jeudi 11 février 2021

Identification d'isolats de Listeria monocytogenes étroitement apparentés sans preuve apparente d'une source ou d'une localisation commune

Voici un article particulièrement intéressant paru dans Journal of Food Protection, Identification d'isolats de Listeria monocytogenes étroitement apparentés sans preuve apparente d'une source ou d'un emplacement commun: une analyse rétrospective par séquençage du génome entier (WGS).

Les agences de santé publique et de réglementation du monde entier séquencent tous les isolats de Listeria monocytogenes (Lm) obtenus dans le cadre de la surveillance de routine et des investigations sur les éclosions. Beaucoup de ces entités soumettent les séquences à la base de données NCBI Pathogen Detection (NCBI PD), qui regroupe les isolats de Lm en clusters SNP (les marqueurs SNP, Single Nucleotide Polymorphisme, qui correspondent à des différences d’une seule base.) sur la base d'un seuil de différence SNP par paires de 50 SNPs.

Notre objectif était d'évaluer si les isolats avec des métadonnées suggérant des sources ou des emplacements différents pouvaient montrer des preuves d'une parenté génétique étroite indiquant un ancêtre commun récent et une possible source commune inconnue.

Nous avons ici comparé les données du WGS chez des isolats de 249 souches de Lm séquencés, qui ont détaillé des métadonnées, avec des données WGS d'isolats non cliniques sur NCBI PD.

Les isolats de 249 Lm provenaient de milieux naturels (n = 91) ainsi que d'entreprises de poissons fumés (n = 62), de produits laitiers (n = 56) et de charcuterie (n = 40) aux États-Unis.

En utilisant une combinaison de sous-typage par cgMLST (le core genome MLST repose sur un ensemble de gènes conservés au sein d’une espèce ou d’espèces proches) et hqSNP (polymorphismes mononucléotidiques de haute qualité phylodynamique bactérienne), nous avons observé 5 clusters SNP où les isolats d'étude et les isolats de clusters SNP semblaient être étroitement liés et (i) partagent la même géolocalisation, mais montrent des types de sources différents (1 cluster SNP); (ii) partagent le même type de source, mais présentent des géolocalisations différentes (2 clusters SNP); ou (iii) ne partageait ni le type de source, ni la géolocalisation (2 clusters SNP). Pour l'un des deux clusters sous (iii), il n'y avait cependant pas de support d'amarce solide pour un ancêtre commun partagé entre les isolats de l'étude et les isolats du cluster SNP, indiquant la valeur des analyses évolutives approfondies lorsque les données WGS sont utilisées pour les enquêtes de traçabilité et d'épidémiologie.

Dans l'ensemble, nos résultats démontrent que certains sous-types de Lm peuvent être associés à des lieux ou des produits spécifiques; ces associations peuvent aider dans les enquêtes impliquant des aliments à ingrédients multiples tels que les sandwichs. Cependant, au moins certains sous-types de Lm peuvent être répandus géographiquement et être associés à différentes sources, ce qui peut présenter un défi pour les enquêtes de traçabilité impliquant ces sous-types.

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