Application of whole genome sequencing to query a potential outbreak of Elizabethkingia anophelis in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Bioinformatic analysis of whole genome sequence (WGS) data is emerging as a tool to provide powerful insights for clinical microbiology. We used WGS data to investigate the genetic diversity of clinical isolates of the bacterial pathogen Elizabethkingia anophelis to query the existence of a single-strain outbreak in Ontario, Canada. The Public Health Ontario Laboratory (PHOL) provides reference identification of clinical isolates of bacteria for Ontario and prior to 2016 had not identified E. anophelis . In the wake of the Wisconsin outbreak of 2015–2016 for which a source was never elucidated, the identification of E. anophelis from clinical specimens from five Ontario patients gave reason to question the presence of an outbreak. Genomic comparisons based on core genome multi-locus sequence typing conclusively refuted the existence of an outbreak, since the 5 Ontario isolates were genetically dissimilar, representing at least 3 distinct sub-lineages scattered among a set of 39 previously characterized isolates. Further interrogation of the genomic data revealed multiple antimicrobial resistance genes. Retrospective reidentification via rpoB sequence analysis of 22 clinical isolates of Elizabethkingia spp. collected by PHOL from 2010 to 2018 demonstrated that E. anophelis was isolated from clinical specimens as early as 2010. The uptick in E. anophelis in Ontario was not due to an outbreak or increased incidence of the pathogen, but rather enhanced laboratory identification techniques and improved sequence databases. This study demonstrates the usefulness of WGS analysis as a public health tool to quickly rule out the existence of clonally related case clusters of bacterial pathogens indicative of single-strain outbreaks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».