Rapid metagenomics analysis of EMS vehicles for monitoring pathogen load using nanopore DNA sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Pathogen monitoring, detection and removal are essential to public health and outbreak management. Systems are in place for monitoring the microbial load of hospitals and public health facilities with strategies to mitigate pathogen spread. However, no such strategies are in place for ambulances, which are tasked with transporting at-risk individuals in immunocompromised states. As standard culturing techniques require a laboratory setting, and are time consuming and labour intensive, our approach was designed to be portable, inexpensive and easy to use based on the MinION third-generation sequencing platform from Oxford Nanopore Technologies. We developed a transferable sampling-to-analysis pipeline to characterize the microbial community in emergency medical service vehicles. Our approach identified over sixty-eight organisms in ambulances to the genera level, with a proportion of these being connected with health-care associated infections, such as Clostridium spp. and Staphylococcus spp. We also monitored the microbiome of different locations across three ambulances over time, and examined the dynamic community of microorganisms found in emergency medical service vehicles. Observed differences identified hot spots, which may require heightened monitoring and extensive cleaning. Through metagenomics analysis it is also possible to identify how microorganisms spread between patients and colonize an ambulance over time. The sequencing results aid in the development of practices to mitigate disease spread, while also providing a useful tool for outbreak prediction through ongoing analysis of the ambulance microbiome to identify new and emerging pathogens. Overall, this pipeline allows for the tracking and monitoring of pathogenic microorganisms of epidemiological interest, including those related to health-care associated infections.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».