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Enregistrement W3087547167 · doi:10.1101/2020.09.17.292417

A Novel DNA Chromatography Method to Distinguish <i>M. abscessus</i> Subspecies and Macrolide Susceptibility

2020· preprint· en· W3087547167 sur OpenAlexfundno aff
Mitsunori Yoshida, Sotaro Sano, Jung‐Yien Chien, Hanako Fukano, Masato Suzuki, Takanori Asakura, Kozo Morimoto, Yoshiro Murase, Shigehiko Miyamoto, Atsuyuki Kurashima, Naoki Hasegawa, Po‐Ren Hsueh, Satoshi Mitarai, Manabu Ato, Yoshihiko Hoshino

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsSaitama Medical UniversityKawasaki Medical SchoolJapan International Cooperation AgencyKeio UniversityNational Defense Medical CollegeRIKENJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésMycobacterium abscessusBiologyNontuberculous mycobacteriaSubspeciesDNA sequencingGeneticsDNAMycobacteriumBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale The clinical impact of infection with Mycobacterium abscessus complex (MABC), a group of emerging non-tuberculosis mycobacteria (NTM), is increasing. Mycobacterium abscessus subsp. abscessus / bolletii frequently shows natural resistance to macrolide antibiotics, whereas Mycobacterium abscessus subsp. massiliense is generally susceptible. Therefore, rapid and accurate discrimination of macrolide-susceptible MABC subgroups is required for effective clinical decisions about macrolide treatments for MABC infection. Objectives To develop a simple and rapid diagnostic that can identify MABC isolates showing macrolide susceptibility. Methods Whole genome sequencing (WGS) was performed for 148 clinical or environmental MABC isolates from Japan to identify genetic markers that can discriminate three MABC subspecies and the macrolide-susceptible erm (41) T28C sequevar. Using the identified genetic markers, we established PCR based- or DNA chromatography-based assays. Validation testing was performed using MABC isolates from Taiwan. Measurements and Main Results We identified unique sequence regions that could be used to differentiate the three subspecies. Our WGS-based phylogenetic analysis indicated that M. abscessus carrying the macrolide-susceptible erm (41) T28C sequevar were tightly clustered, and identified 11 genes that were significantly associated with the lineage for use as genetic markers. To detect these genetic markers and the erm (41) locus, we developed a DNA chromatography method that identified three subspecies, the erm (41) T28C sequevar and intact erm (41) for MABC in a single assay within one hour. The agreement rate between the DNA chromatography-based and WGS-based identification was 99.7%. Conclusions We developed a novel, rapid and simple DNA chromatography method for identification of MABC macrolide susceptibility with high accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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