Performance and Application of 16S rRNA Gene Cycle Sequencing for Routine Identification of Bacteria in the Clinical Microbiology Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
This review provides a state-of-the-art description of the performance of Sanger cycle sequencing of the 16S rRNA gene for routine identification of bacteria in the clinical microbiology laboratory. A detailed description of the technology and current methodology is outlined with a major focus on proper data analyses and interpretation of sequences. The remainder of the article is focused on a comprehensive evaluation of the application of this method for identification of bacterial pathogens based on analyses of 16S multialignment sequences. In particular, the existing limitations of similarity within 16S for genus- and species-level differentiation of clinically relevant pathogens and the lack of sequence data currently available in public databases is highlighted. A multiyear experience is described of a large regional clinical microbiology service with direct 16S broad-range PCR followed by cycle sequencing for direct detection of pathogens in appropriate clinical samples. The ability of proteomics (matrix-assisted desorption ionization-time of flight) versus 16S sequencing for bacterial identification and genotyping is compared. Finally, the potential for whole-genome analysis by next-generation sequencing (NGS) to replace 16S sequencing for routine diagnostic use is presented for several applications, including the barriers that must be overcome to fully implement newer genomic methods in clinical microbiology. A future challenge for large clinical, reference, and research laboratories, as well as for industry, will be the translation of vast amounts of accrued NGS microbial data into convenient algorithm testing schemes for various applications (i.e., microbial identification, genotyping, and metagenomics and microbiome analyses) so that clinically relevant information can be reported to physicians in a format that is understood and actionable. These challenges will not be faced by clinical microbiologists alone but by every scientist involved in a domain where natural diversity of genes and gene sequences plays a critical role in disease, health, pathogenicity, epidemiology, and other aspects of life-forms. Overcoming these challenges will require global multidisciplinary efforts across fields that do not normally interact with the clinical arena to make vast amounts of sequencing data clinically interpretable and actionable at the bedside.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».