Usefulness of High-Quality Core Genome Single-Nucleotide Variant Analysis for Subtyping the Highly Clonal and the Most Prevalent Salmonella enterica Serovar Heidelberg Clone in the Context of Outbreak Investigations
Notice bibliographique
Résumé
Salmonella enterica serovar Heidelberg is the second most frequently occurring serovar in Quebec and the third-most prevalent in Canada. Given that conventional pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) subtyping for common Salmonella serovars, such as S. Heidelberg, yields identical subtypes for the majority of isolates recovered, public health laboratories are desperate for new subtyping tools to resolve highly clonal S. Heidelberg strains involved in outbreak events. As PFGE was unable to discriminate isolates from three epidemiologically distinct outbreaks in Quebec, this study was conducted to evaluate whole-genome sequencing (WGS) and phylogenetic analysis as an alternative to conventional subtyping tools. Genomes of 46 isolates from 3 Quebec outbreaks (2012, 2013, and 2014) supported by strong epidemiological evidence were sequenced and analyzed using a high-quality core genome single-nucleotide variant (hqSNV) bioinformatics approach (SNV phylogenomics [SNVphyl] pipeline). Outbreaks were indistinguishable by conventional PFGE subtyping, exhibiting the same PFGE pattern (SHEXAI.0001/SHEBNI.0001). Phylogenetic analysis based on hqSNVs extracted from WGS separated the outbreak isolates into three distinct groups, 100% concordant with the epidemiological data. The minimum and maximum number of hqSNVs between isolates from the same outbreak was 0 and 4, respectively, while >59 hqSNVs were measured between 2 previously indistinguishable outbreaks having the same PFGE and phage type, thus corroborating their distinction as separate unrelated outbreaks. This study demonstrates that despite the previously reported high clonality of this serovar, the WGS-based hqSNV approach is a superior typing method, capable of resolving events that were previously indistinguishable using classic subtyping tools.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».