Development of a Multiple-Locus Variable-Number Tandem-Repeat Typing Scheme for Genetic Fingerprinting of Burkholderia cenocepacia and Application to Nationwide Epidemiological Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Organisms of the Burkholderia cepacia complex are especially important pathogens in cystic fibrosis (CF), with a propensity for patient-to-patient spread and long-term respiratory colonization. B. cenocepacia and Burkholderia multivorans account for the majority of infections in CF, and major epidemic clones have been recognized throughout the world. The aim of the present study was to develop and evaluate a multilocus variable-number tandem-repeat (VNTR) analysis (MLVA) scheme for B. cenocepacia. Potential VNTR loci were identified upon analysis of the annotated genome sequences of B. cenocepacia strains AU1054, J2315, and MCO-3, and 10 of them were selected on the basis of polymorphisms and size. A collection of 100 B. cenocepacia strains, including epidemiologically related and unrelated strains, as well as representatives of the major epidemic lineages, was used to evaluate typeability, epidemiological concordance, and the discriminatory power of MLVA-10 compared with those of pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) and multilocus sequence typing (MLST). Longitudinal stability was assessed by testing 39 successive isolates from 14 patients. Typeability ranged from 0.91 to 1, except for that of one marker, which was not amplified in 53% of the B. cenocepacia IIIA strains. The MLVA types were shown to be stable in chronically colonized patients and within outbreak-related strains, with excellent epidemiological concordance. Epidemic and/or globally distributed lineages (epidemic Edinburgh-Toronto electrophoretic type 12 [ET-12], sequence type 32 [ST-32], ST-122, ST-234, and ST-241) were successfully identified. Conversely, the discriminatory power of MLVA was lower than that of PFGE or MLST, although PFGE variations within the epidemic lineages sometimes masked their genetic relatedness. In conclusion, MLVA represents a promising cost-effective first-line tool in B. cenocepacia surveillance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».