评估英格兰SARS-COV-2血统B.1.1.7的可传播性

　　使用Thermofisher TaqPath测定法，在原本阳性的PCR测试中，使用VOC谱系的感染导致S基因靶标的诊断衰竭，该测定被广泛用于英国SARS-COV-2社区PCR测试。因此，我们通过使用与仅使用全基因组测序的SGTF更丰富的诊断数据，获得了B.1.1.7的空间和人口统计信息的更详细图片。几种SARS-COV-2变体可能会导致SGTF，但是自2020年11月中旬以来，SGTF的PCR测试中超过97％是由于B.1.1.7 sineage1。英国社区PCR测试中约有35％的阳性测试结果使用TAQPATH分析，因此提供了S基因靶标。在2020年11月中旬之前，PCR阳性中的SGTF频率是VOC频率的较差的代理。因此，我们开发了一个时空模型，以预测归因于VOC划分的SGTF案例的比例（补充方法第5节），此处称为真正的正比例（TPP）。假阳性归因于S-基因阳性情况（S+）类别。我们发现B.1.1.7的有效人口大小与TPP调整后的S计数高度相关（扩展数据图3）。　　图2A – C（和补充数据1，扩展数据图4）显示了国家卫生服务（NHS）英格兰可持续性和转化计划（STP）地区（NHS地区的地理区域）SGTF病例（S-），S+和总PCR阳性病例的时空趋势。从视觉上看，很明显，在第二个英格兰锁定期间，当学校开放时，S+案例数量减少，但S-病例数量增加。但是，在第三次锁定期间，当学校关闭时，S-和S+病例的发病率下降了。　　使用由TPP校正的SGTF频率应用于整体PHE病例数，我们使用半机械性流行病学模型13（补充方法6）共同估计了42个STP区域中的VOC和非VOC和非VOC的每周有效繁殖数（RT）值。该模型将VOC RT作为非VOC RT的倍数。通过将PHE案例数乘以TPP校正的SGTF频率，该模型拟合到获得的情况数。我们估计了流行病学周的RT 45-55（2020年11月1日至2021年1月16日）（图2D），如11月之前，VOC案例不足以可靠地估算整个英格兰的VOC繁殖数量。对于所有STP - 周对（图2E中的对角线上方），VOC RT大于非VOC RT。在第45-55周内，VOC和非VOC菌株的RT的估计平均比率为1.79（95％CI 1.22-2.49）。与系统动力学分析一样，在检查时间窗口的RT中，RT的乘法优势在第55周的时间窗口中下降至约1.5（图2D）。　　VOC的更大的RT估计值，即使非VOC变体的RT低于1，B.1.1.7具有传输优势，并且观察到的频率趋势不能仅仅是通过降低平均生成时间的减少来解释。我们重复了VOC和非VOC RT的联合估计，假设VOC的平均发电时间降低了25％（扩展数据图5），这估计RT在45-55周内RT的平均比率为1.60（95％CI 1.09-2.23）。将VOC的生成时间缩短到降低的模型中，但并未消除，随着时间的推移，传输优势的趋势下降。　　为了测试VOC传递性是否按年龄有所不同，我们首先检查了S+和S-病例的年龄分布。病例数在STP区域水平上以年龄为标准化，然后为每个STP周周计算病例年龄分布（补充方法第7节）。图3显示，年龄在19-49岁之间的个人是唯一相对于人口中份额（40％）的案件中始终代表过的年龄组，而VOC和非voc案件之间的差异很小。在观察到的案件中相对于他们在人口中的份额（9％），中学年龄的儿童（11-18岁）也被过度代表性，而VOC和非voc病例之间的差异在11月的三周内具有统计学意义（图3，扩展数据图6）。这一时期与第二次英格兰的锁定（20120年11月5日至12月2日）相吻合，当时学校开放时，与成人相比，所有变体的感染风险更大时，变体之间的年龄分布可能会改变。　　接下来，我们制定了模型，这些模型在年龄组之间纳入了VOC传播差异（补充方法第7节）。这些模型被各种拟合到基因组衍生和/或SGTF衍生的VOC频率，以及每个星期和地区的总年龄特异性病例，并使用贝叶斯抛弃的交叉验证进行比较。　　模型比较始终偏爱模型，该模型允许使用基因组或SGTF数据随时间和区域之间的传输优势变化。但是，纳入年龄效应的模型并未得到显着偏爱（扩展数据表1）。实际上，年龄分布中观察到的波动也同样通过不包含特定年龄特异性传输优势的模型很好地捕获（扩展数据图6）。我们还使用了这些模型比较来检验以下假设：VOC增长率的差异是B.1.1.7中生成时间降低的结果。原则上，可以从统计上确定这种差异，因为数据涵盖了整个RT高于和低于一个的时期。有时会纳入合并平均生成时间变化的模型（扩展数据表1），但是平均生成时间的估计比率尚未得到很好的识别，它在0.75和0.96之间变化，具体取决于拟合的模型和数据。VOC与非VOC之间的RT的平均比率在1.6和2.01之间，具体取决于模型变体。SGTF和基因组数据的最佳拟合模型的估计值为1.74（95％CRI 1.03–2.75），这与从系统动力学分析获得的估计值高度一致，以及对上述VOC和非VOC的RT的直接估计。该模型还重现了在我们的其他分析中看到的随时间的传输优势下降（扩展数据图7）。

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