A Genome-Wide Association Study to Identify Diagnostic Markers for Human Pathogenic Campylobacter jejuni Strains
Notice bibliographique
Résumé
Campylobacter jejuni is a leading human enteric pathogen worldwide and despite an improved understanding of its biology, ecology, and epidemiology, limited tools exist for identifying strains that are likely to cause disease. In the current study, we used subtyping data in a database representing over 24,000 isolates collected through various surveillance projects in Canada to identify 166 representative genomes from prevalent C. jejuni subtypes for whole genome sequencing. The sequence data was used in a genome-wide association study (GWAS) aimed at identifying accessory gene markers associated with clinically-related C. jejuni subtypes. Prospective markers (n=28) were then validated against a large number (n=3,902) of clinically-associated and non-clinically-associated genomes from a variety of sources. A total of 25 genes, including six sets of genetically linked genes, were identified as robust putative diagnostic markers for clinically-related C. jejuni subtypes. Although some of the genes identified in this study have been previously shown to play a role in important processes such as iron acquisition and vitamin B5 biosynthesis, others have unknown function or are unique to the current study and warrant further investigation. As few as four of these markers could be used in combination to detect up to 90% of clinically-associated isolates in the validation dataset, and such markers could form the basis for a screening assay to rapidly identify strains that pose an increased risk to public health. The results of the current study are consistent with the notion that specific groups of C. jejuni strains of interest are defined by the presence of specific accessory genes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».