MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2726286722 · doi:10.3389/fmicb.2017.01044

The Validation and Implications of Using Whole Genome Sequencing as a Replacement for Traditional Serotyping for a National Salmonella Reference Laboratory

2017· article· en· W2726286722 sur OpenAlexafffundabout
C. Yachison, Catherine Yoshida, James A. Robertson, John J. Nash, Peter Kruczkiewicz, Eduardo N. Taboada, Matthew G. Walker, Aleisha Reimer, Sara Christianson, Anil Nichani, Céline Nadon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésSalmonellaSerotypeWhole genome sequencingBiologyDNA sequencingGenomeComputational biologyReference genomeGeneticsMicrobiologyDNAGeneBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salmonella serotyping remains the gold-standard tool for the classification of Salmonella isolates and forms the basis of Canada’s national surveillance program for this priority foodborne pathogen. Public health officials have been increasingly looking towards whole genome sequencing (WGS) to provide a large set of data from which all the relevant information about an isolate can be mined. However, rigorous validation and careful consideration of potential implications in the replacement of traditional surveillance methodologies with WGS data analysis tools is needed. Two in silico tools for Salmonella serotyping have been developed, the Salmonella in silico Typing Resource (SISTR) and SeqSero, while seven gene MLST for serovar prediction can be adapted for in silico analysis. All three analysis methods were assessed and compared to traditional serotyping techniques using a set of 813 verified clinical and laboratory isolates, including 492 Canadian clinical isolates and 321 isolates of human and non-human sources. Successful results were obtained for 94.8%, 88.2% and 88.3% of the isolates tested using SISTR, SeqSero, and MLST, respectively, indicating all would be suitable for maintaining historical records, surveillance systems, and communication structures currently in place and the choice of the platform used will ultimately depend on the users need. Results also pointed to the need to reframe serotyping in the genomic era as a test to understand the genes that are carried by an isolate, one which is not necessarily congruent with what is antigenically expressed. The adoption of WGS for serotyping will provide the simultaneous collection of information that can be used by multiple programs within the current surveillance paradigm; however, this does not negate the importance of the various programs or the role of serotyping going forward.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in MicrobiologyMême sujetSalmonella and Campylobacter epidemiologyTravaux en français237 207