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Enregistrement W4396514780 · doi:10.1128/spectrum.03930-23

Identification of novel resistance-associated mutations and discrimination within whole-genome sequences of fluoroquinolone-resistant <i>Mycobacterium tuberculosis</i> isolates

2024· article· en· W4396514780 sur OpenAlexaff
Yingzhi Chong, Xueying Li, Yifei Long, Shengfei Pei, Q. Ren, Fumin Feng, Haibo Zhang

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesHebei Province Graduate Innovation Funding ProjectHebei Provincial Department of Bureau of Science and TechnologyNatural Science Foundation of Hebei ProvinceDepartment of Education of Hebei Province
Mots-clésMycobacterium tuberculosisBiologyIdentification (biology)GeneticsTuberculosisGenomeWhole genome sequencingComputational biologyMicrobiologyGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study aims to elucidate additional mutation loci associated with fluoroquinolone (FQ) resistance and evaluate the discriminatory capacity of mutation loci and allele mutation frequencies in identifying FQ-resistant Mycobacterium tuberculosis (MTB) isolates. A random selection of isolates was extracted from an ongoing collection. Drug resistance was determined using the resazurin microtiter assay (REMA) as the gold standard. Mutation loci and the burden of mutations in the quinolone resistance-determining region (QRDR) were elucidated through whole-genome sequencing (WGS). Novel amino acid mutations, namely, G520D and G520T, were identified in the gyrB and associated with FQ resistance. In the context of distinguishing FQ-resistant isolates, the AUC for the QRDR mutation frequency burden (0.969) surpassed that of the mutation locus (0.929), and this difference was statistically significant ( P = 0.03). Furthermore, using the resistance mutation locus as a reference, setting the QRDR mutation frequency burden threshold at 1.31% resulted in a 3.60% increase in the accuracy of classifying FQ-resistant isolates (NRI = 3.60%, P &lt; 0.001). The QRDR mutation frequency burden appears to offer superior diagnostic efficacy in discriminating FQ-resistant isolates compared to qualitative detection of mutant loci. IMPORTANCE Fluoroquinolone (FQ) drugs are recommended as second-line drugs for the treatment of multidrug-resistant tuberculosis. With the massive use of FQ drugs in the clinical treatment of tuberculosis (TB), there is an increasing rate of drug resistance to FQ drugs. In this study, we identified and demonstrated novel amino acid mutations associated with FQ resistance in Mycobacterium tuberculosis (MTB), and we quantified the mutation sites and identified the quinolone resistance-determining region (QRDR) mutation frequency burden as a novel diagnostic method for FQ resistance. We hope that the results of this study will provide data support and a theoretical basis for the rapid diagnosis of FQ-resistant MTB.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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