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Enregistrement W4220803774 · doi:10.1080/22221751.2022.2059402

Persistence of an epidemic cluster of <i>Rhodotorula mucilaginosa</i> in multiple geographic regions in China and the emergence of a 5-flucytosine resistant clone

2022· article· en· W4220803774 sur OpenAlexaff
Jingjing Huang, Xin-Fei Chen, Clement K. M. Tsui, Chongjie Pang, Zhidong Hu, Yi Shi, Weiping Wang, Lan-Ying Cui, Yuling Xiao, Jie Gong, Xin Fan, Yingxing Li, Ge Zhang, Meng Xiao, Yingchun Xu

Notice bibliographique

RevueEmerging Microbes & Infections · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPeking Union Medical College HospitalChinese Academy of Medical SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyGenotypingMultilocus sequence typingMolecular epidemiologyGenotypePhylogenetic treeMicrobiologyVirologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rhodotorula mucilaginosa, an environmental yeast widely used in industry and agriculture, is also an opportunistic pathogen resistant to multi-antifungals. During the national surveillance in China, R. mucilaginosa has been documented from various hospitals and regions. At present, the molecular epidemiology of invasive infections caused by R. mucilaginosa and their resistance profiles to antifungals were unknown. Here we collected 49 strains from four hospitals located in different geographic regions from 2009 to 2019 in China, determined their genotypes using different molecular markers and quantified susceptibilities to various antifungals. Sequencing of ITS and D1/D2 regions in rDNA indicated that 73.5% (36/49) of clinical strains belong to same sequence type (rDNA type 2). Microsatellite (MT) genotyping with 15 (recently developed) tandem repeat loci identified 5 epidemic MT types, which accounted for 44.9% (22/49) of clinical strains, as well as 27 sporadic MT types. Microsatellite data indicated that the presence of an epidemic cluster including 35 strains (71.4%) repeatedly isolated in four hospitals for eight years. Single nucleotide variants (SNVs) from the whole genome sequence data also supported the clustering of these epidemic strains due to low pairwise distance. In addition, phylogenetic analysis of SNVs from these clinical strains, together with environmental and animal strains showed that the closely related epidemic cluster strains may be opportunistic, zoonotic pathogens. Also, molecular data indicated a possible clonal transmission of pan echinocandins-azoles-5-flucytosine resistant R. mucilaginosa strains in hospital H01. Our study demonstrated that R. mucilaginosa is a multi-drug resistant pathogen with the ability to cause nosocomial infection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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