Characterising indel diversity in a large <i>Mycobacterium tuberculosis</i> outbreak – implications for transmission reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genomic sequencing of Mycobacterium tuberculosis (Mtb) , the primary aetiological agent of tuberculosis (TB) in humans, has been used to understand transmission dynamics and reconstruct past outbreaks. Putative transmission events between hosts can be predicted by linking cases with low genomic variation between pathogen strains, though typically only variation in single nucleotide polymorphisms (SNPs) is used to calculate divergence. In highly clonal Mtb populations there can be many strains that appear identical by SNPs, reducing the utility of genomic data to disentangle potential transmission routes in these settings. Small insertions and deletions (indels) are found in high numbers across the Mtb genome and can be an important source of variation to increase the observed diversity in outbreaks. Here, we examine the value of including indels in the transmission reconstruction of a large Mtb outbreak in London, UK, characterised by low levels of SNP diversity between 1998 and 2013. Our results show that including indel polymorphism decreases the number of strains in the outbreak with at least one other identical sequence by 43% compared to using only SNP variation and reduces the size of largest clonal cluster by 53%. Considering both SNPs and indel polymorphisms alters the reconstructed transmission network and decreases likelihood of direct transmission between hosts with variation in indels. This work demonstrates the importance of incorporating indels into Mtb transmission reconstruction and we provide recommendations for further work to optimise the inclusion of indel diversity in such analyses.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».