P-397. Rapid Prediction of Genetic Relatedness of <i>Escherichia coli</i> Direct from Critical Care Samples Using Metagenomic Sequencing Paired with Neighbour Typing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Determining relatedness of bacterial pathogens within hospitals is important to rule out transmission events, but current approaches are typically slow and/or resource intensive. We sought to assess the utility of rapid long-read sequencing with nearest neighbour-typing for identifying relatedness direct from specimens. Figure 1. Plot of true and predicted genetic distances for E. coli. (a) All comparisons. (B) Only concordant comparisons. (C) All comparisons with LS<0.5. (D) All comparisons with LS>0.5. Green data points are predictions based on concordant calls, and orange data points are predictions based on discordant calls. Methods We sequenced remnant urine (n=71) and respiratory (n=7) samples with confirmed Escherichia coli (n=78) using ONT MinION, from critical care units at two large tertiary care institutions in Ontario, Canada. The resistance RASE method was used to predict the nearest neighbour for all samples. Using the nearest neighbours and the known reference database phylogeny, we predicted genetic (pairwise) distances (percentage). We then compared the predicted genetic distances with the true genetic distances. Plots visualizing the true and predicted genetic distances were generated and linear models performed. Genetic distance predictions were categorized as: (1) concordant (matching predicted and true sequence types) vs. discordant; and (2) high confidence in prediction (lineage score [LS] >0.5) vs. low confidence in prediction (LS < 0.5). Results For all specimens, predicted genetic distances demonstrated a modest but significant correlation (R2=0.52, p< 0.001) with true genetic distances (Fig 1A). Predictions of genetic distance were most accurate when the predicted sequence type matched the true sequence type (R2=0.99, p< 0.001) (Fig 1B). Using the lineage score improved the accuracy of genetic distance predictions (R2=0.744, p< 0.001) (Fig 1C-D). Using a genetic distance cut-off of 0.002 to denote unrelated (non-transmitted) events, as determined by the frequency distribution of genetic distances, a lineage score informed approach could identify genetically unrelated E. coli with a specificity of 0.99, sensitivity of 0.96, and positive predictive value of 0.99. Conclusion Rapid predictions of genetic-relatedness can be made directly from specimens using long-read sequencing paired with neighbour-typing. We demonstrate that in high confidence calls, the potential for related transmission between infections can be effectively ruled out. Disclosures Allison McGeer, MD, AstraZeneca: Honoraria|GSK: Honoraria|Merck: Honoraria|Moderna: Honoraria|Novavax: Honoraria|Pfizer: Grant/Research Support|Pfizer: Honoraria|Roche: Honoraria|Seqirus: Grant/Research Support|Seqirus: Honoraria
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».