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Erschienen in: Infection 1/2018

31.10.2017 | Original Paper

Whole genome sequencing identifies influenza A H3N2 transmission and offers superior resolution to classical typing methods

verfasst von: Dominik M. Meinel, Susanne Heinzinger, Ute Eberle, Nikolaus Ackermann, Katharina Schönberger, Andreas Sing

Erschienen in: Infection | Ausgabe 1/2018

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Abstract

Objectives

Influenza with its annual epidemic waves is a major cause of morbidity and mortality worldwide. However, only little whole genome data are available regarding the molecular epidemiology promoting our understanding of viral spread in human populations.

Methods

We implemented a RT-PCR strategy starting from patient material to generate influenza A whole genome sequences for molecular epidemiological surveillance. Samples were obtained within the Bavarian Influenza Sentinel. The complete influenza virus genome was amplified by a one-tube multiplex RT-PCR and sequenced on an Illumina MiSeq.

Results

We report whole genomic sequences for 50 influenza A H3N2 viruses, which was the predominating virus in the season 2014/15, directly from patient specimens. The dataset included random samples from Bavaria (Germany) throughout the influenza season and samples from three suspected transmission clusters. We identified the outbreak samples based on sequence identity. Whole genome sequencing (WGS) was superior in resolution compared to analysis of single segments or partial segment analysis. Additionally, we detected manifestation of substantial amounts of viral quasispecies in several patients, carrying mutations varying from the dominant virus in each patient.

Conclusion

Our rapid whole genome sequencing approach for influenza A virus shows that WGS can effectively be used to detect and understand outbreaks in large communities. Additionally, the genomic data provide in-depth details about the circulating virus within one season.
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Metadaten
Titel
Whole genome sequencing identifies influenza A H3N2 transmission and offers superior resolution to classical typing methods
verfasst von
Dominik M. Meinel
Susanne Heinzinger
Ute Eberle
Nikolaus Ackermann
Katharina Schönberger
Andreas Sing
Publikationsdatum
31.10.2017
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Infection / Ausgabe 1/2018
Print ISSN: 0300-8126
Elektronische ISSN: 1439-0973
DOI
https://doi.org/10.1007/s15010-017-1091-3

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