Whole genome sequencing for improved understanding of <i>Mycobacterium tuberculosis</i> transmission in a remote circumpolar region
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have used genomic epidemiology to understand tuberculosis (TB) transmission in rural and remote settings - regions often unique in history, geography and demographics. To improve our understanding of TB transmission dynamics in Yukon Territory (YT), a circumpolar Canadian territory, we conducted a retrospective analysis in which we combined epidemiological data collected through routine contact investigations with clinical and laboratory results. Mycobacterium tuberculosis isolates from all culture-confirmed TB cases in YT (2005-2014) were genotyped using 24-locus Mycobacterial Interspersed Repetitive Units-Variable Number of Tandem Repeats (MIRU-VNTR) and compared to each other and to those from the neighbouring province of British Columbia (BC). Whole genome sequencing (WGS) of genotypically clustered isolates revealed three sustained transmission networks within YT, two of which also involved BC isolates. While each network had distinct characteristics, all had at least one individual acting as the probable source of three or more culture-positive cases. Overall, WGS revealed that TB transmission dynamics in YT are distinct from patterns of spread in other, more remote Northern Canadian regions, and that the combination of WGS and epidemiological data can provide actionable information to local public health teams.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».