Clusters of circulating Neisseria gonorrhoeae strains and association with antimicrobial resistance in Shanghai
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: (i) To distinguish Neisseria gonorrhoeae isolates in Shanghai by porB typing; (ii) to ascertain the congruence of porB DNA sequence typing with cases linked epidemiologically; (iii) to determine the association of specific PorB mutations with antimicrobial resistance to penicillin or tetracycline. METHODS: porB DNA sequences of 174 N. gonorrhoeae isolates, collected from 143 male patients and 31 female sexual partners in Shanghai were determined. Phylogenetic analysis was used to determine sequence associations and concordance with epidemiologically linked cases. PorB protein sequences were compared with the wild-type sequence to identify mutations associated with antimicrobial resistance to penicillin and tetracycline. RESULTS: porB1a genotypes comprised 27.0% of the isolates and included 15 distinct DNA sequences, while 73.0% of the isolates carried porB1b genotypes with 63 distinct DNA sequences. porB DNA sequence typing was congruent with patient-reported sexual contacts. In addition, porB DNA sequence analysis revealed a number of strains with identical DNA sequences not identified through traditional epidemiological methods. The porB1b isolates had a significantly higher percentage of chromosomally mediated resistance to tetracycline and higher MIC50s to penicillin and ciprofloxacin. G120K/A121D mutations were observed in 71.1% of PIB isolates and were associated with resistance to penicillin and/or tetracycline. The majority of the PIA isolates (82.1%) also carried G120D/A121G double mutations. The index of discrimination for porB DNA sequence analysis was 95%. CONCLUSIONS: The porB1b genotype was found to be predominant in Shanghai. porB DNA sequence typing was sufficiently discriminatory for differentiating N. gonorrhoeae isolates and was congruent with epidemiological linkages. Novel porB sequences of N. gonorrhoeae and novel mutations of PorB proteins were identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 tête enseignante, 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 ».