Geospatial distribution of Mycobacterium tuberculosis genotypes in Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the distribution of Mycobacterium tuberculosis genotypes across Africa. METHODS: The SITVIT2 global repository and PUBMED were searched for spoligotype and published genotype data respectively, of M. tuberculosis from Africa. M. tuberculosis lineages in Africa were described and compared across regions and with those from 7 European and 6 South-Asian countries. Further analysis of the major lineages and sub-lineages using Principal Component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis were done to describe clustering by geographical regions. Evolutionary relationships were assessed using phylogenetic tree analysis. RESULTS: A total of 14727 isolates from 35 African countries were included in the analysis and of these 13607 were assigned to one of 10 major lineages, whilst 1120 were unknown. There were differences in geographical distribution of major lineages and their sub-lineages with regional clustering. Southern African countries were grouped based on high prevalence of LAM11-ZWE strains; strains which have an origin in Portugal. The grouping of North African countries was due to the high percentage of LAM9 strains, which have an origin in the Eastern Mediterranean region. East African countries were grouped based on Central Asian (CAS) and East-African Indian (EAI) strain lineage possibly reflecting historic sea trade with Asia, while West African Countries were grouped based on Cameroon lineage of unknown origin. A high percentage of the Haarlem lineage isolates were observed in the Central African Republic, Guinea, Gambia and Tunisia, however, a mixed distribution prevented close clustering. CONCLUSIONS: This study highlighted that the TB epidemic in Africa is driven by regional epidemics characterized by genetically distinct lineages of M. tuberculosis. M. tuberculosis in these regions may have been introduced from either Europe or Asia and has spread through pastoralism, mining and war. The vast array of genotypes and their associated phenotypes should be considered when designing future vaccines, diagnostics and anti-TB drugs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».