研究者通過分析從人類患者中測序出的 160 個完整的病毒基因組，繪製了新冠肺炎病毒通過突變、從原始譜繫到其他不同譜系的的傳播過程。
劍橋大學的遺傳學家 Peter Forster 博士認為，由於有太多的快速突變，導致我們無法整齊地追蹤 COVID-19 的遺傳譜系。我們使用了數學網絡算法（mathematical network algorithm）來同時可視化所有可能的進化樹。
這項技術最為人熟知的應用案例，是通過 DNA 繪製史前人類的遷移軌跡。我們認為這是它第一次被用來追蹤COVID-19這類冠狀病毒的感染路徑。
該團隊使用了 2019 年 12 月 24 日到 2020 年 3 月 4 日期間從世界個體採樣的病毒基因組數據。這項研究發現了新冠肺炎病毒的 3 個不同變種由緊密相關血統簇（clusters）組成，研究者將其標記為 A、B、C。
Forster 和他的同事發現，蝙蝠體內最接近 COVID-19 的 A 型病毒（即原始人類病毒基因組），出現在了武漢。但令人驚訝的是，它不是該城市的主要病毒類型。
據報導，研究者在生活於武漢的美國人身上發現了 A 型病毒的突變版本，且在美國和澳大利亞的患者身上也發現了大量 A 型病毒。
出現在武漢的主要病毒類型 B，在東亞各地的患者中普遍存在。然而研究人員表示，這種變異基因在沒有進一步突變的情況下，並沒有傳播到東亞以外的地方。這意味著在武漢發生了B型病毒的「奠基者事件」（founder event），或者說東亞以外地區對 B 型新冠病毒產生了抵抗（resistance）。
C 型病毒變體，主要是歐洲類型，出現在法國、義大利、瑞典和英國的早期患者身上。這項研究在中國大陸樣本中沒有發現 C 型病毒，但在新加坡、香港和韓國則有出現。
新的分析還表明，這種病毒最早在1月27日引入義大利，是通過首次被記錄的德國感染者攜帶而來。而義大利的另一個早期感染途徑，與新加坡集群（Singapore cluster）有關。
重要的是，研究人員表示他們的遺傳網絡技術可以準確地追蹤既定的感染途徑：突變和病毒譜系把已知病例聯繫了起來。
因此，科學家認為這些「系統發生」（phylogenetic）方法，可以應用於新冠病毒的基因組測序，以幫助預測未來全球疾病傳播和患者激增的熱點地區。
作為劍橋大學 McDonald 考古研究所和劍橋大學繼續教育學院的研究員， Forster 表示，系統發生網絡分析有潛力幫助識別未被證實的新冠病毒感染源，然後將其隔離，以控制疾病在全球範圍內進一步傳播。
這項研究剛剛發表在美國國家科學院院刊（PNAS）上。該研究中心使用的軟體及 1000 多種冠狀病毒基因組的分類和計數可從以下連結免費獲取：