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Enregistrement W4390790879 · doi:10.1038/s41467-023-44325-5

Quantitative measurement of antibiotic resistance in Mycobacterium tuberculosis reveals genetic determinants of resistance and susceptibility in a target gene approach

2024· article· en· W4390790879 sur OpenAlexaff
Ivan Barilar, Simone Battaglia, Emanuele Borroni, Angela Pires Brandão, Alice Brankin, Andrea Maurizio Cabibbe, Joshua Carter, Darren Chetty, Daniela María Cirillo, Pauline Claxton, David A. Clifton, Ted Cohen, Jorge Coronel, Derrick W. Crook, Viola Dreyer, Sarah G. Earle, Vincent Escuyer, Lucilaine Ferrazoli, Philip W. Fowler, George F. Gao, Jennifer L. Gardy, Saheer E. Gharbia, Kelen Teixeira Ghisi, Arash Ghodousi, Ana Lúıza Gibertoni Cruz, Louis Grandjean, Clara Grazian, Ramona Groenheit, Jennifer L. Guthrie, Wencong He, Harald Hoffmann, Sarah Hoosdally, Martin Hunt, Zamin Iqbal, Nazir Ismail, Lisa Jarrett, Lavania Joseph, Ruwen Jou, Priti Kambli, Rukhsar Khot, Jeff Knaggs, Anastasia Koch, Donna Kohlerschmidt, Samaneh Kouchaki, Alexander S. Lachapelle, Ajit Lalvani, Simon Grandjean Lapierre, Ian F. Laurenson, Brice Letcher, Wan-Hsuan Lin, Chunfa Liu, Dongxin Liu, Kerri M. Malone, Ayan Mandal, Mikael Mansjö, Daniela Matias, Graeme Meintjes, Flávia de Freitas Mendes, Matthias Merker, Marina Mihalic, James Millard, Paolo Miotto, Nerges Mistry, David Moore, Kimberlee A. Musser, Dumisani Ngcamu, Hoang Ngoc Nhung, Stefan Niemann, Kayzad Nilgiriwala, Camus Nimmo, Max R. O’Donnell, Nana Okozi, Rosângela Siqueira de Oliveira, Shaheed Vally Omar, Nicholas I. Paton, Tim Peto, Juliana Maíra Watanabe Pinhata, Sara Plesnik, Zully M. Puyén, Marie Sylvianne Rabodoarivelo, Niaina Rakotosamimanana, Paola M. V. Rancoita, Priti Rathod, Esther Robinson, Gillian Rodger, Camilla Rodrigues, Timothy C. Rodwell, Aysha Roohi, David Santos-Lázaro, Sanchi Shah, Grace Smith, Thomas A. Kohl, Walter Solano, Andrea Spitaleri, Adrie J. C. Steyn, Philip Supply, Utkarsha Surve, Sabira Tahseen, Nguyễn Thụy Thương Thương, Guy Thwaites, Katharina Todt, Alberto Trovato, Christian Utpatel, Annelies Van Rie, Srinivasan Vijay, A Sarah Walker, Robin M. Warren, Jim Werngren, Maria Wijkander, Robert J. Wilkinson, Daniel J. Wilson, Penelope Wintringer, Yu-Xin Xiao, Yang Yang, Shen-Yuan Yao, Baoli Zhu

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de MontréalPublic Health OntarioUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNIHR Oxford Biomedical Research CentreMedical Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitUniversity of OxfordVlaamse regeringFolkhälsomyndighetenNational Natural Science Foundation of ChinaDeutsches Zentrum für InfektionsforschungUniversity of PennsylvaniaPublic Health AgencySouth African Medical Research CouncilEuropean CommissionImperial College LondonWellcome TrustCancer Research UKGreat Ormond Street Hospital CharityNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and InnovationNational Research FoundationRobertson FoundationFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNational Institute of General Medical SciencesNational Science and Technology Major ProjectFrancis Crick InstituteFonds Wetenschappelijk OnderzoekBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésMycobacterium tuberculosisTuberculosisDrug resistanceBiologyGeneticsAntibioticsAntibiotic resistanceGeneWhole genome sequencingGenomeComputational biologyMycobacterium tuberculosis complexMutationGenomicsMicrobiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization has a goal of universal drug susceptibility testing for patients with tuberculosis. However, molecular diagnostics to date have focused largely on first-line drugs and predicting susceptibilities in a binary manner (classifying strains as either susceptible or resistant). Here, we used a multivariable linear mixed model alongside whole genome sequencing and a quantitative microtiter plate assay to relate genomic mutations to minimum inhibitory concentration (MIC) in 15,211 Mycobacterium tuberculosis clinical isolates from 23 countries across five continents. We identified 492 unique MIC-elevating variants across 13 drugs, as well as 91 mutations likely linked to hypersensitivity. Our results advance genetics-based diagnostics for tuberculosis and serve as a curated training/testing dataset for development of drug resistance prediction algorithms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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