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doi:10.22028/D291-33737
Titel: | Integrating Culture-based Antibiotic Resistance Profiles with Whole-genome Sequencing Data for 11,087 Clinical Isolates |
VerfasserIn: | Galata, Valentina Laczny, Cédric C. Backes, Christina Hemmrich-Stanisak, Georg Schmolke, Susanne Franke, Andre Meese, Eckart Herrmann, Mathias von Müller, Lutz Plum, Achim Müller, Rolf Stähler, Cord Posch, Andreas E. Keller, Andreas |
Sprache: | Englisch |
Titel: | Genomics, Proteomics & Bioinformatics |
Bandnummer: | 17 |
Heft: | 2 |
Seiten: | 169-182 |
Verlag/Plattform: | Elsevier |
Erscheinungsjahr: | 2019 |
Freie Schlagwörter: | Antibiotic resistance Whole-genome sequencing Bacteria Pan-genome |
DDC-Sachgruppe: | 500 Naturwissenschaften 600 Technik |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | Emerging antibiotic resistance is a major global health threat. The analysis of nucleic acid sequences linked to susceptibility phenotypes facilitates the study of genetic antibiotic resistance determinants to inform molecular diagnostics and drug development. We collected genetic data (11,087 newly-sequenced whole genomes) and culture-based resistance profiles (10,991 out of the 11,087 isolates comprehensively tested against 22 antibiotics in total) of clinical isolates including 18 main species spanning a time period of 30 years. Species and drug specific resistance patterns were observed including increased resistance rates for Acinetobacter baumannii to carbapenems and for Escherichia coli to fluoroquinolones. Species-level pan-genomes were constructed to reflect the genetic repertoire of the respective species, including conserved essential genes and known resistance factors. Integrating phenotypes and genotypes through species-level pan-genomes allowed to infer gene–drug resistance associations using statistical testing. The isolate collection and the analysis results have been integrated into GEAR-base, a resource available for academic research use free of charge at https://gear-base.com. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1016/j.gpb.2018.11.002 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-337376 hdl:20.500.11880/31075 http://dx.doi.org/10.22028/D291-33737 |
ISSN: | 1672-0229 |
Datum des Eintrags: | 7-Apr-2021 |
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: | Supplementary material |
In Beziehung stehendes Objekt: | https://doi.org/10.1016/j.gpb.2018.11.002 |
Fakultät: | M - Medizinische Fakultät NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
Fachrichtung: | M - Humangenetik M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik NT - Pharmazie |
Professur: | M - Prof. Dr. Eckhart Meese M - Univ.-Prof. Dr. Andreas Keller NT - Prof. Dr. Rolf Müller |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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