Whole-genome Sequencing for Surveillance of Invasive Pneumococcal Diseases in Ontario, Canada: Rapid Prediction of Genotype, Antibiotic Resistance and Characterization of Emerging Serotype 22F
Notice bibliographique
Résumé
Background. Molecular typing is essential for inferring genetic relatedness between bacterial pathogens. In this study, we applied whole genome sequencing (WGS) for rapid prediction of sequence type and antibiotic resistance for invasive pneumococcal isolates. Methods. 240 isolates from adults (≥ 50 years old) in Ontario, Canada during 2009 to 2013 were subjected to WGS. Sequence type, antibiotic susceptibility and resistance were predicted directly from short reads. Emerging non-vaccine serotype 22F was further characterized by WGS. Results. Sequence type was successfully determined for 98.3% of isolates. The overall sensitivity and specificity for antibiotic resistance prediction were 95% and 100% respectively, compared to standard susceptibility testing methods. WGS-based phylogeny divided emerging 22F (ST433) strains into two distinct clades: clade A harboring a 23kb-prophage and anti-phage PhD/Doc system and clade B with virulence-related proteases. Five isolates in clade A developed macrolide resistance via 5.1kb mega element recombination (encoding mefE and msrD), while one isolate in clade B displayed quinolone resistance via a gyrA mutation. Conclusions. WGS is valuable for routine surveillance of pneumococcal clinical isolates and facilitates prediction of genotype and antibiotic resistance. The emergence of 22F in Ontario in the post-vaccine era and evidence of evolution and divergence of the 22F population warrants heightened pneumococcal molecular 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».