Rapid Identification of Stable Clusters in Bacterial Populations Using the Adjusted Wallace Coefficient
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Whole-genome sequencing (WGS) of microbial pathogens has become an essential part of modern epidemiological investigations. Although WGS data can be analyzed using a number of different approaches, such as traditional phylogenetic methods, a critical requirement for global systems for pathogen surveillance is the development of approaches for transforming sequence data into WGS-based subtypes, which creates a nomenclature that describes their higher-order relationships to one another. To this end, subtype similarity thresholds are needed to define clusters of subtypes representing lineages of interest. WGS-based subtyping presents a challenge since both the addition of novel genome sequences and small adjustments in similarity thresholds can have a dramatic impact on cluster composition and stability. We present the Neighbourhood Adjusted Wallace Coefficient (nAWC), a method for evaluating cluster stability based on computing cluster concordance between neighbouring similarity thresholds. The nAWC can be used to identify areas in in which distance thresholds produce robust clusters. Using datasets from Salmonella enterica and Campylobacter jejuni , representing strongly and weakly clonal bacterial species respectively, we show that clusters generated using such thresholds are both stable and reflect basic units in their overall population structure. Our results suggest that the nAWC could be useful for defining robust clusters compatible with nomenclatures for global WGS-based surveillance networks, which require stable clusters to be defined that both harness the discriminatory power of WGS data while allowing for long-term tracking of strains of interest.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».