Surveillance invazivního meningokokového onemocnění založená na sekvenaci celého genomu (WGS), Česká republika, 2015

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F75010330%3A_____%2F18%3A00012223" target="_blank" >RIV/75010330:_____/18:00012223 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.prolekare.cz/casopisy/epidemiologie/2018-2-5/surveillance-invazivniho-meningokokoveho-onemocneni-zalozena-na-sekvenaci-celeho-genomu-wgs-ceska-republika-2015-104982" target="_blank" >https://www.prolekare.cz/casopisy/epidemiologie/2018-2-5/surveillance-invazivniho-meningokokoveho-onemocneni-zalozena-na-sekvenaci-celeho-genomu-wgs-ceska-republika-2015-104982</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Surveillance invazivního meningokokového onemocnění založená na sekvenaci celého genomu (WGS), Česká republika, 2015

Popis výsledku v původním jazyce

Cíl práce: Ověření možnosti využití metody sekvenace celého genomu (WGS) v molekulární surveillance invazivního meningokokového onemocnění v České republice. Určení úspěšnosti nové metody při stanovování genových a proteinových variant a její porovnání s klasickými sekvenačními metodami. Materiál a metodiky: Pro celogenomovou sekvenaci byl vybrán soubor dvaceti izolátů N. meningitidis z invazivních meningokokových onemocnění, která byla zachycena v České republice v roce 2015. WGS proběhla na platformě Illumina MiSeq. Celogenomová data byla upravena pomocí softwaru Velvet de novo Assembler a výsledné genomové kontigy byly poslány do Neisseria PubMLST webové databáze obsahující alelové a genomické údaje kmenů rodu Neisseria. Analýza a vzájemné porovnání genomů proběhlo s využitím BIGSdb Genome Comparator, který je součástí databáze PubMLST. Data WGS byla porovnána na několika úrovních rozlišení: MLST (Multi Locus Sequence Typing), rMLST (ribozomální MLST), cgMLST (core genome MLST) a “all loci“ tj. všech definovaných genů pro N. meningitidis v databázi PubMLST k 6. 11. 2017 (3 028 lokusů). Metodou WGS byla provedena detailní charakterizace genů antigenů zařazených do vakcín proti N. meningitidis B. Výsledky: Nová metoda WGS poskytla detailní charakterizaci izolátů N. meningitidis, která zpřesnila předchozí výsledky získané klasickými sekvenačními metodami. Kvalitnější WGS data umožnila identifikaci nových alel a nových sekvenačních typů, které nebyly klasickými sekvenačními metodami rozpoznány. Analýza genetické diverzity potvrdila vyšší příbuznost mezi izoláty, které patří k jednomu klonálnímu komplexu. Nejpřesnější informace o genetické diverzitě izolátů poskytlo srovnání dat WGS na úrovni schémat cgMLST a “all loci“. Byla zjištěna vzdálená příbuznost tří klonálních komplexů (cc32, cc35 a cc269). WGS data také poskytla přesnější informace o pokrytí izolátů novými vakcínami proti N. meningitidis B, ve srovnání s klasickou sekvenací. Závěry: WGS metoda prokázala vyšší diskriminační možnosti a přesnější určení genetických vlastností N. meningitidis. Zařazení metody WGS do rutinní molekulární surveillance invazivního meningokokového onemocnění v České republice je žádoucí.

Název v anglickém jazyce

Surveillance of invasive meningococcal disease based on whole genome sequencing (WGS), Czech Republic, 2015

Popis výsledku anglicky

Aim: To test the potential of whole genome sequencing (WGS) for molecular surveillance of invasive meningococcal disease in the Czech Republic. To check the success of the new method in the identification of gene and protein variants and to compare the outcomes between WGS and conventional sequencing methods. Material and methods: WGS was carried out in a set of 20 N. meningitidis isolates from invasive meningococcal disease cases in the Czech Republic in 2015. WGS was performed using the Illumina MiSeq platform. The WGS data were processed by the Velvet de novo Assembler software, and the resultant genome contigs were submitted to the Neisseria PubMLST web database containing allelic and genomic data on strains of the genus Neisseria. The genomes were analysed and compared using the BIGSdb Genome Comparator, which is part of the PubMLST database. WGS data were compared at several levels of resolution: MLST (Multi Locus Sequence Typing), rMLST (ribosomal MLST), cgMLST (core genome MLST), and "all loci", i.e. all genes of N. meningitidis defined in the PubMLST database by 6 November 2017 (3028 loci). The WGS method was used to characterise in detail the genes of antigens involved in vaccines against N. meningitidis B. Results: The new WGS method provided detailed characteristics of N. meningitidis isolates, which improved the results obtained previously by conventional sequencing methods. High quality WGS data made it possible to identify novel alleles and novel sequence types that could not be recognized by conventional sequencing methods. The analysis of genetic diversity confirmed closer relatedness between isolates belonging to the same clonal complex. The most accurate information on genetic diversity of isolates was obtained by the comparison of WGS data at the cgMLST and "all loci" levels. Distant relatedness of three clonal complexes (cc32, cc35, and cc269) was found. WGS data also provided more accurate information on the coverage of isolates by MenB vaccines in comparison with conventional sequencing data. Conclusions: The WGS method showed a higher discrimination potential and allowed a more accurate determination of genetic characteristics of N. meningitidis. The integration of the WGS method in routine molecular surveillance of invasive meningococcal disease in the Czech Republic is desirable.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

30303 - Infectious Diseases

Projekt

<a href="/cs/project/NV15-34887A" target="_blank" >NV15-34887A: Molekulární epidemiologie invazivního meningokokového onemocnění v České republice.</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Epidemiologie, mikrobiologie, imunologie

ISSN

1210-7913

e-ISSN

—

Svazek periodika

67

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

64-73

Kód UT WoS článku

000454046100003

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85052740525