Characterization of Community-Acquired Methicillin-Resistant <em>Staphylococcus aureus</em> by Pulsed-Field Gel Electrophoresis, Multilocus Sequence Typing, and Staphylococcal Protein A Sequencing: Establishing a Strain Typing Database
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcus aureus has long been recognized as a leading cause of nosocomial infection. However, several recent publications have demonstrated this pathogen as the cause of community-acquired severe wound infections and necrotizing pneumonia in otherwise healthy individuals. These highly virulent endemic clones have been reported in several locations in the United States and Canada. The rapid spread of the organism, the ability of certain clones to cause serious infection, and the antibiotic resistance of the endemic clones, illustrates the importance of infection control measures. In this study we examined three S. aureus typing techniques; pulsed-field gel electrophoresis (PFGE), multilocus sequence typing (MLST), and Staphylococcal protein A (spa) sequencing for subspeciation of community-acquired methicillin-resistant S. aureus (CA-MRSA). It is hypothesized that PFGE will result in a higher level of discrimination among the strains, while MLST and spa typing will result in highly portable data that lacks the discriminatory power of PFGE. Thirty CA-MRSA isolates that were obtained from Florida and Washington State were characterized by molecular typing methods. Whole genome restriction analysis was performed by PFGE using the SmaI enzyme. Sequence-based typing analyses, MLST and spa typing, were performed by polymerase chain reaction (PCR) followed by sequencing. PFGE data was analyzed using the BioNumerics® software package and sequence-based data was analyzed using DNAstar®. MLST Alleles were assigned using the online MLST database (www.mlst.net) and spa types were assigned using the Ridom SpaServer (www.ridom.de/spaserver). Molecular characterization of the 30 isolates resulted in 21 pulsotypes, four MLST sequence types (STs), and six spa types. Combining data from both MLST and spa typing resulted in only seven strain categories, many of which grouped isolates that are not epidemiologically linked. These data demonstrate that techniques such as MLST and spa typing are not well suited for tracking isolates with limited evolutionary diversity such as the CA-MRSA epidemic clones.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».