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 パンゴリンロゴ | |
| 初回リリース | 2020年4月30日 |
|---|---|
| 安定版リリース | 4.3.1 [1]
/ 2023年7月26日 |
| リポジトリ | github.com/cov-lineages/pangolin |
| 書かれた | パイソン |
| ライセンス | GNU 一般公衆利用許諾書 v3.0 |
| Webサイト | パンゴリン |
PANGOLIN（世界的流行の命名系統の系統分類）は、Áine O'Toole博士[2]とAndrew Rambaut研究室のメンバーによって開発されたソフトウェアツールで、関連するウェブアプリケーションはサウスケンブリッジシャーのゲノム病原体監視センターによって開発されました。[3]その目的は、 COVID-19を引き起こすウイルスであるSARS-CoV-2の遺伝子系統を分類するために動的な命名法（Pango命名法として知られる）を実装することです。[4] SARS-CoV-2サンプルの全ゲノム配列を持つユーザーは、このツールを使用してその配列を送信し、他のゲノム配列と比較し、最も可能性の高い系統（Pango系統）を割り当てます。[5] 1回または複数回の実行が可能で、ツールは割り当てられた系統の既知の履歴に関する詳細情報を返すことができます。[5]さらに、Microreactと連携して、同じ系統の配列サンプルのレポートの場所を時系列で表示します。[5]この後者の機能は、 COVID-19 Genomics UK Consortiumから取得した公開ゲノムとGISAIDに提出されたゲノムを利用しています。[5]これはセンザンコウにちなんで名付けられました。
コンテクスト
PANGOLINはパンゴ命名システムを支える重要な要素である。[6]
Andrew Rambautら (2020)で説明されているように、 [4] Pango 系統は、疫学的イベント、たとえばウイルスが特定の地理的領域に侵入し、その後の拡散の証拠が見られることに関連する配列のクラスターとして説明されています。系統はパンデミックの新たな端を捉えるように設計されており、ゲノム疫学的監視やアウトブレイク調査に適した細かい粒度の解像度になっています。[要出典]
このツールとPANGOLIN命名システムは、COVID-19パンデミックの際に広く使用されました。[4] [7] [8]
説明
系統指定
PANGOLINツールとは異なり、Pango系統は、現在世界中で循環している多様性に基づいて定期的に手動でキュレーションされています。公開されているSARS-CoV-2ゲノムを含むアラインメントから大規模な系統樹が構築され、この系統樹内の配列のサブクラスターが手動で検査され、疫学情報と相互参照されて新しい系統が指定されます。これらはデータプロデューサーによって指定され、系統の提案はGitHubの問題リクエストを介してPangoチームに送信できます。[9] [10] [さらに説明が必要]
モデルトレーニング
これらの手動でキュレーションされた系統指定と関連するゲノム配列は、機械学習モデルのトレーニングへの入力です。このモデル（トレーニングと割り当ての両方）は、「pangoLEARN」と呼ばれています。pangoLEARNの現在のバージョンでは、決定木分類器のscikit-learn実装[11]に基づく分類木を使用しています。
血統の割り当て
もともとPANGOLINは最大尤度ベースの割り当てアルゴリズムを使用して、クエリSARS-CoV-2に最も可能性の高い系統配列を割り当てていました。しかし、2020年7月のバージョン2.0のリリース以降は、「pangoLEARN」機械学習ベースの割り当てアルゴリズムを使用して、新しいSARS-CoV-2ゲノムに系統を割り当てています。[12]このアプローチは高速で、比較的短時間で多数のSARS-CoV-2ゲノムを割り当てることができます。[13]
可用性
PANGOLINは、 CondaやGitHubリポジトリからダウンロード可能なコマンドラインベースのツールとして、 [12]また、ドラッグアンドドロップのグラフィカルユーザーインターフェイスを備えたWebアプリケーション[14]としても利用できます。PANGOLIN Webアプリケーションは、2021年1月時点で512,000を超える固有のSARS-CoV-2配列を割り当てています。[引用が必要]
クリエイターと開発者
PANGOLINはÁine O'TooleとRambaut研究室によって作成され、2020年4月5日にリリースされました。PANGOLINの主な開発者はÁine O'TooleとEmily Scherですが、Rambaut研究室のBen Jackson、JT McCrone、Verity Hill、Rachel Colquhounなど、他の多くの人々もこのツールのさまざまな側面に貢献しています。[5]
PANGOLINウェブアプリケーションは、ゲノム病原体監視センター[14]のAnthony Underwood、Ben Taylor、Corin Yeats、Khali Abu-Dahab、David Aanensenによって開発されました。[5]
参照
参考文献
- ^ “リリース 4.3.1”. 2023年7月26日. 2023年8月1日閲覧。
- ^ O'Toole, Áine; Scher, Emily; Underwood, Anthony; Jackson, Ben; Hill, Verity; McCrone, John T; Colquhoun, Rachel; Ruis, Chris; Abu-Dahab, Khalil; Taylor, Ben; Yeats, Corin; Du Plessis, Louis; Maloney, Daniel; Medd, Nathan; Attwood, Stephen W; Aanensen, David M; Holmes, Edward C; Pybus, Oliver G; Rambaut, Andrew (2021年7月5日). 「Pangolin Toolを使用した新興パンデミックにおける疫学的系統の割り当て」.ウイルス進化. 7 (2): veab064. doi :10.1093/ve/veab064. PMC 8344591. PMID 34527285 .
- ^ 「COVID-19のリアルタイム疫学」www.pathogensurveillance.net。2021年1月17日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2021年1月22日閲覧。
- ^ abc Rambaut, A.; Holmes, EC; O'Toole, Á.; et al. (2020). 「ゲノム疫学を支援するためのSARS-CoV-2系統の動的命名提案」. Nature Microbiology . 5 (11): 1403–1407. doi : 10.1038/s41564-020-0770-5 . PMC 7610519. PMID 32669681. S2CID 220544096 .
- ^ abcdef 「Pangolin Webアプリケーションリリース」。virological.org 2020年5月。2021年2月10日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年2月18日閲覧。
- ^ Rambaut, Andrew; Holmes, Edward C.; o'Toole, Áine; Hill, Verity; McCrone, John T.; Ruis, Christopher; Du Plessis, Louis; Pybus, Oliver G. (2020年7月15日). 「補遺: ゲノム疫学を支援するためのSARS-CoV-2系統の動的命名法提案」. Nature Microbiology . 6 (3): 415. doi : 10.1038/s41564-021-00872-5 . PMC 7845574. PMID 33514928 .
- ^ Pipes, Lenore; Wang, Hongru; Huelsenbeck, John P; Nielsen, Rasmus (2020年12月9日). Malik, Harmit (ed.). 「SARS-CoV-2系統発生の根付における不確実性の評価」. Molecular Biology and Evolution . 38 (4). Oxford University Press (OUP): 1537–1543. doi : 10.1093/molbev/msaa316 . ISSN 0737-4038. PMC 7798932. PMID 33295605. 2020年12月10日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2021年1月22日閲覧。
- ^ Jacob, Jobin John; Vasudevan, Karthick; Pragasam, Agila Kumari; Gunasekaran, Karthik; Kang, Gagandeep; Veeraraghavan, Balaji; Mutreja, Ankur (2020年12月22日). 「SARS-CoV-2の遺伝的変異体の進化的追跡により、安定化変異と不安定化変異の複雑なバランスが明らかに」。bioRxiv 10.1101/2020.12.22.423920。新たに出現した変異体の系統
分類には、PANGOLIN (Phylogenetic Assignment of Named Global Outbreak LINeages tool) が最も広く使用されているツールです。
- ^ 「pangoLEARN PANGOLINがアクセスするためのトレーニング済みモデルのストア」。GitHub : cov-lineages/pangoLEARN。2021年1月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年2月13日閲覧。
- ^ “PANGO lineages”. cov-lineages.org . 2021年2月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年3月4日閲覧。
- ^ “sklearn.tree.DecisionTreeClassifier”. scikit-learn.org . 2021年2月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年2月13日閲覧。
- ^ ab “cov-lineages/pangolin”. GitHub: cov-lineages/pangolin . 2021年2月15日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年2月13日閲覧。
- ^ 「pangoLEARN PANGOLIN 2.0: pangoLEARN の説明」。cov -lineages.org。2021年11月4日時点のオリジナルからアーカイブ。2021年11月19日閲覧。
このモデルは、GISAIDの約60,000のSARS-CoV-2配列を使用してトレーニングされました...このモデルのトレーニングには、当社のハードウェアで約30分かかります。
- ^ ab “Pangolin COVID-19 Lineage Assigner”. pangolin.cog-uk.io . 2021年2月10日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年2月13日閲覧。
外部リンク
- GitHubのパンゴリン
- 公式サイト
- pango.network — Pango システムのルール、ガバナンス委員会、系統指定委員会に関する情報