Comparison of Whole Genome Sequencing versus Standard Molecular Diagnostics for Species Identification in the Leishmania Viannia Subgenus
Notice bibliographique
Résumé
The prognosis and treatment of New World tegumentary leishmaniasis is dependent on the infecting species, yet such species identification in the Leishmania Viannia subgenus poses a diagnostic challenge. Currently, speciation relies on standard molecular techniques such as restriction fragment length polymorphism (RFLP) analysis, and Sanger sequencing (SS). Whole-genome sequencing (WGS) is a robust and increasingly cost-efficient tool that may improve Leishmania species identification. We evaluated WGS versus standard RFLP-SS for species identification in three reference and five clinical strains of Leishmania Viannia spp. Internal transcribed spacer1 (its1), cysteine proteinase b (cpb), and heat shock protein 70 (hsp70) polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (RFLP) was performed, followed by SS of the its2, cpb, hsp70, and mannose phosphate isomerase (mpi) loci. After de novo assembly, sequences were mapped, and homology compared with both reference strains and reference genomes on National Center for Biotechnology Information. All American Type Culture Collection strains were confirmed to be single-species of L. V. braziliensis, L. V. guyanensis, or L. V. panamensis by WGS. Conversely, RFLP-SS was able to definitively identify one of three isolates to the species level. Clinical samples were identified as either single-species (N = 3), mixed (N = 1), or hybrid (N = 1) infections by WGS, while standard molecular diagnosis required multi-target composite analysis for identification due to loci-dependent results by RFLP-SS. We have corroborated the utility of WGS as a diagnostic tool to speciate members of the L. Viannia subgenus and to discriminate between mixed and hybrid infections. WGS is a potentially useful complement to multistaged RFLP-SS for species identification in Leishmania infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».