Use of Short Tandem Repeat Sequences to Study Mycobacterium leprae in Leprosy Patients in Malawi and India
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundInadequate understanding of the transmission of Mycobacterium leprae makes it difficult to predict the impact of leprosy control interventions. Genotypic tests that allow tracking of individual bacterial strains would strengthen epidemiological studies and contribute to our understanding of the disease.Methodology/Principal FindingsGenotyping assays based on variation in the copy number of short tandem repeat sequences were applied to biopsies collected in population-based epidemiological studies of leprosy in northern Malawi, and from members of multi-case households in Hyderabad, India. In the Malawi series, considerable genotypic variability was observed between patients, and also within patients, when isolates were collected at different times or from different tissues. Less within-patient variability was observed when isolates were collected from similar tissues at the same time. Less genotypic variability was noted amongst the closely related Indian patients than in the Malawi series.Conclusions/SignificanceLineages of M. leprae undergo changes in their pattern of short tandem repeat sequences over time. Genetic divergence is particularly likely between bacilli inhabiting different (e.g., skin and nerve) tissues. Such variability makes short tandem repeat sequences unsuitable as a general tool for population-based strain typing of M. leprae, or for distinguishing relapse from reinfection. Careful use of these markers may provide insights into the development of disease within individuals and for tracking of short transmission chains.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».