Molecular epidemiology of <i>Nakaseomyces glabrata</i> associated with vulvovaginal candidiasis revealed high genetic variability and the presence of novel genotypes in China
Notice bibliographique
Résumé
Nakaseomyces glabrata (former name: candida glabrata) is the second most common cause of vulvovaginal candidiasis (VVC), but its molecular epidemiology and antifungal resistance in China remain poorly understood. This study analysed 204 N. glabrata isolates from VVC patients in Suzhou, Eastern China, using multi-locus sequence typing (MLST) and microsatellite genotyping, alongside antifungal susceptibility testing. A total of 46 sequence types (STs) were identified by MLST, as well as 146 genotypes (GTs) revealed by microsatellite. According to MLST, ST7 was the predominant ST in vaginal N. glabrata isolates, along with a considerably high proportion (32/46, 69.6%) of novel STs. Notably, 27 STs were unique singletons, of which 25 unique STs were newly defined in this investigation. Microsatellite genotyping revealed a similar pattern as MLST with high variability. Population genetic analysis revealed evidence of recombination and ST7 could be the founding population of other related STs. However, there was no significant association between the genotypes and resistance phenotypes. Molecular epidemiology of N. glabrata associated with VVC revealed high genetic variability and the presence of novel genotypes in China. This study highlights the unique genetic profile of vaginal N. glabrata isolates in Suzhou, with the majority of resistant strains belonging to ST7.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».