Phylogenomic analysis of Neisseria gonorrhoeae: a promising tool for tracking putative gonococcal sexual networks
Notice bibliographique
Résumé
In The Lancet Infectious Diseases, Katy Town and colleagues 1 Town K Field N Harris SR et al. Phylogenomic analysis of Neisseria gonorrhoeae transmission to assess sexual mixing and HIV transmission risk in England: a cross-sectional, observational, whole-genome sequencing study. Lancet Infect Dis. 2020; (published online Jan 21.)https://doi.org/10.1016/S1473-3099(19)30610-3 Summary Full Text Full Text PDF PubMed Scopus (10) Google Scholar report findings of the first large-scale study in which phylogenomic, whole-genome sequencing (WGS) analysis of Neisseria gonorrhoeae isolates was used to identify molecular networks of transmission. This information was linked with epidemiological data, including gender, sexual orientation, and HIV status. The authors sequenced 1277 gonococcal isolates from five geographically dispersed clinics in England (two in London and one each in Bristol, Birmingham, and Liverpool) that had participated in the British Gonococcal Resistance to Antimicrobials Surveillance Programme (GRASP). These isolates comprised 21% of all isolates collected by GRASP and about 9% of all gonorrhoea diagnoses from the five clinics during the study period (2013–16). Although clinical, demographic, and biological information on partners was unavailable, the relative sizes of the molecular transmission clusters identified by this single nucleotide polymorphism-based WGS analysis resembled empirical data of sexual networks constructed from sex-partner data alone. 2 Trecker MA Dillon JR Lloyd K Hennink M Jolly A Waldner C Can social network analysis help address the high rates of bacterial sexually transmitted infections in Saskatchewan?. Sex Transm Dis. 2017; 44: 338-343 Crossref PubMed Scopus (3) Google Scholar , 3 De P Singh AEE Wong T Yacoub W Jolly AMM Sexual network analysis of a gonorrhoea outbreak. Sex Transm Infect. 2004; 80: 280-285 Crossref PubMed Scopus (107) Google Scholar The study showed that the majority of isolates were linked in dyads (63% of the clusters), triads, or as singletons, with very few large clusters of isolates (the two largest clusters comprised 21 and 11 isolates), consistent with the findings of sex-partner studies. 2 Trecker MA Dillon JR Lloyd K Hennink M Jolly A Waldner C Can social network analysis help address the high rates of bacterial sexually transmitted infections in Saskatchewan?. Sex Transm Dis. 2017; 44: 338-343 Crossref PubMed Scopus (3) Google Scholar , 3 De P Singh AEE Wong T Yacoub W Jolly AMM Sexual network analysis of a gonorrhoea outbreak. Sex Transm Infect. 2004; 80: 280-285 Crossref PubMed Scopus (107) Google Scholar Phylogenomic analysis of Neisseria gonorrhoeae transmission to assess sexual mixing and HIV transmission risk in England: a cross-sectional, observational, whole-genome sequencing studyN gonorrhoeae molecular data can provide information indicating risk of HIV or other sexually transmitted infections for some individuals for whom such risk might not be known from clinical history. These findings have implications for sexual health care, including offering testing, prevention advice, and preventive treatment, such as HIV pre-exposure prophylaxis. Full-Text PDF Open Access
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».