Development and Validation of a High-Throughput Short Sequence Typing Scheme for <i>Serratia marcescens</i> Pure Culture and Environmental DNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Molecular typing methods are used to characterize the relatedness between bacterial isolates involved in infections. These approaches rely mostly on discrete loci or whole genome sequences (WGS) analyses of pure cultures. On the other hand, their application to environmental DNA profiling to evaluate epidemiological relatedness amongst patients and environments has received less attention. We developed a specific, high-throughput short sequence typing (HiSST) method for the opportunistic human pathogen Serratia marcescens . Genes displaying the highest polymorphism were retrieved from the core genome of 60 S. marcescens strains. Bioinformatics analyses showed that use of only three loci (within bssA, gabR and dhaM ) distinguished strains with the same level of efficiency than average nucleotide identity scores of whole genomes. This HiSST scheme was applied to an epidemiological survey of S. marcescens in a neonatal intensive care unit (NICU). In a first case study, a strain responsible for an outbreak in the NICU was found in a sink drain of this unit, by using HiSST scheme and confirmed by WGS. The HiSST scheme was also applied to environmental DNA extracted from sink-environment samples. Diversity of S. marcescens was modest, with 11, 6 and 4 different sequence types (ST) of gabR, bssA and dhaM loci amongst 19 sink drains, respectively. Epidemiological relationships amongst sinks were inferred on the basis of pairwise comparisons of ST profiles. Further research aimed at relating ST distribution patterns to environmental features encompassing sink location, utilization and microbial diversity is needed to improve the surveillance and management of opportunistic pathogens.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».