: a case report. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1538. 123. Tillett RL, Sevinsky JR, Hartley PD, Kerwin H, Crawford N, Gorzalski A, et al. Genomic evidence for reinfection with SARS-CoV-2: a case study. Lancet Infect Dis. 2020. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30764-7. 124. Van Elslande J, Vermeersch P, Vandervoort K, Wawina-Bokalanga T, Vanmechelen B, Wollants E, et al. Symptomatic SARS-CoV-2 reinfection by a phylogenetically distinct strain. Clin Infect Dis. 2020. doi: 10.1093/cid/ciaa1330. 125. Common investigation protocol for investigating suspected SARS-CoV-2 reinfection. Atlanta: United States Centers for Disease Control and Prevention; 2020 (https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/reinfection.html, по состоянию на 1 ноября 2020 г.). 126. Reinfection with SARS-CoV-2: considerations for public health response. Stockholm: European Centre for Disease Prevention and Control; 2020 (https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/Re-infection-and-viral-shedding-threat-assessment- brief.pdf, по состоянию на 1 ноября 2020 г.). 127. Emergencies preparedness, response: SARS-CoV-2 variants. Disease outbreak news. Geneva: World Health Organization; 31 December 2020 (https://www.who.int/csr/don/31-december-2020-sars-cov2-variants/en/, accessed 31 December 2020) 128. Baum A, Fulton BO, Wloga E, Copin R, Pascal KE, Russo V, et al. Antibody cocktail to SARS-CoV-2 spike protein prevents rapid mutational escape seen with individual antibodies. Science. 2020;369:1014–8. doi: 10.1126/science.abd0831. 129. Inzaule SC, Hamers RL, Paredes R, Yang C, Schuurman R, Rinke de Wit TF. The evolving landscape of HIV drug resistance diagnostics for expanding testing in resource-limited settings. AIDS Rev. 2017;19:219–30 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28182618, по состоянию на 15 ноября 2020 г.). 130. Sepulveda N, Phelan J, Diez-Benavente E, Campino S, Clark TG, Hopkins H, et al. Global analysis of Plasmodium falciparum histidine-rich protein-2 (pfhrp2) and pfhrp3 gene deletions using whole-genome sequencing data and meta-analysis. Infect Genet Evol. 2018;62:211– 9. doi: 10.1016/j.meegid.2018.04.039. 131. Cremer J, Hofstraat SHI, van Heiningen F, Veldhuijzen IK, van Benthem BHB, Benschop KSM. Genetic variation of Hepatitis B surface antigen among acute and chronic Hepatitis B virus infections in the Netherlands. J Med Virol. 2018;90:1576–85. doi: 10.1002/jmv.25232. 132. Hollinger FB. Hepatitis B virus genetic diversity and its impact on diagnostic assays. J Viral Hepat. 2007;14 Suppl 1:11–5. doi: 10.1111/j.1365-2893.2007.00910.x. 133. Lam SD, Bordin N, Waman VP, Scholes HM, Ashford P, Sen N, et al. SARS-CoV-2 spike protein predicted to form complexes with host receptor protein orthologues from a broad range of mammals. Sci Rep. 2020;10:16471. doi: 10.1038/s41598-020-71936-5. 134. Damas J, Hughes GM, Keough KC, Painter CA, Persky NS, Corbo M, et al. Broad host range of SARS-CoV-2 predicted by comparative and structural analysis of ACE2 in vertebrates. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117:22311–22. doi: 10.1073/pnas.2010146117. 135. Freuling CM, Breithaupt A, Müller T, Sehl J, Balkema-Buschmann A, Rissmann M, et al. Susceptibility of raccoon dogs for experimental SARS-CoV-2. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.08.19.256800v1. 136. Schlottau K, Rissmann M, Graaf A, Schon J, Sehl J, Wylezich C, et al. SARS-CoV-2 in fruit bats, ferrets, pigs, and chickens: an experimental transmission study. Lancet Microbe. 2020;1:e218–e25. doi: 10.1016/S2666-5247(20)30089-6. 137. Shi J, Wen Z, Zhong G, Yang H, Wang C, Huang B, et al. Susceptibility of ferrets, cats, dogs, and other domesticated animals to SARS- coronavirus 2. Science. 2020;368:1016–20. doi: 10.1126/science.abb7015. 138. Kim YI, Kim SG, Kim SM, Kim EH, Park SJ, Yu KM, et al. Infection and rapid transmission of SARS-CoV-2 in ferrets. Cell Host Microbe. 2020;27:704–9 e2. doi: 10.1016/j.chom.2020.03.023. 139. Halfmann PJ, Hatta M, Chiba S, Maemura T, Fan S, Takeda M, et al. Transmission of SARS-CoV-2 in domestic cats. N Engl J Med. 2020;383:592–4. doi: 10.1056/NEJMc2013400. 140. Ruiz-Arrondo I, Portillo A, Palomar AM, Santibanez S, Santibanez P, Cervera C, et al. Detection of SARS-CoV-2 in pets living with COVID- 19 owners diagnosed during the COVID-19 lockdown in Spain: a case of an asymptomatic cat with SARS-CoV-2 in Europe. Transbound Emerg Dis. 2020. doi: 10.1111/tbed.13803. 141. Richard M, Kok A, de Meulder D, Bestebroer TM, Lamers MM, Okba NMA, et al. SARS-CoV-2 is transmitted via contact and via the air between ferrets. Nat Commun. 2020;11:3496. doi: 10.1038/s41467-020-17367-2. 142. Sia SF, Yan LM, Chin AWH, Fung K, Choy KT, Wong AYL, et al. Pathogenesis and transmission of SARS-CoV-2 in golden hamsters. Nature. 2020. doi: 10.1038/s41586-020-2342-5. Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 18 - 143. Munster VJ, Feldmann F, Williamson BN, van Doremalen N, Pérez-Pérez L, Schulz J, et al. Respiratory disease and virus shedding in rhesus macaques inoculated with SARS-CoV-2. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.03.21.001628v1. 144. Zhao Y, Wang J, Kuang D, Xu J, Yang M, Ma C, et al. Susceptibility of tree shrew to SARS-CoV-2 infection. Sci Rep. 2020;10:16007. doi: 10.1038/s41598-020-72563-w. 145. Woolsey C, Borisevich V, Prasad AN, Agans KN, Deer DJ, Dobias NS, et al. Establishment of an African green monkey model for COVID- 19. bioRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.05.17.100289. 146. Lu S, Zhao Y, Yu W, Yang Y, Gao J, Wang J, et al. Comparison of nonhuman primates identified the suitable model for COVID-19. Signal Transduct Target Ther. 2020;5:157. doi: 10.1038/s41392-020-00269-6. 147. Sit THC, Brackman CJ, Ip SM, Tam KWS, Law PYT, To EMW, et al. Infection of dogs with SARS-CoV-2. Nature. 2020. doi: 10.1038/s41586- 020-2334-5. 148. Newman A, Smith D, Ghai RR, Wallace RM, Torchetti MK, Loiacono C, et al. First reported cases of SARS-CoV-2 infection in companion animals - New York, March–April 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69:710–3. doi: 10.15585/mmwr.mm6923e3. 149. Oreshkova N, Molenaar RJ, Vreman S, Harders F, Oude Munnink BB, Hakze-van der Honing RW, et al. SARS-CoV-2 infection in farmed minks, the Netherlands, April and May 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.23.2001005. 150. Cahan E. COVID-19 hits U.S. mink farms after ripping through Europe. Science Magazine. 2020 (https://www.sciencemag.org/news/2020/08/covid-19-hits-us-mink-farms-after-ripping-through-europe, по состоянию на 13 ноября 2020 г.). 151. Abdel-Moneim AS, Abdelwhab EM. Evidence for SARS-CoV-2 infection of animal hosts. Pathogens. 2020;9. doi: 10.3390/pathogens9070529. 152. Exposure of humans or animals to SARS-CoV-2 from wild, livestock, companion and aquatic animals. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 2020 (http://www.fao.org/3/ca9959en/ca9959en.pdf, по состоянию на 1 декабря 2020 г.). 153. Guidelines to mitigate the impact of the COVID-19 pandemic on livestock production and animal health. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations; 2020 (http://www.fao.org/3/ca9177en/CA9177EN.pdf, по состоянию на 1 декабря 2020 г.). 154. Guidance on working with farmed animals of species susceptible to infection with SARS-CoV-2. Paris: World Organisation for Animal Health (OIE); 2020 (https://www.oie.int/fileadmin/Home/MM/Draft_OIE_Guidance_farmed_animals_cleanMS05.11.pdf, по состоянию на 8 декабря 2020 г.). 155. El Zowalaty ME, Jarhult JD. From SARS to COVID-19: a previously unknown SARS-related coronavirus (SARS-CoV-2) of pandemic potential infecting humans: call for a One Health approach. One Health. 2020;9:100124. doi: 10.1016/j.onehlt.2020.100124. 156. Leroy EM, Ar Gouilh M, Brugere-Picoux J. The risk of SARS-CoV-2 transmission to pets and other wild and domestic animals strongly mandates a One-Health strategy to control the COVID-19 pandemic. One Health. 2020;10:100133. doi: 10.1016/j.onehlt.2020.100133. 157. Guidelines for working with free-ranging wild mammals in the era of the COVID-19 pandemic. Paris: World Organisation for Animal Health (OIE); 2020 (https://www.oie.int/fileadmin/Home/eng/Our_scientific_expertise/docs/pdf/COV-19/A_WHSG_and_OIE_COVID- 19_Guidelines.pdf, по состоянию на 10 декабря 2020 г.). Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 19 - Приложение I. Ключевые вопросы, на которые необходимо ответить до начала осуществления программы секвенирования (1) Каковы ожидаемые результаты программы секвенирования? (2) Какие образцы необходимо секвенировать для достижения ожидаемых результатов? Какие метаданные или дополнительные источники данных имеют решающее значение? (3) Кто входит в число заинтересованных сторон и каковы сферы их ответственности? Как обеспечить их эффективное участие в процессе? (4) Как в необходимых случаях организовать оперативное распространение образцов и информации между заинтересованными сторонами? (5) Разработан ли проект в соответствии с местными, национальными и международными законами и с соблюдением этических принципов? (6) Имеются ли достаточные финансовые средства, оборудование и людские ресурсы для проведения всех этапов отбора образцов, лабораторных процедур секвенирования, биоинформационного, филодинамического и других видов анализа, обмена данными и своевременной передачи результатов заинтересованным сторонам? (7) Как достичь поставленных целей, не создавая препятствий для других направлений лабораторной работы, таких как клиническая диагностика, и избегая дублирования усилий? (8) Как будет проводиться оценка программы на предмет экономической эффективности и полезного воздействия? Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 20 - Приложение II. Контрольный перечень мероприятий по организации программы секвенирования SARS-CoV-2 Цели Определите цели, стоящие перед программой секвенирования; какую информацию может предоставить секвенирование в дополнение к другим существующим подходам или с большей эффективностью в сравнении с затратами? Выявление и привлечение заинтересованных сторон Составьте перечень ключевых действующих лиц. Обсудите цели программы со старшими представителями групп заинтересованных сторон и определите обязанности каждой группы. Предусмотрите возможность обмена учебными материалами о потенциале и требованиях в отношении секвенирования SARS-CoV-2 с заинтересованными сторонами. Определите каналы сотрудничества между ключевыми заинтересованными сторонами, необходимые для обеспечения оперативного перемещения образцов, направления запросов на информацию и использования результатов. Обеспечьте установление четких и надежных связей между заинтересованными сторонами. Технические соображения В консультации со старшими членами групп по выявлению случаев и анализу определите уровень геномной выборки, необходимый для достижения поставленных целей. В консультации со старшими членами групп по выявлению случаев и анализу определите метаданные, необходимые для достижения поставленных целей. Выберите соответствующие протоколы подготовки образцов и библиотек. Выберите соответствующие биоинформационные протоколы. Выберите соответствующие аналитические протоколы. Логистические соображения Определите, где будет проводиться секвенирование и анализ (например, в корпоративной диагностической лаборатории или в привлеченной коммерческой или академической лаборатории). Определите источники финансирования, необходимого для обеспечения лабораторного секвенирования, хранения и анализа данных. Обеспечьте наличие достаточного количества реагентов и компьютерных мощностей и устойчивое снабжение этими материалами и оборудованием по мере необходимости. Обеспечьте наличие людских ресурсов достаточной численности и обладающих необходимой квалификацией для осуществления программы на каждом ее этапе. Убедитесь в том, что на всех этапах процесса обеспечивается надлежащее состояние образцов посредством поддержания холодовой цепи или принятия других необходимых мер. Обеспечьте надлежащий сбор и хранение метаданных и их достоверную привязку к биологическим образцам. Предусмотрите возможность дополнительной нагрузки, которую создаст секвенирование для действующих служб общественного здравоохранения, и постарайтесь ее снизить. Для крупномасштабных программ секвенирования определите пути оптимизации обмена данными и образцами между участвующими группами (например, оцените возможность использования идентификации по единственному образцу и идентичных форматов метаданных). Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 21 - Обеспечение безопасной и этичной среды Проведите надлежащую этическую оценку процессов генерирования, использования и хранения данных о последовательностях и связанных с ними метаданных. Выполните оценку рисков, связанных с процедурами секвенирования, для обеспечения надлежащей биобезопасности на всех этапах. Выполните оценку рисков, связанных с процедурами секвенирования, для обеспечения надлежащей биозащищенности в соответствии с национальным и региональным законодательством. Рассмотрите кадровые последствия, включая необходимость перераспределения персонала или найма дополнительных работников для поддержания индивидуальной рабочей нагрузки на разумном уровне. Обеспечьте, чтобы персонал мог ездить на работу и находиться на рабочем месте безопасно и в соответствии с национальными руководящими принципами по предотвращению передачи инфекции во время вспышки COVID-19. Определите необходимые меры для поддержания программы секвенирования, если ключевые сотрудники заболевают или вынуждены самоизолироваться. Обмен данными Убедитесь, что все заинтересованные стороны пришли к согласию относительно того, какие последовательности и метаданные поступят в открытый доступ, через какие платформы и когда. Убедитесь, что все заинтересованные стороны пришли к согласию относительно того, следует ли предоставить доступ к тем или иным метаданным лишь для ограниченного числа местных пользователей, и разработайте стратегии безопасной передачи таких данных. Обеспечьте, чтобы механизмы обмена данными соответствовали национальным и международным правовым нормам. Оценка эффективности программы Создайте возможности для регулярного проведения оценки эффективности программы секвенирования, включая успехи и сохраняющиеся проблемы. Обеспечьте внедрение системы мониторинга и оценки для определения эффективности программы секвенирования как по техническим показателям (качество и др.), так и по показателям успешности в достижении поставленных целей. Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 22 - Приложение III. Широко используемые платформы для анализа секвенирования SARS-CoV-2 и их характеристики а Настоящий перечень содержит обзор наиболее часто используемых инструментов для секвенирования генома SARS-CoV-2. Упоминание определенных приборов не означает, что они одобрены или рекомендованы ВОЗ. b Различные оценки уровней затрат можно найти в публикации ВОЗ (8). Инструмента Преимущества Недостатки Длительность рабочего цикла Пропускная мощность Сравнение затрат Метод Сэнгера Широко доступен Прост в использовании Низкозатратное секвенирование, если требуется небольшое число мишеней Крайне низкая пропускная способность Ампликоны (часто не более 1000 пн) должны быть индивидуально амплифицированы и секвенированы Дорогостоящий метод для анализа полных геномов Не подходит для метагеномики Обычно несколько часов 100 Кб – 2 Мб за один прогон Относительно невысокая стоимость при использовании немногочисленных мишеней Метод Illumina (например, iSeq, MiniSeq, MiSeq, NextSeq, HiSeq, NovaSeq) Можно достичь крайне высоких показателей производительности (выхода) секвенирования Очень высокая точность Секвенаторы iSeq портативны Методы обработки данных четко установлены Высокая стоимость приобретения и обслуживания аппаратуры, за исключением Illumina iSeq, по сравнению с некоторыми другими платформами Максимальная длина считывания 2 х 300 пн 10–55 ч, в зависимости от прибора 1,2–6000 Гб, в зависимости от прибора Высокая стоимость пусконаладочных работ и технического обслуживания Умеренные эксплуатационные расходы Oxford Nanopore Technologies (Flongle, MinION, GridION, PromethION) Портативная аппаратура, прямое секвенирование Получение данных в режиме реального времени Низкая стоимость пусконаладочных работ и технического обслуживания Можно прекратить секвенирование, как только будет получен достаточный объем данных Достижима крайне высокая длина считывания (превышающая полную длину генома SARS-CoV-2) Трудности со считыванием гомополимерных участков Частота ошибок считывания составляет ≈5% (при использовании проточных ячеек R9.4), поэтому для получения высокоточных консенсусных последовательностей решающее значение имеет применение надлежащих биоинформационных алгоритмов В настоящее время метод пригоден для определения внутривидовых вариаций только при использовании репликативного секвенирования (52) Результаты доступны немедленно Процесс считывания и наблюдения по мере необходимости можно продолжать в течение ряда дней От < 2 Гб для проточных ячеек Flongle до 220 Гб для PromethION На PromethION можно использовать до 48 проточных ячеек Не требуется техническое обслуживание, низкие затраты на запуск прибора Умеренные эксплуатационные расходы Ion Torrent Короткий рабочий цикл секвенирования Трудности со считыванием гомополимерных участков Дорогостоящая аппаратура В типичных случаях максимальная длина считывания около 400 пн 2 часа – 1 день, в зависимости от чипа и устройства 30 Мб–50 Гб в зависимости от чипа и устройства Умеренная стоимость Геномное секвенирование SARS-CoV-2 для целей общественного здравоохранения: временные рекомендации - 23 - ВОЗ продолжает проводить тщательный мониторинг ситуации в целях своевременного выявления любых изменений, которые могут оказывать влияние на данные временные рекомендации. При возникновения таких изменений ВОЗ выпустит следующую обновленную версию. В противном случае срок действия настоящего временного руководящего документа истекает через 2 года после даты его опубликования. © Всемирная организация здравоохранения, 2021. Некоторые права защищены. Данная работа распространяется на условиях лицензии CC BY-NC-SA 3.0 IGO. WHO reference number: WHO/2019-nCoV/genomic_sequencing/2021.1