Genomic insights into the 2022–2023 <i>Vibrio cholerae</i> outbreak in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Malawi is experiencing its deadliest Vibrio cholerae ( Vc ) outbreak following devastating cyclones, with >58,000 cases and >1,700 deaths reported between March 2022 and May 2023. Here, we use population genomics to investigate the attributes and origin of the Malawi 2022– 2023 Vc outbreak isolates. Our results demonstrate the predominance of ST69 seventh cholera pandemic El Tor (7PET) strains expressing O1 Ogawa (∼80%) serotype followed by Inaba (∼16%) and typical non-outbreak-associated non-O1/non-ST69 serotypes (∼4%). Phylogenetic reconstruction of the current and historical Vc isolates from Malawi, together with global Vc isolates, suggested the Malawi outbreak strains originated from Asia. The unique antimicrobial resistance and virulence profiles of the 2022–2023 isolates, notably the acquisition of ICE GEN /ICEVchHai1/ICEVchind5 SXT/R391-like integrative conjugative elements and a CTXφ prophage, which caused ctxB3 to ctxB7 genotype shift, support the importation hypothesis. These data suggest that the recent importation of ctxB7 O1 strains, coupled with climatic changes, may explain the magnitude of the cholera outbreak in Malawi.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».