共通の細菌病原体の病院発症検知のためのコアゲノムマルチロカスシーケンシングタイプ化パイプラインの比較

科学分野:

• 微生物学
• ゲノミクス
• 感染症 疫学

背景:

• 全ゲノムシーケンシング (WGS) は,感染症の発生調査と監視に不可欠です.
• コアゲノム多部位配列型化 (cgMLST) は,高解像度の菌株比較と縦断的な監視能力を提供しています.
• 商業的な cgMLST パイプラインは,臨床研究所の微生物関連性分析を標準化することを目的としています.

研究 の 目的:

• 3つの商用 cgMLST ソフトウェアパイプラインのパフォーマンスを比較するために: Ridom SeqSphere+, 1928 Diagnostics,および Ares Genetics ARESdb.
• これらのパイプラインの一致性を評価し,一般的な病原体の中で関連する細菌株を特定します.
• 感染制御とアウトブレイク監視のためのこれらのツールの有用性を評価する.

主な方法:

• 8つの一般的な病原体から 255の細菌単離を比較した分析.
• ゲノム関連分析のための3つの商用CGMLSTソフトウェアパイプラインを使用しました.
• 確立された値に基づいて,クラスタ化 (関連) と非クラスタ化 (関連) の単離ペアを区別する点で評価された一致性.

主要な成果:

• パイプラインの間で全体的に高いコンコードンスが観察された (1928年の場合は100%,SeqSphere+の場合は99.5%).
• ARESdbは,SeqSphere+と1928と比較して,クラスタ化された単離ペアに対するアレル距離が有意に大きいことを示した.
• アレル距離の違いにもかかわらず,すべてのパイプラインは,株の関連性のための提案されたクラスタリングの値を使用して一致を示しました.

結論:

• 商業的な cgMLST パイプラインは,細菌株関連性分析の比較可能な結果を提供し,アウトブレイク監視を支援します.
• これらのツールは,広範な生物情報学の専門知識を必要とせずに,感染制御のための迅速で日常的なゲノム分析を容易にする.
• この研究は,異なるcgMLST分析パイプラインの評価と比較のためのモデルを提供します.