Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
TT
Takehiro Tomita
Author with expertise in RNA Sequencing Data Analysis
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(50% Open Access)
Cited by:
1,406
h-index:
13
/
i10-index:
15
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Prospective Whole-Genome Sequencing Enhances National Surveillance of Listeria monocytogenes

Jason Kwong et al.Nov 26, 2015
ABSTRACT Whole-genome sequencing (WGS) has emerged as a powerful tool for comparing bacterial isolates in outbreak detection and investigation. Here we demonstrate that WGS performed prospectively for national epidemiologic surveillance of Listeria monocytogenes has the capacity to be superior to our current approaches using pulsed-field gel electrophoresis (PFGE), multilocus sequence typing (MLST), multilocus variable-number tandem-repeat analysis (MLVA), binary typing, and serotyping. Initially 423 L. monocytogenes isolates underwent WGS, and comparisons uncovered a diverse genetic population structure derived from three distinct lineages. MLST, binary typing, and serotyping results inferred in silico from the WGS data were highly concordant (>99%) with laboratory typing performed in parallel. However, WGS was able to identify distinct nested clusters within groups of isolates that were otherwise indistinguishable using our current typing methods. Routine WGS was then used for prospective epidemiologic surveillance on a further 97 L. monocytogenes isolates over a 12-month period, which provided a greater level of discrimination than that of conventional typing for inferring linkage to point source outbreaks. A risk-based alert system based on WGS similarity was used to inform epidemiologists required to act on the data. Our experience shows that WGS can be adopted for prospective L. monocytogenes surveillance and investigated for other pathogens relevant to public health.
0
Citation214
0
Save
0

Comprehensive antibiotic-linked mutation assessment by Resistance Mutation Sequencing (RM-seq)

Romain Guérillot et al.Jan 31, 2018
Acquired mutations are a major mechanism of bacterial antibiotic resistance generation and dissemination, and can arise during treatment of infections. Early detection of sub-populations of resistant bacteria harbouring defined resistance mutations could prevent inappropriate antibiotic prescription. Here we present RM-seq, a new amplicon-based DNA sequencing work-flow based on single molecule barcoding coupled with deep-sequencing that enables the high-throughput characterisation and sensitive detection of resistance mutations from complex mixed populations of bacteria. We show that RM-seq reduces both background sequencing noise and PCR amplification bias and allows highly sensitive identification and accurate quantification of antibiotic resistant sub-populations, with relative allele frequencies as low as 10-4. We applied RM-seq to identify and quantify rifampicin resistance mutations in Staphylococcus aureus using pools of 10,000 in vitro selected clones and identified a large number of previously unknown resistance-associated mutations. Targeted mutagenesis and phenotypic resistance testing was used to validate the technique and demonstrate that RM-seq can be used to link subsets of mutations with clinical resistance breakpoints at high-throughput using large pools of in vitro selected resistant clones. Differential analysis of the abundance of resistance mutations after a selection bottleneck detected antimicrobial cross-resistance and collateral sensitivity-conferring mutations. Using a mouse infection model and human clinical samples, we also demonstrate that RM-seq can be effectively applied in vivo to track complex mixed populations of S. aureus and another major human pathogen, Mycobacterium tuberculosis during infections. RM-seq is a powerful new tool to both detect and functionally characterise mutational antibiotic resistance.
0

Real-time genomic and epidemiological investigation of a multi-institution outbreak of KPC-producing Enterobacteriaceae: a translational study

Jeffrey Kwong et al.Aug 14, 2017
Background: Until recently, KPC-producing Enterobacteriaceae were rarely identified in Australia. Following an increase in the number of incident cases across the state of Victoria, we undertook a real-time combined genomic and epidemiological investigation. The scope of this study included identifying risk factors and routes of transmission, and investigating the utility of genomics to enhance traditional field epidemiology for informing management of established widespread outbreaks. Methods and Findings: All KPC-producing Enterobacteriaceae isolates referred to the state reference laboratory from 2012 onwards were included. Whole-genome sequencing (WGS) was performed in parallel with a detailed descriptive epidemiological investigation of each case, using Illumina sequencing on each isolate. This was complemented with PacBio long-read sequencing on selected isolates to establish high-quality reference sequences and interrogate characteristics of KPC-encoding plasmids. Initial investigations indicated the outbreak was widespread, with 86 KPC-producing Enterobacteriaceae isolates (K. pneumoniae 92%) identified from 35 different locations across metropolitan and rural Victoria between 2012-2015. Initial combined analyses of the epidemiological and genomic data resolved the outbreak into distinct nosocomial transmission networks, and identified healthcare facilities at the epicentre of KPC transmission. New cases were assigned to transmission networks in real-time, allowing focussed infection control efforts. PacBio sequencing confirmed a secondary transmission network arising from inter-species plasmid transmission. Insights from Bayesian transmission inference and analyses of within-host diversity informed the development of state-wide public health and infection control guidelines, including interventions such as an intensive approach to screening contacts following new case detection to minimise unrecognised colonisation. Conclusions: A real-time combined epidemiological and genomic investigation proved critical to identifying and defining multiple transmission networks of KPC Enterobacteriaceae, while data from either investigation alone were inconclusive. The investigation was fundamental to informing infection control measures in real-time and the development of state-wide public health guidelines on carbapenemase producing Enterobacteriaceae management.
0

A supervised statistical learning approach for accurateLegionella pneumophilasource attribution during outbreaks

Andrew Buultjens et al.May 2, 2017
Abstract Public health agencies are increasingly relying on genomics during Legionnaires’ disease investigations. However, the causative bacterium ( Legionella pneumophila ) has an unusual population structure with extreme temporal and spatial genome sequence conservation. Furthermore, Legionnaires’ disease outbreaks can be caused by multiple L. pneumophila genotypes in a single source. These factors can confound cluster identification using standard phylogenomic methods. Here, we show that a statistical learning approach based on L. pneumophila core genome single nucleotide polymorphism (SNP) comparisons eliminates ambiguity for defining outbreak clusters and accurately predicts exposure sources for clinical cases. We illustrate the performance of our method by genome comparisons of 234 L. pneumophila isolates obtained from patients and cooling towers in Melbourne, Australia between 1994 and 2014. This collection included one of the largest reported Legionnaires’ disease outbreaks, involving 125 cases at an aquarium. Using only sequence data from L. pneumophila cooling tower isolates and including all core genome variation, we built a multivariate model using discriminant analysis of principal components (DAPC) to find cooling tower-specific genomic signatures, and then used it to predict the origin of clinical isolates. Model assignments were 93% congruent with epidemiological data, including the aquarium Legionnaires’ outbreak and three other unrelated outbreak investigations. We applied the same approach to a recently described investigation of Legionnaires’ disease within a UK hospital and observed model predictive ability of 86%. We have developed a promising means to breach L. pneumophila genetic diversity extremes and provide objective source attribution data for outbreak investigations.