Uses of <i>Staphylococcus aureus</i> GeneChips in Genotyping and Genetic Composition Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relatedness of strains within a bacterial species is essential for monitoring reservoirs of antimicrobial resistance and for epidemiological studies. Pulsed-field gel electrophoresis (PFGE), ribotyping, and multilocus sequence typing are commonly used for this purpose. However, these techniques are either nonquantitative or provide only a limited estimation of strain relatedness. Moreover, they cannot extensively define the genes that constitute an organism. In the present study, 21 oxacillin-resistant Staphylococcus aureus (ORSA) isolates, representing eight major ORSA lineages, and each of the seven strains for which the complete genomic sequence is publicly available were genotyped using a novel GeneChip-based approach. Strains were also subjected to PFGE and ribotyping analysis. GeneChip results provided a higher level of discrimination among isolates than either ribotyping or PFGE, although strain clustering was similar among the three techniques. In addition, GeneChip signal intensity cutoff values were empirically determined to provide extensive data on the genetic composition of each isolate analyzed. Using this technology it was shown that strains could be examined for each element represented on the GeneChip, including virulence factors, antimicrobial resistance determinants, and agr type. These results were validated by PCR, growth on selective media, and detailed in silico analysis of each of the sequenced genomes. Collectively, this work demonstrates that GeneChips provide extensive genotyping information for S. aureus strains and may play a major role in epidemiological studies in the future where correlating genes with particular disease phenotypes is critical.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».