MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2032638170 · doi:10.1128/mbio.01074-14

Global Population Structure and Evolution of Bordetella pertussis and Their Relationship with Vaccination

2014· article· en· W2032638170 sur OpenAlexaff
Marieke J Bart, Simon R. Harris, Abdolreza Advani, Yoshichika Arakawa, Daniela Bottero, Valérie Bouchez, Pamela K. Cassiday, Chuen‐Sheue Chiang, Tine Dalby, Norman K. Fry, María Emilia Gaillard, Marjolein van Gent, Nicole Guiso, Hans O. Hallander, Eric T. Harvill, Qiushui He, Han G. J. van der Heide, Kees Heuvelman, Daniela Hozbor, Kazunari Kamachi, Gennady I. Karataev, Ruiting Lan, Anna Lutyńska, Ram P. Maharjan, Jussi Mertsola, Tatsuo Miyamura, Sophie Octavia, Andrew Preston, Michael A. Quail, Vitali Sintchenko, Paola Stefanelli, M. Lucia Tondella, Raymond S. W. Tsang, Yinghua Xu, Shu-Man Yao, Shumin Zhang, Julian Parkhill, Frits R. Mooi

Notice bibliographique

RevuemBio · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilNational Institute of General Medical SciencesChinese University of Hong KongWellcome TrustUniversity of Hong KongRijksinstituut voor Volksgezondheid en MilieuNational Health and Medical Research Council
Mots-clésBordetella pertussisBiologyComparative genomicsHost adaptationPertussis toxinVaccinationVirulenceWhooping coughGenePathogenImmunityPopulationVirologyMicrobiologyGeneticsGenomeGenomicsImmune systemBacteriaMedicineG protein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bordetella pertussis causes pertussis, a respiratory disease that is most severe for infants. Vaccination was introduced in the 1950s, and in recent years, a resurgence of disease was observed worldwide, with significant mortality in infants. Possible causes for this include the switch from whole-cell vaccines (WCVs) to less effective acellular vaccines (ACVs), waning immunity, and pathogen adaptation. Pathogen adaptation is suggested by antigenic divergence between vaccine strains and circulating strains and by the emergence of strains with increased pertussis toxin production. We applied comparative genomics to a worldwide collection of 343 B. pertussis strains isolated between 1920 and 2010. The global phylogeny showed two deep branches; the largest of these contained 98% of all strains, and its expansion correlated temporally with the first descriptions of pertussis outbreaks in Europe in the 16th century. We found little evidence of recent geographical clustering of the strains within this lineage, suggesting rapid strain flow between countries. We observed that changes in genes encoding proteins implicated in protective immunity that are included in ACVs occurred after the introduction of WCVs but before the switch to ACVs. Furthermore, our analyses consistently suggested that virulence-associated genes and genes coding for surface-exposed proteins were involved in adaptation. However, many of the putative adaptive loci identified have a physiological role, and further studies of these loci may reveal less obvious ways in which B. pertussis and the host interact. This work provides insight into ways in which pathogens may adapt to vaccination and suggests ways to improve pertussis vaccines. IMPORTANCE Whooping cough is mainly caused by Bordetella pertussis, and current vaccines are targeted against this organism. Recently, there have been increasing outbreaks of whooping cough, even where vaccine coverage is high. Analysis of the genomes of 343 B. pertussis isolates from around the world over the last 100 years suggests that the organism has emerged within the last 500 years, consistent with historical records. We show that global transmission of new strains is very rapid and that the worldwide population of B. pertussis is evolving in response to vaccine introduction, potentially enabling vaccine escape.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations315
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemBioMême sujetBacterial Infections and VaccinesTravaux en français237 207