MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4408027175 · doi:10.1128/aem.01876-24

CARPDM: cost-effective antibiotic resistome profiling of metagenomic samples using targeted enrichment

2025· article· en· W4408027175 sur OpenAlexafffund
Dirk Hackenberger, Hamna Imtiaz, Amogelang R. Raphenya, Brian Alcock, Hendrik N. Poinar, Gerard D. Wright, Andrew G. McArthur

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésResistomeMetagenomicsAntibiotic resistanceBiologyComputational biologyAntibioticsGeneDrug resistanceGeneticsBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Better interrogation of antimicrobial resistance requires new approaches to detect the associated genes in metagenomic samples. Targeted enrichment is an ideal method for their sequencing and characterization. However, no open-source, up-to-date hybridization probe set targeting antimicrobial resistance genes exists. Here, we describe the Comprehensive Antibiotic Resistance Probe Design Machine (CARPDM), a probe design software package made to run alongside all future Comprehensive Antibiotic Resistance Database releases. To test its efficacy, we have created and tested two separate probe sets: allCARD, which enriches all genes encoded in the Comprehensive Antibiotic Resistance Database’s protein homolog models ( n = 4,661), and clinicalCARD, which focuses on a clinically relevant subset of resistance genes ( n = 323). We demonstrate that allCARD increases the number of reads mapping to resistance genes by up to 594-fold. clinicalCARD performs similarly when clinically relevant genes are present, increasing the number of resistance-gene mapping reads by up to 598-fold. In parallel with this development, we have established a protocol to synthesize any probe set in-house, saving up to 350 dollars per reaction. Together, these probe sets, their associated design program CARPDM, and the protocol for in-house synthesis will democratize metagenomic resistome analyses, allowing researchers access to a cost-effective and efficient means to explore the antibiotic resistome. IMPORTANCE Antimicrobial resistance threatens to undermine all modern medicine and is driven by the spread of antimicrobial resistance genes among pathogens, environments, patients, and animals. DNA sequencing of complex samples, such as wastewater, shows considerable promise for tracking these genes and making risk assessments. However, these methods suffer from high costs and low detection limits, plus a requirement for frequent redesign due to the constantly evolving diversity of resistance genes. Building upon our Comprehensive Antibiotic Resistance Database, our research provides software for on-demand renewal, based on the latest knowledge of resistance gene diversity, of our novel bait-capture hybridization platform that simultaneously reduces cost and increases detection levels for DNA sequencing of complex samples. The significance of our research is in the development of new software tools, reagent synthesis protocols, and hybridization enrichment protocols to provide affordable, high-resolution metagenomics DNA sequencing, which we test using environmental and wastewater samples.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied and Environmental Microbiology→Même sujetAntibiotic Resistance in Bacteria→Travaux en français237 207→