Development and Validation of a Comparative Genomic Fingerprinting Method for High-Resolution Genotyping of
Notice bibliographique
Résumé
Campylobacter spp. are a leading cause of bacterial gastroenteritis worldwide. The need for molecular subtyping methods with enhanced discrimination in the context of surveillance- and outbreak-based epidemiologic investigations of Campylobacter spp. is critical to our understanding of sources and routes of transmission and the development of mitigation strategies to reduce the incidence of campylobacteriosis. We describe the development and validation of a rapid and high-resolution comparative genomic fingerprinting (CGF) method for C. jejuni. A total of 412 isolates from agricultural, environmental, retail, and human clinical sources obtained from the Canadian national integrated enteric pathogen surveillance program (C-EnterNet) were ana-lyzed using a 40-gene assay (CGF40) andmultilocus sequence typing (MLST). The significantly higher Simpson’s index of diver-sity (ID) obtained with CGF40 (ID 0.994) suggests that it has a higher discriminatory power thanMLST at both the level of clonal complex (ID 0.873) and sequence type (ID 0.935). HighWallace coefficients obtained when CGF40 was used as the primary typing method suggest that CGF andMLST are highly concordant, and we show that isolates with identical MLST pro-files are comprised of isolates with distinct but highly similar CGF profiles. The high concordance withMLST coupled with the ability to discriminate between closely related isolates suggests that CFG40 is useful in differentiating highly prevalent sequence
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».