Snapshot of Mycobacterium tuberculosis Phylogenetics from an Indian State of Arunachal Pradesh Bordering China
Notice bibliographique
Résumé
Uncontrolled transmission of Mycobacterium tuberculosis (M. tuberculosis, MTB) drug resistant strains is a challenge to control efforts of the global tuberculosis program. Due to increasing multi-drug resistant (MDR) cases in Arunachal Pradesh, a northeastern state of India, the tracking and tracing of these resistant MTB strains is crucial for infection control and spread of drug resistance. This study aims to correlate the phenotypic DST, genomic DST (gDST) and phylogenetic analysis of MDR-MTB strains in the region. Of the total 200 samples 22 (11%) patients suspected of MDR-TB and 160 (80%) previously treated MDR-TB cases, 125 (62.5%) were identified as MTB. MGIT-960 SIRE DST detected 71/125 (56.8%) isolates as MDR/RR-MTB of which 22 (30.9%) were detected resistant to second-line drugs. Whole-genome sequencing of 65 isolates and their gDST found Ser315Thr mutation in katG (35/45; 77.8%) and Ser531Leu mutation in rpoB (21/41; 51.2%) associated with drug resistance. SNP barcoding categorized the dataset with Lineage2 (41; 63.1%) being predominant followed by Lineage3 (10; 15.4%), Lineage1 (8; 12.3%) and Lineage4 (6; 9.2%) respectively. Phylogenetic assignment by cgMLST gave insights of two Beijing sub-lineages viz; 2.2.1 (SNP difference < 19) and 2.2.1.2 (SNP difference < 9) associated with recent ongoing transmission in Arunachal Pradesh. This study provides insights in identifying two virulent Beijing sub-lineages (sub-lineage 2.2.1 and 2.2.1.2) with ongoing transmission of TB drug resistance in Arunachal Pradesh.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».