Signatures of transmission in within-host Mycobacterium tuberculosis complex variation: a retrospective genomic epidemiology study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mycobacterium tuberculosis complex (MTBC) species evolve slowly, so isolates from individuals linked in transmission often have identical or nearly identical genomes, making it difficult to reconstruct transmission chains. Finding additional sources of shared MTBC variation could help overcome this problem. Previous studies have reported MTBC diversity within infected individuals; however, whether within-host variation improves transmission inferences remains unclear. Here, we aimed to quantify within-host MTBC variation and assess whether such information improves transmission inferences. METHODS: We conducted a retrospective genomic epidemiology study in which we reanalysed publicly available sequence data from household transmission studies published in PubMed from database inception until Jan 31, 2024, for which both genomic and epidemiological contact data were available, using household membership as a proxy for transmission linkage. We quantified minority variants (ie, positions with two or more alleles each supported by at least five-fold coverage and with a minor allele frequency of 1% or more) outside of PE and PPE genes, within individual samples and shared across samples. We used receiver operator characteristic (ROC) curves to compare the performance of a general linear model for household membership that included shared minority variants and one that included only fixed genetic differences. FINDINGS: We identified three MTBC household transmission studies with publicly available whole-genome sequencing data and epidemiological linkages: a household transmission study in Vitória, Brazil (Colangeli et al), a retrospective population-based study of paediatric tuberculosis in British Columbia, Canada (Guthrie et al), and a retrospective population-based study in Oxfordshire, England (Walker et al). We found moderate levels of minority variation present in MTBC sequence data from cultured isolates that varied significantly across studies: mean 168·6 minority variants (95% CI 151·4-185·9) for the Colangeli et al dataset, 5·8 (1·5-10·2) for Guthrie et al (p<0·0001, Wilcoxon rank sum test, vs Colangeli et al), and 7·1 (2·4-11·9) for Walker et al (p<0·0001, Wilcoxon rank sum test, vs Colangeli et al). Isolates from household pairs shared more minority variants than did randomly selected pairs of isolates: mean 97·7 shared minority variants (79·1-116·3) versus 9·8 (8·6-11·0) in Colangeli et al, 0·8 (0·1-1·5) versus 0·2 (0·1-0·2) in Guthrie et al, and 0·7 (0·1-1·3) versus 0·2 (0·2-0·2) in Walker et al (all p<0·0001, Wilcoxon rank sum test). Shared within-host variation was significantly associated with household membership (odds ratio 1·51 [95% CI 1·30-1·71], p<0·0001), for one standard deviation increase in shared minority variants. Models that included shared within-host variation versus models without within-host variation improved the accuracy of predicting household membership in all three studies: area under the ROC curve 0·95 versus 0·92 for the Colangeli et al study, 0·99 versus 0·95 for the Guthrie et al study, and 0·93 versus 0·91 for the Walker et al study. INTERPRETATION: Within-host MTBC variation persists through culture of sputum and could enhance the resolution of transmission inferences. The substantial differences in minority variation recovered across studies highlight the need to optimise approaches to recover and incorporate within-host variation into automated phylogenetic and transmission inference. FUNDING: National Institutes of Health.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».