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Enregistrement W7070860754

Rapid antimicrobial resistance prediction and identification of Mycobacterium tuberculosis complex by the use of whole genome sequencing on patient sputa

2023· dissertation· en· W7070860754 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSputumMycobacterium tuberculosisTuberculosisWhole genome sequencingDrug resistanceMycobacterium tuberculosis complexGenomeAntibiotic resistance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tuberculosis (TB) is primarily a respiratory disease caused by the bacterium Mycobacterium tuberculosis (MTB) and accounted for the deaths of 1.6 million people in 2021. TB is typically a treatable disease but drug resistance has become a major public health threat since the 1990s. Current drug susceptibility testing of MTB relies on culture which is slow, labour intensive, and requires specialized infrastructure that may not be available in some regions. Rapid detection of MTB from patient sputum using whole genome sequencing could provide high discriminatory information, while reducing diagnostic turn-around-times thereby preventing costly and ineffective treatments. The aim of this study was to develop a culture-free genomic method to identify MTB and predict drug resistance from sputum using whole genome sequencing. A validation study was done in two stages: (1) MTB-negative sputum spiked with Mycobacterium bovis BCG, (2) MTB positive sputum. Sputum is the primary clinical specimen for MTB testing but presents challenges due to the presence of both high host and microbial DNA compared to MTB. Sputum was decontaminated using standard methods to liquefy sample and reduce host and bacterial presence. Samples were enzymatically treated to degrade host DNA. Prior to sequencing, extracts were subjected to two amplification methods: an in-house developed multiplex-PCR targeting known MTB resistance markers and a random approach using GC-rich primers. Sequences obtained from Illumina MiSeq and Oxford Nanopore Technologies (ONT) were subjected to quality analysis in Galaxy (version v20.01) before being submitted to bioinformatics pipelines: Kraken2, Mykrobe Predictor and BioHansel which were used to assess bacterial and human presence, predict antimicrobial resistance (AMR) determinants and species identification, respectively. Results indicated that amplification methods improved both DNA concentrations and genome coverage by increasing mycobacterial DNA abundance. The optimized protocol performed best with ONT, generating higher mycobacterial genomic coverage and depth which improved AMR predictions. The finalized protocol provides promising steps forward to deploying rapid diagnostics for MTB directly from sputum.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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