Basic Information

• 英文標(biāo)題： gcPathogen: a comprehensive genomic resource of human pathogens for public health
• 中文標(biāo)題：gcPathogen：一個(gè)全面的基因組資源庫(kù)蹦漠，涵蓋了對(duì)人體健康構(gòu)成威脅的各種病原體
• 發(fā)表日期：18 October 2023
• 文章類型：Na
• 所屬期刊：Nucleic Acids Research
• 文章作者：Chongye Guo | Linhuan Wu
• 文章鏈接：https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D714/7321059

Abstract

1. 這里，我們介紹了人工整理的全球病原體目錄（gcPathogen）津辩，這是一個(gè)廣泛而全面的基因組資源喘沿，旨在促進(jìn)病原體分析、流行病學(xué)探索以及對(duì)抗生素耐藥性和毒力因子監(jiān)測(cè)的速度和準(zhǔn)確性竭贩。
2. 該目錄無縫整合并分析了從感染患者蚜印、動(dòng)物宿主、食物和環(huán)境中分離出的人類病原體的基因組數(shù)據(jù)及相關(guān)元數(shù)據(jù)窄赋。
3. 病原體列表得到了來自醫(yī)學(xué)或政府病原體清單及出版物證據(jù)的支持哟冬。
4. 目前版本的gcPathogen擁有令人印象深刻的1,164,974個(gè)組裝體，其中包括來自497種細(xì)菌分類單元的986,044株菌株忆绰，涵蓋265種真菌分類單元的4,794個(gè)組裝體浩峡，包含4,319株菌株，還有來自222種病毒分類單元的89,965個(gè)組裝體错敢，包含13,687株病毒株翰灾，以及來自159種寄生蟲分類單元的646個(gè)組裝體，包括387株寄生蟲株稚茅。
5. 通過這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)纸淮，研究人員能夠獲得一個(gè)全面的‘一站式服務(wù)’平臺(tái)，這有助于全球長(zhǎng)期的公共衛(wèi)生監(jiān)控亚享，并且能夠深入分析不同國(guó)家、疾病和宿主中的基因組侈沪、序列類型、抗生素耐藥性基因峭竣、毒力因子和可移動(dòng)遺傳元件哲银。
6. 為了訪問和探索數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)信息做院，已開發(fā)了一個(gè)交互式的網(wǎng)絡(luò)界面屈雄，可以通過https://nmdc.cn/gcpathogen/進(jìn)行訪問。

7. 這個(gè)用戶友好的平臺(tái)允許順暢地查詢和探索gcPathogen數(shù)據(jù)庫(kù)中豐富的信息鼻百。

   
   

Introduction

Para_01

1. 傳染病是全球公共衛(wèi)生面臨的重大威脅之一臼朗。
2. 基因組序列數(shù)據(jù)的快速積累對(duì)于支持傳染病監(jiān)測(cè)和流行病學(xué)調(diào)查變得越來越重要蒜撮。
3. 基于全基因組測(cè)序（WGS）數(shù)據(jù)的分型方法，如核心基因多位點(diǎn)序列分型（cgMLST）和全基因組多位點(diǎn)序列分型（wgMLST），因其在速度、成本效益和高分辨率方面的優(yōu)勢(shì)而被廣泛采用黍氮，為監(jiān)控淮捆、疫情調(diào)查痹愚、來源追溯和進(jìn)化研究提供了大量信息

Para_02

1. 病原體對(duì)抗生素產(chǎn)生耐藥性的挑戰(zhàn)對(duì)人類健康具有深遠(yuǎn)的影響。
2. 識(shí)別抗生素抗性基因(ARGs)并追蹤它們?cè)诓煌≡w或同一病原體的不同亞型間的傳播可以為藥物開發(fā)弦蹂、疾病預(yù)防和治療提供寶貴的見解髓抑。
3. 同時(shí)，毒力因子(VF)使病原體能夠感染宿主并導(dǎo)致疾病。
4. 識(shí)別和分析這些因子有助于確定大規(guī)模疾病爆發(fā)的發(fā)生。
5. 抗生素抗性基因和毒力因子通常通過與可移動(dòng)遺傳元件(MGEs)的水平轉(zhuǎn)移獲得。

Para_03

1. 盡管WGS數(shù)據(jù)的可用性支持了病原體的精確鑒定和對(duì)毒力因子奈搜、抗性基因及移動(dòng)遺傳元件多樣性的深入理解，但當(dāng)前的基因組資源并未覆蓋所有已知的人類病原體崇堰，這限制了研究?jī)H能針對(duì)一部分物種。
2. 為了克服這一局限，一個(gè)全面的基因組資源庫(kù)嵌牺，涵蓋所有已知的人類病原體他嚷，并輔以精心整理的元數(shù)據(jù)，將極大地促進(jìn)跨越長(zhǎng)時(shí)間尺度的全球研究唱捣，并顯著提高傳染病的控制和治療水平烦感。
3. 此外燕耿，基因組數(shù)據(jù)分析和決策制定很大程度上依賴于數(shù)據(jù)可視化亚再。
4. 然而伪朽，現(xiàn)有的平臺(tái)往往缺乏基因組和流行病學(xué)數(shù)據(jù)的整合讶舰，無法創(chuàng)建交互式的可視化工具跳昼。

Para_04

1. 為了彌補(bǔ)這些空白般甲，我們開發(fā)了gcPathogen（全球病原體目錄），這是一個(gè)全面的基因組資源庫(kù)，它匯集堪伍、整合并分析來自全球感染患者锚烦、動(dòng)物宿主和環(huán)境樣本中的人類病原體的數(shù)據(jù)。
2. 該數(shù)據(jù)庫(kù)依賴于人工精心整理的高質(zhì)量數(shù)據(jù)杠娱，支持基因組分析挽牢、MLST、cgMLST以及ARGs摊求、VFs和MGEs的分析禽拔，并且所有這些都可以通過交互界面完成。
3. 這一強(qiáng)大的工具使經(jīng)驗(yàn)豐富的研究人員能夠進(jìn)行更廣泛深入的病原體研究室叉，同時(shí)也讓復(fù)雜的分析民主化睹栖，使得公共衛(wèi)生專家、臨床醫(yī)生以及其他基因組學(xué)或生物信息學(xué)領(lǐng)域的非專家也能進(jìn)行這些分析茧痕。

Database interface and features

Webpage of the pathogens

病原體的網(wǎng)頁(yè)

Para_05

1. 在gcPathogen中野来，我們已經(jīng)按分類單元組織了細(xì)菌、真菌踪旷、病毒和寄生蟲的DNA序列組裝曼氛，以及相應(yīng)的人工策劃的元數(shù)據(jù)和分析結(jié)果（8），涵蓋了屬令野、種舀患、亞種或血清型（圖1A）。

2. 病原微生物的基因組DNA序列數(shù)據(jù)是從公共數(shù)據(jù)庫(kù)和出版物中收集的气破。

   
   

• 圖 1. gcPathogen 網(wǎng)站的特點(diǎn)聊浅。 (A) gcPathogen 的主頁(yè)。 (B) 病原體種類概覽现使。 (C) 全球病原體低匙、抗生素耐藥基因和毒力因子的分布圖。 (D) 病原體及其整理的元數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜示意圖碳锈。

Para_06

1. 每個(gè)病原體的網(wǎng)頁(yè)被劃分為幾個(gè)主要部分顽冶，包括概述、序列類型（STs 和 cgMLST）售碳、抗生素抗性基因渗稍、毒力因子佩迟、可移動(dòng)遺傳元件和知識(shí)圖譜（圖 1B）。
2. 概述部分展示了序列組裝及其相關(guān)元數(shù)據(jù)的基本信息竿屹，如測(cè)序方法报强、提交者、基因組大小和參考基因組拱燃。
3. 它還提供了一個(gè)全球分布地圖秉溉、宿主類別、關(guān)聯(lián)疾病碗誉、分離來源以及從同行評(píng)審出版物中手工整理的文字描述召嘶，這些文字描述涉及爆發(fā)或感染案例。

Para_07

1. 對(duì)于每種病原體哮缺，STs部分提供了物種內(nèi)所有STs的概覽信息弄跌，包括相關(guān)基因組的數(shù)量、菌株尝苇、ARGs铛只、VFs以及與ARGs和VFs相關(guān)的MGEs。
2. 可以按年份或國(guó)家顯示主要STs的信息糠溜，同時(shí)還提供代表性STs的相關(guān)性圖譜淳玩。
3. 此外，用戶可以選擇序列組裝非竿，并在線進(jìn)行cgMLST分析蜕着，前提是能夠訪問相應(yīng)的種子文件

Para_08

1. ARGs、VFs 和 MGEs 部分為每種物種提供了所有注釋的抗性基因红柱、毒力因子和移動(dòng)遺傳元件的綜合信息承匣。
2. 可以直觀地繪制出對(duì)不同類型抗生素的耐藥性，以及按國(guó)家锤悄、疾病韧骗、宿主和分離來源分布的耐藥性、毒力和移動(dòng)遺傳元件的情況铁蹈。

Feature resources

特征資源

Para_09

1. 特征資源涵蓋四個(gè)部分：高致病性病毒宽闲、注釋的ARGs列表众眨、VF和MGEs握牧。
2. 高致病性病毒旨在為評(píng)估疫情爆發(fā)風(fēng)險(xiǎn)、跨物種病毒傳播及全球擴(kuò)散提供數(shù)據(jù)支持娩梨。
3. 這一部分包含了被分類為生物安全等級(jí)III和IV級(jí)的病毒沿腰。
4. 提供了關(guān)于傳播途徑、宿主狈定、分離來源及國(guó)家的統(tǒng)計(jì)分析颂龙。
5. 同時(shí)习蓬，還展示了一個(gè)知識(shí)圖譜，該圖譜從出版物中提取出作者與機(jī)構(gòu)之間的合作網(wǎng)絡(luò)措嵌。

Para_10

1. 在抗生素抗性基因部分躲叼，全面概述了病原體ARGs的概況，包括所有從病原菌注釋的ARGs企巢、每種物種中的高頻ARGs以及世界衛(wèi)生組織全球優(yōu)先列表中的抗生素耐藥細(xì)菌的主要ARGs枫慷。
2. 使用表格和圖表分析這些ARGs，涉及它們所在的國(guó)家浪规、物種或听、棲息地及相關(guān)的MGEs。
3. 同樣地笋婿，整合并分析了VFs及其流行病學(xué)數(shù)據(jù)誉裆，采用交互式可視化。
4. MGE列表部分涵蓋了五類MGEs缸濒，包括插入序列（IS）足丢、整合共軛元件（ICE）、整合子（IN）绍填、質(zhì)粒和轉(zhuǎn)座子霎桅。
5. 根據(jù)這些MGEs的分類分布、攜帶的ARGs和VFs以及分離的棲息地來分析它們讨永，旨在了解由MGEs介導(dǎo)的病原體獲得性抗性和毒力的發(fā)生和傳播滔驶。

Statistic summary and database search

統(tǒng)計(jì)總結(jié)與數(shù)據(jù)庫(kù)查詢

Para_11

1. "病原體和基因組特征"頁(yè)面提供了細(xì)菌、真菌卿闹、病毒和寄生蟲的數(shù)量統(tǒng)計(jì)概要揭糕，以及它們的物種分布、數(shù)據(jù)量和每種病原體類型的最大數(shù)據(jù)提交者锻霎。
2. 所有病原體著角、抗性基因、毒力因子和移動(dòng)遺傳元件的全球分布可以根據(jù)年份和國(guó)家進(jìn)行展示（圖 1C）旋恼。

Para_12

1. ‘高級(jí)搜索’功能使用戶能夠根據(jù)手動(dòng)整理的元數(shù)據(jù)進(jìn)行一項(xiàng)或多項(xiàng)目的搜索吏口，這些元數(shù)據(jù)涉及：(i) 病原體信息，包括物種名稱冰更、采樣日期产徊、國(guó)家、分離來源蜀细、宿主舟铜、疾病和生物安全等級(jí)；(ii) 序列組裝信息奠衔，包括測(cè)序平臺(tái)谆刨、序列類型塘娶、組裝級(jí)別和序列片段的數(shù)量。

Para_13

1. gcPathogen 有效地利用語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)痊夭，根據(jù)整理后的元數(shù)據(jù)展示病原體刁岸、分離源、疾病和宿主之間的聯(lián)系（圖 1D）她我。
2. 這一"知識(shí)圖譜"有助于用戶整合不同類型的信息难捌，從而獲得全面的視角并識(shí)別出各種聯(lián)系。
3. 此外鸦难，gcPathogen 提供了一個(gè)搜索界面根吁，用于探索所選病原體之間的聯(lián)系。

Online data analysis pipelines

在線數(shù)據(jù)分析管道

Para_14

1. gcPathogen 無縫集成多種在線工具合蔽，用于實(shí)現(xiàn)基因組的快速分析击敌。
2. ‘病原體鑒定’工具結(jié)合了 16S rRNA 基因序列和基因組平均核苷酸同一性（ANI），以給出物種鑒定結(jié)果拴事。
3. ‘基因組注釋流程’在 gcType (10) 中高效注釋細(xì)菌基因組沃斤。
4. ‘MLST’流程使用 MLST 2.22.1 根據(jù)用戶提交的基因組組裝確定序列類型（ST），參照 PubMLST 分型方案刃宵。
5. ‘cgMLST’流程利用 chewBBACA 2.0.9 (12) 將查詢組裝與預(yù)先計(jì)算的分型方案進(jìn)行比較衡瓶，生成包含相關(guān)元數(shù)據(jù)的系統(tǒng)發(fā)育樹。
6. 這些集成的流程依托高質(zhì)量的參考數(shù)據(jù)集牲证，使用戶能夠?qū)⒆约旱幕蚪M數(shù)據(jù)與全球數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較哮针，有效地檢測(cè)疫情爆發(fā)并追溯其來源。

Database construction and analytical methods

Pathogen inventory and data sources

病原體清單及數(shù)據(jù)來源

Para_15

1. 我們根據(jù)可靠來源的指導(dǎo)編制了一份人類病原體的詳盡清單坦袍，這些來源包括世界衛(wèi)生組織（http://ghdx.healthdata.org/gbd-2016）十厢、美國(guó)國(guó)家過敏和傳染病研究所的新興傳染病及病原體列表（https://www.niaid.nih.gov/research/emerging-infectious-diseases-pathogens）、中華人民共和國(guó)國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)捂齐、美國(guó)疾病控制中心（https://search.cdc.gov/search/index.html?all=pathogen=1#results）蛮放、美國(guó)傳染病學(xué)會(huì)和美國(guó)微生物學(xué)會(huì)。
2. 這份清單還補(bǔ)充了疫情爆發(fā)報(bào)告和相關(guān)研究文章奠宜。
3. 此外包颁，世界衛(wèi)生組織（WHO）發(fā)布的全球抗生素耐藥細(xì)菌優(yōu)先清單指導(dǎo)了我們針對(duì)新抗生素的研究、發(fā)現(xiàn)和發(fā)展工作压真。

Para_16

1. 為了構(gòu)建我們的數(shù)據(jù)庫(kù)娩嚼，我們從國(guó)家生物技術(shù)信息中心（NCBI）的基因組數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索了清單中所有病原體的序列組裝。
2. 從BioSamples提取并整合了相關(guān)的元數(shù)據(jù)榴都。

3. 此外待锈，這些數(shù)據(jù)還參照了PubMed中索引的同行評(píng)審出版物漠其。（圖2）

   
   

• 圖 2. 在 gcPathogen 中使用的數(shù)據(jù)處理流程嘴高。

Para_17

1. 該數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)前版本包含了一個(gè)令人印象深刻的集合竿音，共有1164974個(gè)組裝體，涵蓋了來自497種細(xì)菌分類群的986044個(gè)菌株（8）拴驮，其中包含497種細(xì)菌分類群的4794個(gè)組裝體春瞬，涉及265種真菌分類群的4319個(gè)菌株（8），89965個(gè)組裝體涵蓋了來自222種病毒分類群的13687個(gè)菌株（8）套啤，以及646個(gè)組裝體宽气，包括來自159種寄生蟲分類群的387個(gè)菌株（8）。
2. 這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)集覆蓋了全球198個(gè)國(guó)家和地區(qū)潜沦，提供了全球病原體的全面流行病學(xué)概覽萄涯。

Data quality control

數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

Para_18

1. 為了確保數(shù)據(jù)完整性，所有上傳到gcPathogen的信息都經(jīng)過了嚴(yán)格的質(zhì)量控制檢查唆鸡，包括一致性涝影、完整性和污染情況。
2. 隨后争占，對(duì)基因燃逻、MLST、cgMLST臂痕、ARGs伯襟、VFs和MGEs進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。
3. 只有通過checkM 1.1.3驗(yàn)證顯示超過95%的完整性和低于5%的污染率的序列組裝被保留下來握童。
4. 此外姆怪，根據(jù)NCBI分類學(xué)，將序列組裝分配給相應(yīng)的屬和種澡绩。
5. 對(duì)于物種確定片效，如果組裝的ANI在FastANI 1.3中與來自NCBI的RefSeq的參考序列相比超過95%，則認(rèn)為它們屬于同一物種英古。
6. 此外淀衣，還手動(dòng)對(duì)這些組裝的宿主、分離來源和疾病相關(guān)的元數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類召调。

Sequence-based pathogen typing

基于序列的病原體分型

Para_19

1. gcPathogen 對(duì)病原細(xì)菌進(jìn)行了多態(tài)性序列分型（MLST）和核心基因組多態(tài)性序列分型（cgMLST）分析膨桥。
2. 經(jīng)過質(zhì)量控制后，組裝的數(shù)據(jù)被用于 MLST 分析唠叛，以確定它們的序列類型（ST）只嚣。
3. 根據(jù)國(guó)家、分離來源艺沼、宿主和采集日期生成了基于 ST 的分布特征的圖形展示册舞。
4. 此外，我們還研究了耐藥基因（ARGs）/毒力因子（VFs）與每種物種的 ST 之間的關(guān)聯(lián)障般，以識(shí)別特定 ST 的 ARGs/VFs 及其相應(yīng)的 P 值调鲸。

Para_20

1. 為了提高病原體來源的判別和監(jiān)控能力盛杰，我們采用了基于全基因組測(cè)序（WGS）的核基因多位點(diǎn)序列分型（cgMLST）。
2. 然而藐石，由于某些物種公開可用的cgMLST方案有限即供，我們通過在gcPathogen中提供預(yù)計(jì)算的cgMLST方案來應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。
3. 我們使用基于BLAST得分比的等位基因調(diào)用算法（chewBBACA 2.0.9）對(duì)質(zhì)量控制后超過200個(gè)組裝的所有細(xì)菌種類進(jìn)行了cgMLST分析于微。
4. 在當(dāng)前版本中逗嫡，我們包含了針對(duì)9個(gè)屬和95個(gè)種（總計(jì)112個(gè)種）的cgMLST方案文件。
5. 這些方案包括來自Enterobase的6個(gè)株依，來自PubMLST的9個(gè)以及來自PathogenWatch的9個(gè)（cgMLST方案列于補(bǔ)充表S1中）驱证。
6. 此外，除了在線分析工具外恋腕，還提供了可下載的cgMLST方案文件雷滚，并隨著更多組裝的出現(xiàn)定期更新。

Annotation of antibiotic resistance genes, virulence factors and mobile genetic elements

抗生素抗性基因吗坚、毒力因子和可移動(dòng)遺傳元件的注釋

Para_21

1. 使用原核生物動(dòng)態(tài)規(guī)劃基因?qū)ふ宜惴?.6.3在質(zhì)量控制的序列組裝中預(yù)測(cè)基因祈远。
2. 隨后，根據(jù)全面抗生素抗性數(shù)據(jù)庫(kù)使用Diamond 0.9.22.123對(duì)抵抗基因進(jìn)行注釋商源，覆蓋度超過80%车份。
3. 此外，我們利用Resfams數(shù)據(jù)庫(kù)和HMMER 3.1有效地識(shí)別已知ARGs的甚至遠(yuǎn)親同源物（覆蓋度大于80%）牡彻。
4. 為了注釋毒力因子扫沼，我們使用毒力因子數(shù)據(jù)庫(kù)和Diamond，查詢和主題覆蓋度為80%庄吼。
5. 移動(dòng)遺傳元件（MGEs）是基于原始參考文獻(xiàn)中描述的方法進(jìn)行注釋的（補(bǔ)充表S2）缎除。
6. 此外，根據(jù)Partridge等人研究原則確定了與MGE相關(guān)的ARGs和VFs总寻。

Data content and case studies

Taxonomy and spatial distribution of pathogens

病原體的分類學(xué)與空間分布

Para_22

1. 在gcPathogen中器罐，細(xì)菌涵蓋了13個(gè)門（圖3A）：變形菌門（51個(gè)屬），厚壁菌門（23個(gè)屬）渐行，放線菌門（18個(gè)屬）轰坊，擬桿菌門（6個(gè)屬），螺旋體門（4個(gè)屬）祟印，芽孢桿菌門（3個(gè)屬）肴沫，柔膜菌門（2個(gè)屬）以及其他六個(gè)門各有一個(gè)屬，包括放線菌門蕴忆、擬桿菌門颤芬、衣原體門、假單胞菌門、螺旋體門和柔壁菌門站蝠。
2. 同時(shí)汰具，真菌包含五個(gè)門（圖3B）：子囊菌門（61個(gè)屬），接合菌門（11個(gè)屬）沉衣，擔(dān)子菌門（9個(gè)屬），綠藻門（1個(gè)屬）和動(dòng)物寄生菌門（1個(gè)屬）减牺。
3. 自2008年以來玉控，病原體序列組裝的出版數(shù)量急劇增加民镜，這主要是由于測(cè)序技術(shù)在病原體檢測(cè)中的應(yīng)用日益廣泛。
4. 值得注意的是，鼠傷寒沙門氏菌止状、大腸埃希氏菌和金黃色葡萄球菌從多個(gè)國(guó)家提交的序列數(shù)量最多，表明它們分布廣泛（圖3C）丽柿。
5. 相反飞袋，霍亂弧菌、副溶血性弧菌和嗜肺軍團(tuán)菌與局部爆發(fā)相關(guān)句各。
6. 此外吸占，鼠傷寒沙門氏菌、大腸埃希氏菌和肺炎克雷伯菌的基因組數(shù)據(jù)中注釋的ARGs和MGEs數(shù)量最高凿宾。
7. 觀察到MGEs（包括插入序列矾屯、ICE、整合子初厚、轉(zhuǎn)座子和質(zhì)粒）促進(jìn)了病原菌對(duì)外源性AMR基因的攝取件蚕，特別是在肺炎克雷伯菌中。
8. 另一方面产禾，銅綠假單胞菌和鮑曼不動(dòng)桿菌具有大量的ARGs排作，但相對(duì)較少的MGEs。

9. 鮑曼不動(dòng)桿菌的主要耐藥機(jī)制是通過含有不同基因內(nèi)容的多個(gè)耐藥島亚情，但它們與MGEs的關(guān)聯(lián)尚未得到報(bào)告妄痪。

   
   

• 圖 3. gcPathogen 中細(xì)菌種類的分布。最豐富的屬是 (A) 細(xì)菌中的沙門氏菌和 (B) 真菌中的釀酒酵母楞件。 (C) 在數(shù)據(jù)量最高的前 20 種細(xì)菌病原體中拌夏，序列類型（STs）、宿主履因、抗生素抗性基因（ARGs）和可移動(dòng)遺傳元件（MGEs）的數(shù)量障簿。還包括它們?cè)谇?20 個(gè)國(guó)家中的分布情況。

Para_23

1. 最豐富的病原體在發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的流行情況顯示出顯著差異栅迄，這可能歸因于不同的環(huán)境和抗生素使用的差異站故。
2. 例如，嗜肺軍團(tuán)菌、空腸彎曲菌和結(jié)腸彎曲菌在發(fā)達(dá)國(guó)家的流行率遠(yuǎn)高于發(fā)展中國(guó)家（圖 4）西篓。
3. 這種差異可能與發(fā)達(dá)國(guó)家中用于工業(yè)和生活的城市溫水系統(tǒng)的發(fā)達(dá)有關(guān)愈腾，為嗜肺軍團(tuán)菌提供了更加適宜的生存環(huán)境。
4. 此外岂津，嗜肺軍團(tuán)菌可以污染醫(yī)院的供水系統(tǒng)虱黄，在發(fā)達(dá)國(guó)家暴發(fā)軍團(tuán)病構(gòu)成重大挑戰(zhàn)。
5. 相比之下吮成，它在發(fā)展中國(guó)家的流行率相對(duì)較低橱乱。
6. 結(jié)核分枝桿菌在發(fā)展中國(guó)家更為普遍，主要是因?yàn)樗鼘?duì)大量營(yíng)養(yǎng)不良和免疫功能低下的人群粱甫，如艾滋病患者造成了影響泳叠。

7. 在缺乏新型抗結(jié)核藥物的情況下，估計(jì)結(jié)核分枝桿菌在發(fā)展中國(guó)家感染了 40-80% 的免疫功能低下個(gè)體茶宵。

   
   

• 圖 4. 發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家最常見的 20 種細(xì)菌病原體的分布危纫。

Case study: vibrio parahaemolyticus typing and antibiotic resistance

案例研究：副溶血性弧菌分型與抗生素耐藥性

Para_24

1. 快速和高分辨率的分型可以在很大程度上幫助流行病學(xué)調(diào)查以及暴發(fā)源頭的識(shí)別。
2. 在gcPathogen中乌庶，我們已經(jīng)鑒定了1038種副溶血弧菌的序列類型(ST)种蝶。
3. 其中，ST3和ST36最為普遍（圖5A）瞒大，它們的出現(xiàn)可以追溯到2000年以前蛤吓，早于排名前20位中的其他ST。
4. ST3幾乎在所有國(guó)家都有發(fā)現(xiàn)糠赦，因此被歸類為一種大流行克隆会傲。
5. 值得注意的是，美國(guó)拙泽、加拿大和秘魯?shù)姆植紙D譜相似淌山，但與中國(guó)和泰國(guó)的有所不同。
6. 圖5B顯示這些ST包含22種抗性基因(ARG)顾瞻，對(duì)九類藥物具有抗性泼疑，其中包括9種多藥抗性ARG和13種單一藥物抗性ARG。

7. 特別地荷荤，MarR退渗、AcrB和SoxB這三個(gè)基因使細(xì)菌對(duì)七種類型的藥物產(chǎn)生抗性，并且在這些ST中的發(fā)生頻率為100%蕴纳。

   
   

• 圖5. 基于gcPathogen數(shù)據(jù)分析的副溶血性弧菌案例研究会油。（A）來自前20位序列型的基因組數(shù)據(jù)，包括它們的序列型古毛、時(shí)間翻翩、宿主都许、疾病和國(guó)家信息。繪制并展示了系統(tǒng)發(fā)育樹嫂冻。（B）這些序列型對(duì)抗生素耐藥基因頻率的統(tǒng)計(jì)以及單藥和多藥耐藥特征胶征。

Antibiotic resistance of pathogenic bacteria

病原細(xì)菌的抗生素耐藥性

Para_25

1. 抗生素抗性基因可以通過轉(zhuǎn)化從環(huán)境中轉(zhuǎn)移到人類病原體，導(dǎo)致微生物生態(tài)系統(tǒng)中的抗性傳播桨仿、不同病原體種群間的傳播睛低，甚至是跨物種傳播。
2. 特定抗生素抗性基因時(shí)空傳播的追蹤可以促進(jìn)早期檢測(cè)和病原體控制服傍。

Para_26

1. 如圖6所示钱雷，大多數(shù)藥物類別的抗生素耐藥性頻率正在增加，表明存在嚴(yán)重的抗生素耐藥性問題伴嗡。
2. 與其它藥物相比急波，鏈霉菌素和磺胺類抗生素的耐藥性仍然較低从铲。
3. 鏈霉菌素主要用于治療結(jié)核病瘪校，但結(jié)核分枝桿菌中的突變基因gidB可將耐藥性降低近50%，這可能是鏈霉菌素類抗生素耐藥性頻率較低的潛在原因名段。

4. 此外阱扬，磺胺類抗生素在獸醫(yī)實(shí)踐中比在人類醫(yī)學(xué)中使用更為頻繁，磺胺類耐藥性的迅速發(fā)展導(dǎo)致后來被青霉素取代伸辟，從而減少了其使用量麻惶。

   
   

• 圖 6. 從 2000 年至 2021 年，在擁有最大病原體樣本量的 20 個(gè)國(guó)家中對(duì)不同藥物類別的抗性情況信夫。還展示了不同年份窃蹋、國(guó)家和宿主中的病原體移動(dòng)遺傳元件頻率及相關(guān)的抗生素抗性基因數(shù)量。

Para_27

1. 此外静稻，抗生素耐藥基因在美國(guó)和英國(guó)的普遍程度顯著較高警没，而南非和秘魯?shù)臄?shù)據(jù)則顯示這類基因的普遍程度最低。
2. 不同國(guó)家之間多樣的醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)和用藥實(shí)踐促成了這些差異振湾。
3. 例如杀迹，自1978年起氨基糖苷類抗生素阿普拉米星已在英國(guó)使用，導(dǎo)致高度耐藥性押搪，特別是在大腸桿菌中

Mobile genetic elements of pathogenic bacteria

致病細(xì)菌的移動(dòng)遺傳元件

Para_28

1. MGEs在細(xì)菌的水平轉(zhuǎn)移中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用树酪，使細(xì)菌能夠獲得抗生素抗性和毒力特性，并促進(jìn)適應(yīng)性進(jìn)化大州。
2. 在從基因組數(shù)據(jù)中標(biāo)注的攜帶ARGs的MGEs中续语，質(zhì)粒最為普遍，而攜帶ARGs的整合性共軛元件(ICE)則較為罕見厦画。

Para_29

1. 從2000年到2022年绵载，病原菌中MGE的發(fā)生頻率沒有顯著變化，但與之相關(guān)的ARG數(shù)量增加了（圖6）。
2. 這一發(fā)現(xiàn)結(jié)合ARG年度頻率的變化娃豹，突顯了MGE在ARG水平轉(zhuǎn)移中的重要作用焚虱。
3. 值得注意的是，在排名前20位的國(guó)家中懂版，質(zhì)粒鹃栽、插入序列和轉(zhuǎn)座子的MGE頻率高于其他類型，美國(guó)躯畴、英國(guó)和中國(guó)與這些MGE相關(guān)的ARG數(shù)量較多民鼓。
4. 質(zhì)粒介導(dǎo)的ARG水平轉(zhuǎn)移被認(rèn)為是人類、動(dòng)物和環(huán)境中ARG傳播最重要的途徑蓬抄。
5. 此外丰嘉，不同宿主類別中MGE頻率分布和相關(guān)ARG數(shù)量存在顯著差異。
6. 與人類相關(guān)的細(xì)菌與MGE相關(guān)的ARG數(shù)量明顯多于其他宿主類別嚷缭，表明與人類相關(guān)的分離株經(jīng)歷的水平基因轉(zhuǎn)移大約是非人類分離株的25倍饮亏。

Conclusion and future perspective

Para_30

1. gcPathogen 利用病原體基因組測(cè)序、序列類型阅爽、流行病學(xué)路幸、抗生素耐藥性、毒力因子和可移動(dòng)遺傳元件的大數(shù)據(jù)付翁，支持科學(xué)研究和公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)简肴。
2. 該數(shù)據(jù)庫(kù)將定期更新，納入來自不同來源的新興致病微生物的數(shù)據(jù)百侧。
3. 從多種宿主和地理位置獲得的病原體基因組數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng)砰识，使 gcPathogen 成為高質(zhì)量的參考數(shù)據(jù)集，作為泛基因組和特征基因分析的寶貴數(shù)據(jù)源佣渴，有助于設(shè)計(jì)新的基因分型標(biāo)記辫狼，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)。

Para_31

1. 目前观话，在連接病原學(xué)數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)傳染病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)之間存在差距予借。
2. 將病原體的豐富表型和基因信息與來自臨床或疾病控制監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的各種感染病例相結(jié)合，將有助于探究病原體的整體特征频蛔、耐藥基因的轉(zhuǎn)移以及‘超級(jí)耐藥’細(xì)菌的傳播灵迫。
3. 因此，這種結(jié)合將加強(qiáng)監(jiān)測(cè)措施和預(yù)防活動(dòng)晦溪。
4. 為此瀑粥，我們計(jì)劃開發(fā)一個(gè)用戶友好的應(yīng)用程序編程接口（API），以便輕松地與內(nèi)部和公共傳染病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)連接三圆。
5. 這種整合將使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)報(bào)告狞换，供公共衛(wèi)生專業(yè)人員決策使用避咆，并根據(jù)綜合數(shù)據(jù)提供準(zhǔn)確的早期檢測(cè)和預(yù)警。

Data availability

Para_32

1. 該數(shù)據(jù)可從平臺(tái)免費(fèi)訪問和下載修噪，鏈接為 https://nmdc.cn/gcpathogen/download

Supplementary data

Para_33

1. 補(bǔ)充數(shù)據(jù)可在 NAR 在線獲取查库。

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