主要观点总结
研究团队利用基因组数据与匿名手机数据结合，绘制了病原体传播和进化的新方法，该方法为预测和预防未来疫情提供了关键见解。以肺炎链球菌为例，科学家首次精确量化不同菌株的适应性，并发现肺炎球菌疫苗引入后，非靶向菌株的竞争优势增加，且对抗生素的耐药性也在上升。这项研究有助于针对最有害菌株的疫苗开发，并可能适用于其他病原体的研究。
关键观点总结
关键观点1: 新方法的概述
该研究结合病原体的基因组数据与人类旅行模式，绘制病原体传播和进化图，对未来疫情预测和预防提供关键信息。
关键观点2: 肺炎链球菌的研究实例
以肺炎链球菌为例，科学家整合基因组数据和人类流动性数据，观察其如何在不同地区间移动和随时间进化。
关键观点3: 疫苗引入后的影响
研究发现，肺炎球菌疫苗的引入虽然减少了某些类型细菌的案件数量，但非靶向菌株获得了竞争优势，且越来越多的菌株对抗生素产生耐药性。
关键观点4: 研究的价值与影响
该研究有助于针对最有害菌株的疫苗开发，并为其他病原体的研究提供了借鉴。此外，该模型可应用于其他地区，以更好地了解和预测病原体的传播。
文章预览
一种绘制病原体传播和进化及其对疫苗和抗生素反应的新方法，将为帮助预测和预防未来疫情提供关键见解。 该方法将病原体的基因组数据与从匿名手机数据中获取的人类旅行模式结合起来。 来自惠康桑格研究所、威特沃特斯兰德大学和南非国家传染病研究所、剑桥大学的研究人员以及全球肺炎球菌测序项目的合作伙伴，将在南非收集的近7000个肺炎链球菌(肺炎球菌)样本的基因组数据与详细的人类流动性数据整合在一起。这使他们能够看到这些导致肺炎和脑膜炎的细菌是如何在不同地区之间移动并随着时间进化的。 今天(7月3日)发表在《Nature》杂志上的这一发现表明，与2009年肺炎球菌疫苗相关的抗生素耐药性的初步下降可能只是暂时的，因为对青霉素等抗生素具有耐药性的非靶向菌株获得了68%的竞争优势。 这是科学家们第一次能够精确地量化不
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