Identification of Variable-Number Tandem-Repeat (VNTR) Sequences in Acinetobacter baumannii and Interlaboratory Validation of an Optimized Multiple-Locus VNTR Analysis Typing Scheme
Notice bibliographique
Résumé
Acinetobacter baumannii is an important opportunistic pathogen responsible for nosocomial outbreaks, mostly occurring in intensive care units. Due to the multiplicity of infection sources, reliable molecular fingerprinting techniques are needed to establish epidemiological correlations among A. baumannii isolates. Multiple-locus variable-number tandem-repeat analysis (MLVA) has proven to be a fast, reliable, and cost-effective typing method for several bacterial species. In this study, an MLVA assay compatible with simple PCR- and agarose gel-based electrophoresis steps as well as with high-throughput automated methods was developed for A. baumannii typing. Preliminarily, 10 potential polymorphic variable-number tandem repeats (VNTRs) were identified upon bioinformatic screening of six annotated genome sequences of A. baumannii. A collection of 7 reference strains plus 18 well-characterized isolates, including unique types and representatives of the three international A. baumannii lineages, was then evaluated in a two-center study aimed at validating the MLVA assay and comparing it with other genotyping assays, namely, macrorestriction analysis with pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) and PCR-based sequence group (SG) profiling. The results showed that MLVA can discriminate between isolates with identical PFGE types and SG profiles. A panel of eight VNTR markers was selected, all showing the ability to be amplified and good amounts of polymorphism in the majority of strains. Independently generated MLVA profiles, composed of an ordered string of allele numbers corresponding to the number of repeats at each VNTR locus, were concordant between centers. Typeability, reproducibility, stability, discriminatory power, and epidemiological concordance were excellent. A database containing information and MLVA profiles for several A. baumannii strains is available from http://mlva.u-psud.fr/.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».