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Enregistrement W2902994010 · doi:10.1186/s12864-018-5243-3

Evaluation of whole-genome sequencing for outbreak detection of Verotoxigenic Escherichia coli O157:H7 from the Canadian perspective

2018· article· en· W2902994010 sur OpenAlexafffundabout
Jillian Rumore, Lorelee Tschetter, Ashley Kearney, Rima Kandar, Rachel McCormick, Matthew G. Walker, Christy-Lynn Peterson, Aleisha Reimer, Céline Nadon

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésSubtypingMultiple Loci VNTR AnalysisVTECOutbreakWhole genome sequencingBiologyPublic health surveillanceMultilocus sequence typingTypingGenomeGeneticsComputational biologyPublic healthVirologyEscherichia coliMedicineComputer scienceTandem repeatGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rapid and accurate identification of Verotoxigenic Escherichia coli (VTEC) O157:H7 is dependent on well-established, standardized and highly discriminatory typing methods. Currently, conventional subtyping tests for foodborne bacterial pathogen surveillance are rapidly being replaced with whole-genome sequencing (WGS) in public health laboratories. The capacity of WGS to revolutionize global foodborne disease surveillance has positioned this tool to become the new gold standard; however, to ensure evidence standards for public health decision making can still be achieved, the performance of WGS must be thoroughly validated against current gold standard methods prior to implementation. Here we aim to verify the performance of WGS in comparison to pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) and multiple-locus variable-number tandem repeat analysis (MLVA) for eight retrospective outbreaks of VTEC O157:H7 from the Canadian perspective. Since real-time implementation and routine use of WGS in public health laboratories is highly reliant on standardized data analysis tools, we also provide a comparative analysis of two popular methodologies for WGS analyses; an in-house developed single nucleotide variant phylogenomics (SNVPhyl) pipeline and the BioNumerics whole genome multilocus sequence typing (wgMLST) tool. To provide a useful and consistent starting point for examining laboratory-based surveillance data for VTEC O157:H7 in Canada, we also aim to describe the number of genetic differences observed among outbreak-associated isolates. RESULTS: WGS provided enhanced resolution over traditional subtyping methods, and accurately distinguished outbreak-related isolates from non-outbreak related isolates with high epidemiological concordance. WGS also illuminated potential linkages between sporadic cases of illness and contaminated food, and isolates spanning multiple years. The topologies generated by SNVPhyl and wgMLST were highly congruent with strong statistical support. Few genetic differences were observed among outbreak-related isolates (≤5 SNVs/ < 10 wgMLST alleles) unless the outbreak was suspected to be multi-strain. CONCLUSIONS: This study validates the superiority of WGS and indicates the BioNumerics wgMLST schema is suitable for surveillance and cluster detection of VTEC O157:H7. These findings will provide a useful and consistent starting point for examining WGS data for prospective laboratory-based surveillance of VTEC O157:H7, but however, the data will continue to be interpreted according to context and in combination with epidemiological and food safety evidence to inform public-health decision making in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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