Molecular Typing of Legionella pneumophila Isolates in the Province of Quebec from 2005 to 2015
Notice bibliographique
Résumé
Legionella is found in natural and man-made aquatic environments, such as cooling towers and hot water plumbing infrastructures. Legionella pneumophila serogroup 1 (Lp1) is the most common etiological agent causing waterborne disease in the United States and Canada. This study reports the molecular characterization of Lp strains during a 10 year period. We conducted sequence-based typing (SBT) analysis on a large set of Lp isolates (n = 284) to investigate the province of Quebec sequence types (STs) distribution in order to identify dominant clusters. From 2005 to 2015, 181 clinical Lp isolates were typed by SBT (141 sporadic cases and 40 outbreak related cases). From the same period of time, 103 environmental isolates were also typed. Amongst the 108 sporadic cases of Lp1 typed, ST-62 was the most frequent (16.6%), followed by ST-213 (10.2%), ST-1 (8.3%) and ST-37 (8.3%). Amongst other serogroups (SG), ST-1327 (SG5) (27.3%) and ST-378 (SG10) (12.2%) were the most frequent. From the environmental isolates, ST-1 represent the more frequent SBT type (26.5%). Unweighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA) dendrogram from the 108 sporadic cases of SG1 contains 4 major clusters (A to D) of related STs. Cluster B contains the majority of the strains (n = 61) and the three most frequent STs in our database (ST-62, ST-213 and ST-1). During the study period, we observed an important increase in the incidence rate in Quebec. All the community associated outbreaks, potentially or confirmed to be associated with a cooling tower were caused by Lp1 strains, by opposition to hospital associated outbreaks that were caused by serogroups of Lp other than SG1. The recent major Quebec City outbreak caused by ST-62, and the fact that this genotype is the most common in the province supports whole genome sequencing characterization of this particular sequence type in order to understand its evolution and associated virulence factors.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».