Unravelling the Evolutionary Dynamics of High-Risk Klebsiella pneumoniae ST147 Clones: Insights from Comparative Pangenome Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The high prevalence and rapid emergence of antibiotic resistance in high-risk Klebsiella pneumoniae (KP) ST147 clones is a global health concern and warrants molecular surveillance. Methods: A pangenome analysis was performed using publicly available ST147 complete genomes. The characteristics and evolutionary relationships among ST147 members were investigated through a Bayesian phylogenetic analysis. Results: The large number of accessory genes in the pangenome indicates genome plasticity and openness. Seventy-two antibiotic resistance genes were found to be linked with antibiotic inactivation, efflux, and target alteration. The exclusive detection of the blaOXA-232 gene within the ColKp3 plasmid of KP_SDL79 suggests its acquisition through horizontal gene transfer. The association of seventy-six virulence genes with the acrAB efflux pump, T6SS system and type I secretion system describes its pathogenicity. The presence of Tn6170, a putative Tn7-like transposon in KP_SDL79 with an insertion at the flanking region of the tnsB gene, establishes its transmission ability. The Bayesian phylogenetic analysis estimates ST147’s initial divergence in 1951 and the most recent common ancestor for the entire KP population in 1621. Conclusions: Present study highlights the genetic diversity and evolutionary dynamics of high-risk clones of K. pneumoniae. Further inter-clonal diversity studies will help us understand its outbreak more precisely and pave the way for therapeutic interventions.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».