Single gene targeted nanopore sequencing enables simultaneous identification and antimicrobial resistance detection of sexually transmitted infections
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop a simple DNA sequencing test for simultaneous identification and antimicrobial resistance (AMR) detection of multiple sexually transmitted infections (STIs). METHODS: Real-time PCR (qPCR) was initially performed to identify Neisseria gonorrhoeae (NG), Chlamydia trachomatis (CT), Mycoplasma genitalium (MG) and Trichomonas vaginalis (TV) infections among a total of 200 vulvo-vaginal swab samples from female sex workers in Ecuador. qPCR positive samples plus qPCR negative controls for these STIs were subjected to single gene targeted PCR MinION-nanopore sequencing using the smartphone operated MinIT. RESULTS: Among 200 vulvo-vaginal swab samples 43 were qPCR positive for at least one of the STIs. Single gene targeted nanopore sequencing generally yielded higher pathogen specific read counts in qPCR positive samples than qPCR negative controls. Of the 26 CT, NG or MG infections identified by qPCR, 25 were clearly distinguishable from qPCR negative controls by read count. Discrimination of TV qPCR positives from qPCR negative controls was poorer as many had low pathogen loads (qPCR cycle threshold >35) which produced few specific reads. Real-time AMR profiling revealed that 3/3 NG samples identified had gyrA mutations associated with fluoroquinolone resistance, 2/10 of TV had mutations related to metronidazole resistance, while none of the MG samples possessed 23S rRNA gene mutations contributing to macrolide resistance. CONCLUSIONS: Single gene targeted nanopore sequencing for diagnosing and simultaneously identifying key antimicrobial resistance markers for four common genital STIs shows promise. Further work to optimise accuracy, reduce costs and improve speed may allow sustainable approaches for managing STIs and emerging AMR in resource poor and laboratory limited settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».