Implementation of big-data integration analysis strategies to predict host-competence for vector-borne diseases Implementering av big-data integrerings strategier för att förutse värdkompetens hos smittspridande vektorer Det övergripande målet för det här projektet är att implementera en datadriven strategi för att kunna förutse värdkompetens hos insekter som sprider sjukdomar, så kallade vektorer. Verktyget ska kunna implementeras för att studera sannolikheten att potentiella vektorer i geografiska regioner runt ett område där ett större utbrott sker, är mottagliga för sjukdomen och kan sprida den vidare. Detta kan på så vis vägleda aktioner för att förebygga smittspridningPå senare år har det skett en ökning i fallen av storskaliga epidemiska spridningar av vektorburna sjukdomar, såsom Zika utbrottet 2015-2016 i Latinamerika. Utbrott av virusen; dengue, yellow fever, och chikungunya har också ökat i sjukdomsfall och spridningen sker ofta oförutsett. Fall av malaria, Leishmania och andra vektorburna parasitsjukdomar i tropiska regioner förväntas också öka på grund av den globala uppvärmningen. Med hänseende till pågående klimatförändringar ökar risken för storskaliga utbrott av vektorburna sjukdomar i flera delar av världen, inklusive Latinamerika, delar av Afrika och Asien. Därmed förväntas också behovet av verktyg för att kontrollera smittspridning öka i relevans. Med den snabba utvecklingen av datadriven biologisk och medicinsk forskning och den enormt höga produktionsnivån av nästa generations sekvenserings (NGS) data, har vi nu uppnått nya möjligheter att utföra storskaliga metadata analyser.Konceptet ”värdkompetens” inkluderar en infekterad värds respons mot en invaderande mikrob, i det här fallet insektens eller vektorns tolerans eller sensitivitet till att en smittsam mikrob lyckas kolonisera insekten och uppnå förutsättningarna för att sprida sig vidare. Värdkompetens är länkat till immunsvar hos värden, exakt vad som bestämmer om en värd är mottaglig eller inte varierar men genetiska variabler som leder till tolerans är generellt konserverade inom en art och kan vara konserverade mellan olika arterMålsättningen för det här projektet är att frilägga genetisk information som tillåter genererandet av molekylära verktyg med kapacitet att studera vektorkompetens hos smittspridande vektorer. Detta kommer vi att göra genom Integrative Trancriptomic Analysis (ITA), av storskaliga NGS dataset. Metoden går ut på att nyttja all data länkad till genuttryck som finns tillgänglig i publika domäner för en viss biologisk process, det inkluderar data från alla relevanta organismer och scenarier som kan påverka den studerade processen. Metoden är därmed inte begränsad till de genetiska vägar som redan är kända. ITA är en nyutvecklad analysstrategi och kan enkelt anpassas till olika biologiska frågeställningar hos olika organismer.I projektet kommer vi att fokusera på insekterna; Aedes, myggan som sprider virussjukdomarna Zika och Chikungunya, samt Anopheles, myggan som sprider malaria och sandflugan som sprider Leishmania. Vi kommer i samarbete med kollegor i Manaus, Brasilien samla in myggor i fält och utsätta dessa för experimentella infektioner med respektive mikrob. Sedermera kommer vi utvärdera vilka som är mottagliga alternative toleranta. Insekter från båda dessa grupper kommer att analyseras för sitt totala genuttryck med hjälp av NGS applikationer. NGS datan används sedan i syfte att ”träna” ITA modellen genom maskininlärning för att förtydliga vilka gener eller genetiska processer som ligger bakom tolerans och sensitivitet mot infektion. Detta kommer sedan att valideras på funktionell nivå med CRISPR (gensaxen) i samarbete med grupper i BrasilienDen slutliga produkten är en bioinformatisk open-access resurs som kommer att kunna användas för att förutse vektorkompetens bland de vektorer inkluderade i denna studie. Målet med verktyget är att kunna replikera nödvändiga delar av denna process för att adaptera det till andra typer av vektorer/sjukdomar, samt att kunna applicera det globalt för potentiella nya sjukdomar i framtiden (epidemic preparedness), samt att människor i riskområden enkelt ska kunna implementera och använda dessa verktyg The comprehensive goal for this project is to implement a big-data integrative analysis strategy to predict host-competence in insect vectors that transmit infectious diseases. There has recently been an emergence of widespread, vector-borne epidemics, including the zika outbreak in 2015-16 and the current chikungunya manifestation in parts of South America. Additionally, leishmania, malaria and other vector-borne parasitic diseases that are currently endemic in parts of South America are predicted to increase in cases and occupy larger regions with increased temperatures due to global warming. In lieu of ongoing climate change, widespread vector-borne diseases are becoming an increasing threat across Latin America, the Caribbean, as well as Africa and large regions of Asia, and tools to monitor transmission potential are becoming tremendously important. With rapid advances in data-driven science and the massive production of NGS data we have reached the potential of performing informative metadata analyses. The ultimate goal of this study is to uncover genetic information that enables the generation of molecular and computational tools with the capacity of defining vector competence linked to vector-borne diseases. We further anticipate that the tools will be modifiable to encompass studies of vector-competence linked to a broad range of disease, which in light of global warming, have the potential of causing epidemics outside the regions where they are currently endemic.