Systematic Evaluation of Whole Genome Sequence-Based Predictions of Salmonella Serotype and Antimicrobial Resistance
Systematic Evaluation of Whole Genome Sequence-Based Predictions of Salmonella Serotype and Antimicrobial Resistance
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- dc.contributor.author
- Cooper, Ashley L.
- Low, Andrew J.
- Koziol, Adam G.
- Thomas, Matthew C.
- Leclair, Daniel
- Tamber, Sandeep
- Wong, Alex
- Blais, Burton W.
- Carrillo, Catherine D.
- dc.date.accessioned
- 2024-03-13T18:11:26Z
- dc.date.available
- 2024-03-13T18:11:26Z
- dc.date.issued
- 2020-04-02
- dc.description.abstract - en
- Whole-genome sequencing (WGS) is used increasingly in public-health laboratories for typing and characterizing foodborne pathogens. To evaluate the performance of existing bioinformatic tools for in silico prediction of antimicrobial resistance (AMR) and serotypes of Salmonella enterica, WGS-based genotype predictions were compared with the results of traditional phenotyping assays. A total of 111 S. enterica isolates recovered from a Canadian baseline study on broiler chicken conducted in 2012-2013 were selected based on phenotypic resistance to 15 different antibiotics and isolates were subjected to WGS. Both SeqSero2 and SISTR accurately determined S. enterica serotypes, with full matches to laboratory results for 87.4 and 89.2% of isolates, respectively, and partial matches for the remaining isolates. Antimicrobial resistance genes (ARGs) were identified using several bioinformatics tools including the Comprehensive Antibiotic Resistance Database – Resistance Gene Identifier (CARD-RGI), Center for Genomic Epidemiology (CGE) ResFinder web tool, Short Read Sequence Typing for Bacterial Pathogens (SRST2 v 0.2.0), and k-mer alignment method (KMA v 1.17). All ARG identification tools had ≥ 99% accuracy for predicting resistance to all antibiotics tested except streptomycin (accuracy 94.6%). Evaluation of ARG detection in assembled versus raw-read WGS data found minimal observable differences that were gene- and coverage- dependent. Where initial phenotypic results indicated isolates were sensitive, yet ARGs were detected, repeat AMR testing corrected discrepancies. All tools failed to find resistance-determining genes for one gentamicin- and two streptomycin-resistant isolates. Further investigation found a single nucleotide polymorphism (SNP) in the nuoF coding region of one of the isolates which may be responsible for the observed streptomycin-resistant phenotype. Overall, WGS-based predictions of AMR and serotype were highly concordant with phenotype determination regardless of computational approach used.
- dc.description.abstract-fosrctranslation - fr
- Le séquençage du génome entier (WGS) est de plus en plus utilisé dans les laboratoires de santé publique pour typer et caractériser les agents pathogènes d'origine alimentaire. Pour évaluer les performances des outils bioinformatiques existants pour la prédiction in silico de la résistance aux antimicrobiens (RAM) et des sérotypes de Salmonella enterica, les prédictions du génotype basées sur le WGS ont été comparées aux résultats des tests de phénotypage traditionnels. Au total, 111 isolats de S. enterica récupérés lors d'une étude de référence canadienne sur le poulet à griller menée en 2012-2013 ont été sélectionnés en fonction de leur résistance phénotypique à 15 antibiotiques différents et les isolats ont été soumis au WGS. SeqSero2 et SISTR ont déterminé avec précision les sérotypes de S. enterica, avec des correspondances complètes avec les résultats de laboratoire pour 87,4 et 89,2 % des isolats, respectivement, et des correspondances partielles pour les isolats restants. Les gènes de résistance aux antimicrobiens (ARG) ont été identifiés à l'aide de plusieurs outils bioinformatiques, notamment la base de données complète sur la résistance aux antibiotiques – Identificateur de gènes de résistance (CARD-RGI), l'outil Web ResFinder du Centre d'épidémiologie génomique (CGE), le typage de séquences de lecture courte pour les pathogènes bactériens (SRST2 v 0.2 .0) et la méthode d'alignement k-mer (KMA v 1.17). Tous les outils d'identification ARG avaient une précision ≥ 99 % pour prédire la résistance à tous les antibiotiques testés, à l'exception de la streptomycine (précision de 94,6 %). L'évaluation de la détection de l'ARG dans les données WGS assemblées et lues brutes a révélé des différences observables minimes qui dépendaient du gène et de la couverture. Lorsque les résultats phénotypiques initiaux indiquaient que les isolats étaient sensibles, mais que des ARG étaient détectés, des tests répétés de RAM ont corrigé les écarts. Tous les outils n'ont pas réussi à trouver des gènes déterminant la résistance pour un isolat résistant à la gentamicine et deux isolats résistants à la streptomycine. Une enquête plus approfondie a révélé un polymorphisme nucléotidique unique (SNP) dans la région codante nuoF de l'un des isolats, qui pourrait être responsable du phénotype résistant à la streptomycine observé. Dans l’ensemble, les prédictions de la RAM et du sérotype basées sur le WGS étaient très concordantes avec la détermination du phénotype, quelle que soit l’approche informatique utilisée.
- dc.identifier.doi
- https://doi.org/10.3389/fmicb.2020.00549
- dc.identifier.uri
- https://open-science.canada.ca/handle/123456789/2132
- dc.language.iso
- en
- dc.publisher
- Frontiers Media
- dc.subject - en
- Health
- Health and safety
- dc.subject - fr
- Santé
- Santé et sécurité
- dc.subject.en - en
- Health
- Health and safety
- dc.subject.fr - fr
- Santé
- Santé et sécurité
- dc.title - en
- Systematic Evaluation of Whole Genome Sequence-Based Predictions of Salmonella Serotype and Antimicrobial Resistance
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