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Enregistrement W3209352051 · doi:10.1099/mgen.0.000672

Evaluation of whole-genome sequencing-based subtyping methods for the surveillance of Shigella spp. and the confounding effect of mobile genetic elements in long-term outbreaks

2021· article· en· W3209352051 sur OpenAlexaff
Isabelle Bernaquez, Christiane Gaudreau, Pierre A. Pilon, Sadjia Békal

Notice bibliographique

RevueMicrobial Genomics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalSte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtypingOutbreakMultilocus sequence typingShigella sonneiBiologyWhole genome sequencingGeneticsShigellosisTypingShigellaGenomeVirologyGenotypeSalmonellaGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many public health laboratories across the world have implemented whole-genome sequencing (WGS) for the surveillance and outbreak detection of foodborne pathogens. PulseNet-affiliated laboratories have determined that most single-strain foodborne outbreaks are contained within 0–10 multi-locus sequence typing (MLST)-based allele differences and/or core genome single-nucleotide variants (SNVs). In addition to being a food- and travel-associated outbreak pathogen, most Shigella spp. cases occur through continuous person-to-person transmission, predominantly involving men who have sex with men (MSM), leading to long-term and recurrent outbreaks. Continuous transmission patterns coupled to genetic evolution under antibiotic treatment pressure require an assessment of existing WGS-based subtyping methods and interpretation criteria for cluster inclusion/exclusion. An evaluation of 4 WGS-based subtyping methods [SNVPhyl, coreMLST, core genome MLST (cgMLST) and whole-genome MLST (wgMLST)] was performed on 9 foodborne-, travel- and MSM-related retrospective outbreaks from a collection of 91 Shigella flexneri and 232 Shigella sonnei isolates to determine the methods’ epidemiological concordance, discriminatory power, robustness and ability to generate stable interpretation criteria. The discriminatory powers were ranked as follows: coreMLST<SNVPhyl<cgMLST<wgMLST (range: 0.970–1.000). The genetic differences observed for non-MSM-related Shigella spp. outbreaks respect the standard 0–10 allele/SNV guideline; however, mobile genetic element (MGE)-encoded loci caused inflated genetic variation and discrepant phylogenies for prolonged MSM-related S. sonnei outbreaks via wgMLST. The S. sonnei correlation coefficients of wgMLST were also the lowest at 0.680, 0.703 and 0.712 for SNVPhyl, coreMLST and cgMLST, respectively. Plasmid maintenance, mobilization and conjugation-associated genes were found to be the main source of genetic distance inflation in addition to prophage-related genes. Duplicated alleles arising from the repeated nature of IS elements were also responsible for many false cg/wgMLST differences. The coreMLST approach was shown to be the most robust, followed by SNVPhyl and wgMLST for inter-laboratory comparability. Our results highlight the need for validating species-specific subtyping methods based on microbial genome plasticity and outbreak dynamics in addition to the importance of filtering confounding MGEs for cluster detection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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