GeneSippr: A Rapid Whole-Genome Approach for the Identification and Characterization of Foodborne Pathogens such as Priority Shiga Toxigenic Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
The timely identification and characterization of foodborne bacteria for risk assessment purposes is a key operation in outbreak investigations. Current methods require several days and/or provide low-resolution characterization. Here we describe a whole-genome-sequencing (WGS) approach (GeneSippr) enabling same-day identification of colony isolates recovered from investigative food samples. The identification of colonies of priority Shiga-toxigenic Escherichia coli (STEC) (i.e., serogroups O26, O45, O103, O111, O121, O145 and O157) served as a proof of concept. Genomic DNA was isolated from single colonies and sequencing was conducted on the Illumina MiSeq instrument with raw data sampling from the instrument following 4.5 hrs of sequencing. Modeling experiments indicated that datasets comprised of 21-nt reads representing approximately 4-fold coverage of the genome were sufficient to avoid significant gaps in sequence data. A novel bioinformatic pipeline was used to identify the presence of specific marker genes based on mapping of the short reads to reference sequence libraries, along with the detection of dispersed conserved genomic markers as a quality control metric to assure the validity of the analysis. STEC virulence markers were correctly identified in all isolates tested, and single colonies were identified within 9 hrs. This method has the potential to produce high-resolution characterization of STEC isolates, and whole-genome sequence data generated following the GeneSippr analysis could be used for isolate identification in place of lengthy biochemical characterization and typing methodologies. Significant advantages of this procedure include ease of adaptation to the detection of any gene marker of interest, as well as to the identification of other foodborne pathogens for which genomic markers have been defined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».