从多药耐药Corynebacterium分离物中的全基因组序列中,对抗微生物耐药性的低最佳生物信息预测

科学领域:

• 微生物学 微生物学
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 基因组学就是基因组学.

背景情况:

• 状细菌 (Corynebacterium striatum) 是一种新兴的机会性病原体.
• 准确预测抗菌素耐药性 (AMR) 对有效治疗至关重要.
• 对AMR的基因组预测是一个不断发展的领域,可靠性各不相同.

研究的目的:

• 评估生物信息学工具用于预测Corynebacterium striatum中的AMR的可靠性.
• 评估不同的AMR预测指标的性能.
• 在Corynebacterium spp.中确定AMR的可靠遗传标记物.

主要方法:

• 使用BV-BRC,ResFinder,RAST和KmerResistance分析了107种Corynebacterium条形菌分离物的基因组序列.
• 使用抗微生物敏感性测试 (AST) 表型来验证预测.
• 使用了包括AUC,MER,VMER,MCC,F1-Score和准确性在内的性能指标.
• 用PCR测试了另外18种多药耐药Corynebacterium spp.中的10个基因. 孤立的. 孤立的.

主要成果:

• 只有tetW基因证明了对四环素耐药性的可接受预测值,符合FDA的标准.
• 该tetW基因实现了马修斯相关系数 (MCC) 分数>0.9.
• 像AUC,F1-Score和Accuracy这样的常见指标可能会在不平衡的数据集上高估预测可靠性.
• 在一个验证组中,tetW基因与AST配置文件达成最佳一致 (94.11%).

结论:

• 基于基因组的AMR预测新兴的Corynebacterium spp. 仍然具有挑战性.
• tetW基因是这些细菌中抗四环素耐药性的潜在可靠标记物.
• 仔细选择验证指标对于准确的AMR预测评估至关重要.