A comparison of phenotypic and WGS drug susceptibility testing in <i>Mycobacterium tuberculosis</i> isolates from the Republic of Korea
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: WGS has significant potential to help tackle the major public health problem of TB. The Republic of Korea has the third highest rates of TB of all Organisation for Economic Cooperation and Development countries but there has been very limited use of WGS in TB to date. Objectives: (MTB) clinical isolates from 2015 to 2017 from two centres in the Republic of Korea using WGS to compare phenotypic drug susceptibility testing (pDST) and WGS drug susceptibility predictions (WGS-DSP). Methods: Fifty-seven MTB isolates had DNA extracted and were sequenced using the Illumina HiSeq platform. The WGS analysis was performed using bwa mem, bcftools and IQ-Tree; resistance markers were identified using TB profiler. Phenotypic susceptibilities were carried out at the Supranational TB reference laboratory (Korean Institute of Tuberculosis). Results: For first-line antituberculous drugs concordance for rifampicin, isoniazid, pyrazinamide and ethambutol was 98.25%, 92.98%, 87.72% and 85.96%, respectively. The sensitivity of WGS-DSP compared with pDST for rifampicin, isoniazid, pyrazinamide and ethambutol was 97.30%, 92.11%, 78.95% and 95.65%, respectively. The specificity for these first-line antituberculous drugs was 100%, 94.74%, 92.11% and 79.41%, respectively. The sensitivity and specificity for second-line drugs ranged from 66.67% to 100%, and from 82.98% to 100%, respectively. Conclusions: This study confirms the potential role for WGS in drug susceptibility prediction, which would reduce turnaround times. However, further larger studies are needed to ensure current databases of drug resistance mutations are reflective of the TB present in the Republic of Korea.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle