Identification and quantification of Lyme pathogen strains by deep sequencing of outer surface protein C ( <i>ospC</i> ) amplicons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mixed infection of a single tick or host by Lyme disease spirochetes is common and a unique challenge for diagnosis, treatment, and surveillance of Lyme disease. Here we describe a novel protocol for differentiating Lyme strains based on deep sequencing of the hypervariable outer-surface protein C locus ( ospC ). Improving upon the traditional DNA-DNA hybridization method, the next-generation sequencing-based protocol is high-throughput, quantitative, and able to detect new pathogen strains. We applied the method to over one hundred infected Ixodes scapularis ticks collected from New York State, USA in 2015 and 2016. Analysis of strain distributions within individual ticks suggests an overabundance of multiple infections by five or more strains, inhibitory interactions among co-infecting strains, and presence of a new strain closely related to Borreliella bissettiae . A supporting bioinformatics pipeline has been developed. With the newly designed pair of universal ospC primers targeting intergenic sequences conserved among all known Lyme pathogens, the protocol could be used for culture-free identification and quantification of Lyme pathogens in wildlife and clinical specimens across the globe.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».