Comparison of sequential multiplex PCR, sequetyping and whole genome sequencing for serotyping of Streptococcus pneumoniae
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus pneumoniae is one of the major causes of pneumonia, meningitis and other pneumococcal infections in young children and elders. Determination of circulating S. pneumoniae serotypes is an essential service by public health laboratories for the monitoring of putative serotype replacement following the introduction of pneumococcal conjugate vaccines (PCVs) and of the efficacy of the immunization program. The Quellung method remains the gold standard for typing S. pneumoniae. Although this method is very effective, it is also costly, time consuming and not totally reliable due to its subjective nature. The objectives of this study were to test and evaluate the efficiency of 3 different molecular methods compared to the Quellung method. Sequential multiplex PCR, sequetyping and whole genome sequencing (WGS) were chosen and tested using a set of diverse S. pneumoniae. One-hundred and eighteen isolates covering 83 serotypes were subjected to multiplex PCR and sequetyping while 88 isolates covering 53 serotypes were subjected to WGS. Sequential multiplex PCR allowed the identification of a significant proportion (49%) of serotypes at the serogroup or subset level but only 27% were identified at the serotype level. Using WGS, 55% to 60% of isolates were identified at the serotype level depending on the analysis strategy used. Finally, sequetyping demonstrated the lowest performance, with 17% of misidentified serotypes. The use of Jin cpsB database instead of the GenBank database slightly improved results but did not significantly impact the efficiency of sequetyping. Although none of these molecular methods may currently replace the Quellung method, WGS remains the most promising molecular pneumococcal serotyping method.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».