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Enregistrement W4403047250 · doi:10.1101/2024.09.30.613582

Typhi Mykrobe: fast and accurate lineage identification and antimicrobial resistance genotyping directly from sequence reads for the typhoid fever agent <i>Salmonella</i> Typhi

2024· preprint· en· W4403047250 sur OpenAlexaff
Danielle J. Ingle, Jane Hawkey, Martin Hunt, Zamin Iqbal, Jacqueline A. Keane, Ayorinde O. Afolayan, Niyaz Ahmed, Saadia Andleeb, Philip Ashton, Isaac I. Bogoch, Megan E. Carey, John A. Crump, Paula Díaz, Benjamin P. Howden, Hidemasa Izumiya, Jobin John Jacob, Louise M. Judd, Arti Kapil, Karen H. Keddy, Justin Kim, Myron M. Levine, Masatomo Morita, Satheesh Nair, Sophie Octavia, Iruka N. Okeke, Precious E. Osadebamwen, Sadia Rahman, Assaf Rokney, David A. Rasko, Varun Shamanna, Michael J. Sikorski, Anthony M. Smith, Gabriel Temitope Sunmonu, Kaitlin A. Tagg, Ryan R. Wick, Zoe A. Dyson, Kathryn E. Holt

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionBill and Melinda Gates FoundationInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshUniversity of OxfordNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitUniversity of WarwickNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesIndian Council of Medical ResearchDepartment of Health and Social CareNIHR Oxford Biomedical Research CentreWellcome TrustNational Institute for Health and Care ResearchEuropean Commission
Mots-clésSalmonella typhiGenotypingTyphoid feverBiologyConcordanceVirologyGenomeWhole genome sequencingLineage (genetic)Computational biologyGeneticsGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: serovar Typhi (Typhi) and causes 10 million illnesses annually. Disease control relies on prevention (water, sanitation, and hygiene interventions or vaccination) and effective antimicrobial treatment. Antimicrobial resistant (AMR) Typhi lineages have emerged and become established in many parts of the world. Knowledge of local pathogen populations informed by genomic surveillance, including of lineages (defined by the GenoTyphi scheme) and AMR determinants, is increasingly used to inform local treatment guidelines and to inform vaccination strategy. Current tools for genotyping Typhi require multiple read alignment or assembly steps and have not been validated for analysis of data generated with Oxford Nanopore Technologies (ONT) long-read sequencing devices. Here, we introduce Typhi Mykrobe, a command line software tool for rapid genotyping of Typhi lineages, AMR determinants, and plasmid replicons direct from sequencing reads. Results: We validated Typhi Mykrobe lineage genotyping by comparison with the current standard read mapping-based approach and demonstrated 99.8% concordance across nearly 13,000 genomes sequenced with Illumina platforms. For the few isolates with discordant calls, we show that Typhi Mykrobe results are better supported by the evidence from raw sequence read data than the results generated using the mapping-based approach. We also demonstrate 99.9% concordance for detection of AMR determinants compared with the current standard assembly-based approach, with similar results for plasmid marker detection. Typhi Mykrobe predicts clinical resistance categorisation (S/I/R) for eight drug classes, and we show strong agreement with phenotypic categorisations generated from reference laboratory minimum inhibitory concentration (MIC) data for n=1,572 Illumina-sequenced isolates (>99% agreement within one doubling dilution). We show strong concordance (>96% for genotype and >98% for AMR and plasmid) between calls made from ONT reads and those made from Illumina reads for isolates sequenced on both platforms (n =93 genomes). Typhi Mykrobe takes less than a minute per sample and is available at https://github.com/typhoidgenomics/genotyphi. Conclusions: Typhi Mykrobe provides rapid and sensitive genotyping of Typhi genomes direct from Illumina and ONT reads, although lower accuracy was observed for R9 ONT data. It demonstrated accurate assignment of GenoTyphi lineage, detection of AMR determinants and prediction of corresponding AMR phenotypes, and identification of plasmid replicons.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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