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Enregistrement W4411339932 · doi:10.1371/journal.pone.0325914

TBpore cluster: A novel phylogenetic pipeline for tuberculosis transmission studies using nanopore next-generation sequencing data

2025· article· en· W4411339932 sur OpenAlexafffundabout
Sophie Gagnon, Emmanuelle S. Ametepe, Floriane Point, William Cloutier Charette, Arpita Chakravarti, Paul Rivest, Pierre‐Marie Akochy, Hafid Soualhine, Zamin Iqbal, Michael B. Hall, Simon Grandjean Lapierre

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésOutbreakBiologyDNA sequencingMultilocus sequence typingComputational biologyGeneticsGenotypeVirologyDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Molecular typing of Mycobacterium tuberculosis complex isolates enhances understanding of tuberculosis (TB) transmission dynamics, supporting public health efforts in outbreak investigations. This study aims to validate TBpore, a novel bioinformatic pipeline for clustering TB transmission isolates using Oxford Nanopore Technology (ONT) data and comparing it against conventional Mycobacterial Interspersed Repetitive-Unit Variable Number (MIRU-VNTR) typing and Illumina sequencing. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: This retrospective case-control study included 58 clinical isolates from two TB outbreaks in Canada, previously characterized by public health investigations and MIRU-VNTR typing. DNA extraction and sequencing were performed on both Illumina and ONT platforms. Illumina data were processed using Clockwork and psdm, while Nanopore data were analyzed with TBpore. SNP distances were used to compare clustering results across methods, with clusters defined by SNP distance thresholds of ≤5 and ≤12. Both sequencing methods showed a high degree of concordance in clustering results. All isolates from the M. africanum outbreak clustered within the defined SNP thresholds, consistent with MIRU-VNTR and epidemiological data. In the M. tuberculosis outbreak, 20 out of 21 isolates clustered similarly across methods, with one exception. Within outbreak pairwise SNP distances were lower with Nanopore. CONCLUSION/SIGNIFICANCE: ONT sequencing and the TBpore pipeline offer an accurate alternative to Illumina technology for TB molecular epidemiology. This study suggests potential increased clustering sensitivity with Nanopore technology, warranting further validation on larger datasets with robust epidemiological metadata.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,448
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,043 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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