• Something wrong with this record ?

Surveillance invazivního meningokokového onemocnění založená na sekvenaci celého genomu (WGS), Česká republika, 2015
[Surveillance of invasive meningococcal disease based on whole genome sequencing (WGS), Czech Republic, 2015]

P. Křížová, M. Honskus, Z. Okonji, M. Musílek, J. Kozáková

. 2018 ; 67 (2) : 64-73.

Language Czech Country Czech Republic

Document type Research Support, Non-U.S. Gov't

Grant support
NV15-34887A MZ0 CEP Register

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.

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.

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

000      
00000naa a2200000 a 4500
001      
bmc18028294
003      
CZ-PrNML
005      
20201116163308.0
007      
ta
008      
180814s2018 xr d f 000 0|cze||
009      
AR
040    __
$a ABA008 $b cze $d ABA008 $e AACR2
041    0_
$a cze $b eng
044    __
$a xr
100    1_
$a Křížová, Pavla $u Národní referenční laboratoř pro meningokokové nákazy, Centrum epidemiologie a mikrobiologie, Státní zdravotní ústav, Praha $7 xx0048673
245    10
$a Surveillance invazivního meningokokového onemocnění založená na sekvenaci celého genomu (WGS), Česká republika, 2015 / $c P. Křížová, M. Honskus, Z. Okonji, M. Musílek, J. Kozáková
246    31
$a Surveillance of invasive meningococcal disease based on whole genome sequencing (WGS), Czech Republic, 2015
520    3_
$a 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.
520    9_
$a 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.
650    12
$a sekvenování celého genomu $7 D000073336
650    _2
$a Neisseria meningitidis $x genetika $x imunologie $x izolace a purifikace $7 D009345
650    12
$a meningokokové infekce $x epidemiologie $x genetika $x imunologie $7 D008589
650    _2
$a epidemiologické monitorování $7 D062665
650    _2
$a meningokokové vakcíny $x klasifikace $x terapeutické užití $7 D022401
650    _2
$a zobrazování dat $7 D003626
650    _2
$a antigeny bakteriální $x genetika $x imunologie $7 D000942
650    _2
$a lidé $7 D006801
651    _2
$a Česká republika $7 D018153
655    _2
$a práce podpořená grantem $7 D013485
700    1_
$a Honskus, Michal $7 xx0253626 $u Národní referenční laboratoř pro meningokokové nákazy, Centrum epidemiologie a mikrobiologie, Státní zdravotní ústav, Praha
700    1_
$a Okonji, Zuzana $u Národní referenční laboratoř pro meningokokové nákazy, Centrum epidemiologie a mikrobiologie, Státní zdravotní ústav, Praha $7 xx0230941
700    1_
$a Musílek, Martin $u Národní referenční laboratoř pro meningokokové nákazy, Centrum epidemiologie a mikrobiologie, Státní zdravotní ústav, Praha $7 xx0060586
700    1_
$a Kozáková, Jana $u Národní referenční laboratoř pro meningokokové nákazy, Centrum epidemiologie a mikrobiologie, Státní zdravotní ústav, Praha $7 xx0191628
773    0_
$w MED00011002 $t Epidemiologie, mikrobiologie, imunologie $x 1210-7913 $g Roč. 67, č. 2 (2018), s. 64-73
856    41
$u https://www.prolekare.cz/casopisy/epidemiologie/2018-2-5/surveillance-invazivniho-meningokokoveho-onemocneni-zalozena-na-sekvenaci-celeho-genomu-wgs-ceska-republika-2015-104982 $y plný text volně dostupný
910    __
$a ABA008 $b A 981 $c 560 $y 4 $z 0
990    __
$a 20180814 $b ABA008
991    __
$a 20201116163306 $b ABA008
999    __
$a ok $b bmc $g 1328046 $s 1025249
BAS    __
$a 3
BAS    __
$a PreBMC
BMC    __
$a 2018 $b 67 $c 2 $d 64-73 $i 1210-7913 $m Epidemiologie, mikrobiologie, imunologie $x MED00011002 $y 104982
GRA    __
$a NV15-34887A $p MZ0
LZP    __
$c NLK182 $d 20180829 $b NLK111 $a Meditorial-20180814

Find record

Citation metrics

Loading data ...

Archiving options

Loading data ...