Phylodynamics and genome-wide association studies reveal the expansion of modern <i>Streptococcus canis</i> in Germany
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Streptoccocus canis is a leading canine pathogen causing 22.4% of canine streptococcal infections. However, knowledge of factors contributing to S. canis expansion is limited. This study uses population genetics to structure a S. canis dataset of 585 isolates and identify genetic markers contributing to the success of each dominant lineage. The dataset is composed of canine, feline and bovine isolates primarily from Germany collected between the years 1996 and 2021. We performed Multi-Locus Sequence Typing (MLST) for an initial analysis and clustered the population with fastBAPS based on the whole genome. Dated phylogenies were inferred with BEAST and Genome-Wide Association Studies (GWAS) were conducted with Scoary . MLST showed that in Germany there are two dominant groups of canine S. canis , ST43 (n= 75) and ST9 (n= 51), which were grouped into BAPS-6 and BAPS-5, respectively. The BAPS-6 cluster emerged as early as 1988 with major expansion starting around 2010. We showed via GWAS that this cluster is associated with a putative Streptococcus anginosus derived integrative and conjugative element carrying a putative cysteine protease. Furthermore, the BAPS-5 cluster emerged around 1786 with a bovine/feline subcluster appearing around 1879. This subcluster is associated with a variant of the streptococcal lac operon, which appears to have resulted from an exchange with Streptococcus dysgalactiae. We present the largest population genetics study to date for S. canis where we show that its expansion is associated with genetic exchange with other streptococcal species leading to increased pathogenic potential (BAPS-6) or host adaptation (BAPS-5). Importance Streptococcus canis is a bacterium which poses considerable threat to the health of dogs through superficial infections. Current research could benefit from understanding the reasons for its expansion and spread into other hosts. We looked at the genomes of 585 S. canis isolates collected during a 25-year period and identified which parts of the population were the most successful. With powerful statistical methods, we found that two groups of S. canis were the most effective: a canine group which had become more pathogenic by acquiring DNA from Streptococcus anginosus , and another group which spread from dogs into cats and cows by acquiring genetic material for lactose consumption from Streptococcus dysgalactiae . For the first time, we link the expansion of major S. canis groups to genetic exchange events with closely related streptococcal species to understand S. canis evolution and spread.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».