The potential for using whole genom

The potential for using whole genome sequencing (WGS) data in microbiological risk assessment (MRA) has
been discussed on several occasions since the beginning of this century. Still, the proposed heuristic approaches
have never been applied in a practical framework. This is due to the non-trivial problem of mapping microbial
information consisting of thousands of loci onto a probabilistic scale for risks. The paradigm change for MRA
involves translation of multidimensional microbial genotypic information to much reduced (integrated) phenotypic
information and onwards to a single measure of human risk (i.e. probability of illness).
In this paper a first approach in methodology development is described for the application of WGS data in MRA;
this is supported by a practical example. That is, combining genetic data (single nucleotide polymorphisms;
SNPs) for Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) O157 with phenotypic data (in vitro adherence to epithelial
cells as a proxy for virulence) leads to hazard identification in a Genome Wide Association Study (GWAS).
This application revealed practical implications when using SNP data for MRA. These can be summarized by
considering the following main issues: optimum sample size for valid inference on population level, correction
for population structure, quantification and calibration of results, reproducibility of the analysis, links with
epidemiological data, anchoring and integration of results into a systems biology approach for the translation of
molecular studies to human health risk.
Future developments in genetic data analysis for MRA should aim at resolving the mapping problem of processing
genetic sequences to come to a quantitative description of risk. The development of a clustering scheme focusing
on biologically relevant information of the microbe involved would be a useful approach in molecular data reduction
for risk assessment

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีศักยภาพในการใช้ข้อมูลทั้งจีโนมลำดับ (WGS) ในการประเมินความเสี่ยงทางจุลชีววิทยา (MRA)การกล่าวถึงในหลาย ๆ ด้านตั้งแต่ต้นศตวรรษนี้ ยังคง การนำเสนอแล้ววิธีไม่เคยถูกใช้ในกรอบการปฏิบัติ นี่คือเนื่องจากปัญหาไม่เล็กน้อยของการแม็ปที่จุลินทรีย์ข้อมูลที่ประกอบด้วยหลายพัน loci บนสเกล probabilistic ความเสี่ยง การเปลี่ยนกระบวนทัศน์ใน MRAเกี่ยวข้องกับการแปลหลายจุลินทรีย์จีโนไทป์ข้อมูลจะลดลงมาก (รวม) ไทป์ข้อมูล และนับเป็นวัดเดียวของมนุษย์ความเสี่ยง (เช่นความเจ็บป่วย)ในเอกสารนี้ อธิบายวิธีการแรกในการพัฒนาวิธีการใช้ข้อมูล WGS ใน MRAนี้จะได้รับการสนับสนุน โดยตัวอย่างที่ปฏิบัติ รวมข้อมูลทางพันธุกรรม (นิวคลีโอไทด์เดี่ยว polymorphisms คือSNPs) ในชิงะผลิตพิษ Escherichia coli (STEC) O157 ไทป์ข้อมูล (ในหลอดติดกับ epithelialเซลล์เป็นพร็อกซีสำหรับ virulence) การนำไปสู่การระบุอันตรายในการจีโนมกว้างสมาคมศึกษา (GWAS)โปรแกรมประยุกต์นี้เปิดเผยผลการปฏิบัติเมื่อใช้ข้อมูล SNP ใน MRA เหล่านี้สามารถสรุปด้วยพิจารณาประเด็นหลักต่อไปนี้: ขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับข้อที่ถูกต้องในระดับประชากร การแก้ไขโครงสร้างประชากร การนับ และเทียบผล reproducibility ของการวิเคราะห์ การเชื่อมโยงกับข้อมูลความ anchoring และรวมผลเป็นวิธีการชีววิทยาแบบระบบสำหรับการแปลศึกษาระดับโมเลกุลเพื่อเสี่ยงต่อสุขภาพของมนุษย์พัฒนาในอนาคตในการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมสำหรับ MRA ควรมุ่งแก้ไขปัญหาการแมปของการประมวลผลลำดับพันธุกรรมมาอธิบายเชิงปริมาณของความเสี่ยง การพัฒนาเป็นระบบคลัสเตอร์แบบแผนเน้นข้อมูลที่เกี่ยวข้องชิ้นของ microbe เกี่ยวข้องจะเป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการลดข้อมูลโมเลกุลสำหรับการประเมินความเสี่ยง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่มีศักยภาพสำหรับใช้ลำดับจีโนมทั้งหมด (WGS) ข้อมูลในการประเมินความเสี่ยงทางจุลชีววิทยา (MRA)
ได้รับการกล่าวถึงหลายต่อหลายครั้งตั้งแต่จุดเริ่มต้นของศตวรรษนี้
ยังคงเป็นวิธีการแก้ปัญหาที่นำเสนอไม่เคยถูกนำมาใช้ในกรอบการปฏิบัติ
เพราะนี่คือปัญหาที่เกิดขึ้นไม่น่ารำคาญของการทำแผนที่ของจุลินทรีย์ข้อมูลที่ประกอบด้วยหลายพันตำแหน่งบนระดับความน่าจะเป็นความเสี่ยง การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์สำหรับ MRA
เกี่ยวข้องกับการแปลข้อมูลทางพันธุกรรมของจุลินทรีย์หลายมิติมากลดลง (บูรณาการ)
ฟีโนไทป์ข้อมูลและต่อมาจะเป็นมาตรการเดียวของความเสี่ยงของมนุษย์(เช่นความน่าจะเป็นของการเจ็บป่วย).
ในกระดาษนี้เป็นวิธีการแรกในการพัฒนาวิธีการอธิบายไว้สำหรับการประยุกต์ใช้ ข้อมูลสักคนใน MRA;
นี้ได้รับการสนับสนุนโดยตัวอย่างในทางปฏิบัติ นั่นคือการรวมข้อมูลทางพันธุกรรม (หลากหลายเดี่ยวเบื่อหน่าย;
SNPs) สำหรับ Shiga สารพิษที่ผลิตเชื้อ Escherichia coli (STEC) O157 กับข้อมูลฟีโนไทป์
(ในหลอดทดลองการยึดมั่นกับเยื่อบุผิวเซลล์เป็นพร็อกซี่สำหรับความรุนแรงก) นำไปสู่อันตรายประจำตัวประชาชนในจีโนมไวด์การศึกษาสมาคม (GWAS).
โปรแกรมนี้เผยให้เห็นผลกระทบในทางปฏิบัติเมื่อมีการใช้ข้อมูล SNP สำหรับ MRA เหล่านี้สามารถสรุปโดยพิจารณาประเด็นหลักดังต่อไปนี้ขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับการอนุมานที่ถูกต้องในระดับประชากร, การแก้ไขโครงสร้างประชากรปริมาณและการสอบเทียบของผลการทำสำเนาของการวิเคราะห์เชื่อมโยงกับข้อมูลทางระบาดวิทยาทอดสมอและบูรณาการผลการเข้าสู่ระบบวิธีการทางชีววิทยาสำหรับการแปลของการศึกษาในระดับโมเลกุลมีความเสี่ยงต่อสุขภาพของมนุษย์. การพัฒนาในอนาคตในการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมสำหรับ MRA ควรมุ่งที่การแก้ไขปัญหาการทำแผนที่ของการประมวลผลลำดับพันธุกรรมที่จะมาถึงคำอธิบายเชิงปริมาณของความเสี่ยง การพัฒนารูปแบบการจัดกลุ่มโดยมุ่งเน้นเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องทางชีวภาพของจุลินทรีย์ที่เกี่ยวข้องจะเป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการลดโมเลกุลข้อมูลสำหรับการประเมินความเสี่ยง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ศักยภาพในการใช้ทั้งจีโนมลำดับ ( wgs ) ข้อมูลในการประเมินความเสี่ยงทางจุลชีววิทยา ( MRA )
ถูกกล่าวถึงหลายครั้งตั้งแต่จุดเริ่มต้นของศตวรรษนี้ ยังคง , วิธีฮิวริสติก
ไม่เคยใช้ในกรอบการปฏิบัติ นี้เนื่องจากไม่จุกจิก ปัญหาของการทำแผนที่
จุลินทรีย์ข้อมูลประกอบด้วยพันตำแหน่งบนระดับความน่าจะเป็นสำหรับความเสี่ยง การเปลี่ยนกระบวนทัศน์สำหรับมรา
เกี่ยวข้องกับการแปลของหลายมิติของข้อมูลทางพันธุกรรมลดลงมาก ( บูรณาการ ) ข้อมูลฟีโนไทป์
และอีกวัดหนึ่งของความเสี่ยงของมนุษย์ ( เช่น ความน่าจะเป็นของการเจ็บป่วย ) .
ในกระดาษนี้เป็นวิธีการแรกในการพัฒนาวิธีการที่อธิบายไว้ในการใช้ข้อมูล wgs ในมรา ;
นี้ได้รับการสนับสนุน โดยตัวอย่างที่ใช้ได้จริง นั่นคือการรวมข้อมูลทางพันธุกรรม ( เดี่ยวเบื่อหน่ายความหลากหลาย ;
snps ) สารพิษผลิตชิงะ Escherichia coli ( STEC ) เป็นสมาชิกที่มีข้อมูลฟีโนไทป์ ( ห้องปฏิบัติการการบุ
เซลล์สำหรับพร็อกซี ) นำไปสู่ความรุนแรงบ่งอันตรายในสมาคมกว้างจีโนมการศึกษา ( gwas ) .
โปรแกรมนี้เปิดเผยผลกระทบในทางปฏิบัติเมื่อใช้ข้อมูล SNP สำหรับ MRA เหล่านี้สามารถสรุปได้โดยพิจารณาประเด็นสำคัญต่อไปนี้
: ขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับการใช้ในระดับประชากร แก้ไข
โครงสร้างประชากร ปริมาณและการสอบเทียบของผลลัพธ์ตรวจสอบการวิเคราะห์ การเชื่อมโยงกับข้อมูลทางระบาดวิทยา
, และรวมของผลลัพธ์ที่ทอดสมอในระบบชีววิทยาแนวทางการแปล
โมเลกุลการศึกษาความเสี่ยงต่อสุขภาพของมนุษย์
การพัฒนาในอนาคตในการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรมเพื่อมราควรมุ่งแก้ไขปัญหาของการประมวลผลทำแผนที่พันธุกรรม
ลำดับมาคำอธิบายเชิงปริมาณของความเสี่ยงการพัฒนาคุณภาพข้อมูลที่เกี่ยวข้องในโครงการเน้น
ชีวภาพของจุลินทรีย์ที่เกี่ยวข้องจะเป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการลดข้อมูลระดับโมเลกุลสำหรับ
การประเมินความเสี่ยง