Molecular complexity of successive bacterial epidemics deconvoluted by comparative pathogenomics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the fine-structure molecular architecture of bacterial epidemics has been a long-sought goal of infectious disease research. We used short-read-length DNA sequencing coupled with mass spectroscopy analysis of SNPs to study the molecular pathogenomics of three successive epidemics of invasive infections involving 344 serotype M3 group A Streptococcus in Ontario, Canada. Sequencing the genome of 95 strains from the three epidemics, coupled with analysis of 280 biallelic SNPs in all 344 strains, revealed an unexpectedly complex population structure composed of a dynamic mixture of distinct clonally related complexes. We discovered that each epidemic is dominated by micro- and macrobursts of multiple emergent clones, some with distinct strain genotype-patient phenotype relationships. On average, strains were differentiated from one another by only 49 SNPs and 11 insertion-deletion events (indels) in the core genome. Ten percent of SNPs are strain specific; that is, each strain has a unique genome sequence. We identified nonrandom temporal-spatial patterns of strain distribution within and between the epidemic peaks. The extensive full-genome data permitted us to identify genes with significantly increased rates of nonsynonymous (amino acid-altering) nucleotide polymorphisms, thereby providing clues about selective forces operative in the host. Comparative expression microarray analysis revealed that closely related strains differentiated by seemingly modest genetic changes can have significantly divergent transcriptomes. We conclude that enhanced understanding of bacterial epidemics requires a deep-sequencing, geographically centric, comparative pathogenomics strategy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle