Genomic Sequencing from Sputum for Tuberculosis Disease Diagnosis, Lineage Determination and Drug Susceptibility Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Universal access to drug susceptibility testing for newly diagnosed tuberculosis patients is recommended. Access to culture-based diagnostics remains limited and targeted molecular assays are vulnerable to emerging resistance conferring mutations. Improved sample preparation protocols for direct-from-sputum sequencing of Mycobacterium tuberculosis would accelerate access to comprehensive drug susceptibility testing and molecular typing. Methods We assessed a thermo-protection buffer-based direct-from-sample M. tuberculosis whole-genome sequencing protocol. We prospectively processed and analyzed 60 acid-fast bacilli smear-positive sputum samples from tuberculosis patients in India and Madagascar. A diversity of semi-quantitative smear positivity level samples were included. Sequencing was performed using Illumina and MinION (monoplex and multiplex) technologies. We measured the impact of bacterial inoculum and sequencing platforms on M. tuberculosis genomic mean read depth, drug susceptibility prediction performance and typing accuracy. Results M. tuberculosis was identified from 88% (Illumina), 89% (MinION-monoplex) and 83% (MinION-multiplex) of samples for which sufficient DNA could be extracted. The fraction of M. tuberculosis reads from MinION sequencing was lower than from Illumina, but monoplexing grade 3+ sputum samples on MinION produced higher read depth than Illumina ( p <0.05) and MinION multiplex ( p <0.01). No significant difference in overall sensitivity and specificity of drug susceptibility predictions was seen across these sequencing modalities or within each sequencing technology when stratified by smear grade. Lineage typing agreement percentages between direct and culture-based sequencing were 85% (MinION-monoplex), 88% (Illumina) and 100% (MinION-multiplex) Conclusions M. tuberculosis direct-from-sample whole-genome sequencing remains challenging. Improved and affordable sample treatment protocols are needed prior to clinical deployment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».