导读

沙门氏菌感染是一种常见的细菌疾病，据统计，世界上每年有万人被副伤寒沙门氏菌感染，死亡人数为,。沙门氏菌的检测方法有培养、PCR、光谱测定，以及逐步发展起来的WGS和扩增子测序。WGS和扩增子测序与传统方法相比有很大优势（无需培养、相对客观），WGS能够对优势微生物群体进行更深入的分析，但由于测序深度的要求其成本通常较高，而通过16S测序获得病原体种水平分辨率仍然是一个挑战。本文主要评估了RespheraInsight算法在对食品和临床样品进行沙门氏菌检测中的性能。

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文献ID

题目：High-ResolutionMicrobiomeProfilingforDetectionandTrackingofSalmonellaenterica

译名：高分辨率检测与追踪肠道沙门氏菌的新算法

期刊：FrontiersinMicrobiologyIF=4.

发表时间：年8月

通讯作者：ChristopherJ.Grim

通讯单位：美国食品和药物管理局

材料与方法

实验设计

随机选取的个沙门氏菌分离株和个沙门氏菌分离株的全基因组测序数据（数据提取自FDAGenomeTrakrBioproject）；接种了沙门氏菌的冰淇淋、香菜和辣椒粉以及沙门氏菌阴性的冰激凌、香菜和辣椒粉；沙门氏菌感染的血液样品以及沙门氏菌培养为阴性的血液样品。

测序方法

16S扩增子测序

研究成果

1、沙门氏菌鉴定的准确性（RespheraInsight算法的准确性最高）

如下图，图1A代表对个提取自FDAGenomeTrakrBioproject的全基因组数据，分别使用基于RespheraInsight、RDPclassifier和UCLUSTref算法的沙门氏菌检出率（真阳性率），发现RespheraInsight的最大检出率达到了99.7%，RespheraInsight和RDPclassifierreads算法的reads长度与检出率存在一定的相互关系，检出率随着reads长度的增加而增加，当reads长度低于bp时，灵敏度和特异性均下降。而UCLUSTref算法对于短reads的检出率较好。

图1B则代表对12,个提取自FDAGenomeTrakrBioproject的大样本量的全基因组数据，使用RespheraInsight算法对沙门氏菌的检出率与A中结果一致。

图1.基于RespheraInsight和其它两种方法的沙门氏菌阳性检出率

2、RespheraInsight算法的假阳性检出率与其他菌的关系

原奶奶酪样品测序结果表明，RespheraInsight算法对于沙门氏菌的假阳性检出率与埃希氏杆菌属/志贺氏杆菌的丰度存在正相关关系。线性回归表明沙门氏菌的最大假阳性检出率为0.11%。（志贺氏菌、沙门氏菌与大肠杆菌种属关系比较密切，相对近缘。）

图2.基于RespheraInsight算法的沙门氏菌假阳性检出率

表1.对16SrRNA不同区域扩增（V1-V3和V3-V4）测序时沙门氏菌的假阳性检出率比较

3、食品中沙门氏菌的鉴定

通过对三种微生物富集的食品中的微生物群体检测来评估RespheraInsight算法的实用性。

结果发现，冰淇淋中乳酸链球菌占优势，沙门氏菌阴性冰淇淋样品中检出率为0.-0.%（24h）0.-0.%（48h），沙门氏菌阳性冰淇淋样品中检出率为7.-26.%（24h）13.-30.%（48h）。香菜样品中沙门氏菌阴性的检出率为0.-0.%（24h）0.-0.%（48h），沙门氏菌阳性的香菜样品中检出率为0.-58.%（24h）2.-96.%（48h）。辣椒粉中沙门氏菌阴性的检出率为0.-0.%（24h），沙门氏菌阳性的辣椒粉样品中检出率为7.-79.%（24h）。并且香菜和胡椒粉中微生物的多样性较高。

图3.冰激凌、香菜和辣椒粉三种样品中微生物的分布情况

A：冰淇淋；B：香菜；C：辣椒粉，三种样品均分为接种沙门氏菌（+）和沙门氏菌阴性（—），分别培养24h和48h

表2和表3是对沙门氏菌不同含量时的检出率敏感度和特异性的总结

4、RespheraInsight算法在血液感染细菌诊断中的应用

沙门氏菌的检测，除了应用在食品中，基于RespheraInsight算法的16SrRNA测序还被应用在了临床中。在3例沙门氏菌培养阳性的患者中，均检测到了高达6%丰度的沙门氏菌（S01S02S03），在3例培养阴性的病人中，也检测到了低于0.5%的沙门氏菌，这是由于背景污染造成的。

图4.血液样品中沙门氏菌的16SrRNA分析结果与培养结果一致

研究结论

高分辨率的微生物分析算法RespheraInsight对于沙门氏菌的检测具有高灵敏度和特异性，绝对丰度、相对丰度以及微生物群体的复杂性对沙门氏菌的检测会存在一定的影响。

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供稿：苏明慧

编辑：王霞

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