Multilocus Sequence Typing of Borrelia burgdorferi Suggests Existence of Lineages with Differential Pathogenic Properties in Humans
Notice bibliographique
Résumé
The clinical manifestations of Lyme disease, caused by Borrelia burgdorferi, vary considerably in different patients, possibly due to infection by strains with varying pathogenicity. Both rRNA intergenic spacer and ospC typing methods have proven to be useful tools for categorizing B. burgdorferi strains that vary in their tendency to disseminate in humans. Neither method, however, is suitable for inferring intraspecific relationships among strains that are important for understanding the evolution of pathogenicity and the geographic spread of disease. In this study, multilocus sequence typing (MLST) was employed to investigate the population structure of B. burgdorferi recovered from human Lyme disease patients. A total of 146 clinical isolates from patients in New York and Wisconsin were divided into 53 sequence types (STs). A goeBURST analysis, that also included previously published STs from the northeastern and upper Midwestern US and adjoining areas of Canada, identified 11 major and 3 minor clonal complexes, as well as 14 singletons. The data revealed that patients from New York and Wisconsin were infected with two distinct, but genetically and phylogenetically closely related, populations of B. burgdorferi. Importantly, the data suggest the existence of B. burgdorferi lineages with differential capabilities for dissemination in humans. Interestingly, the data also indicate that MLST is better able to predict the outcome of localized or disseminated infection than is ospC typing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».