分離株のコレクションにおける抗菌抵抗性遺伝子型と表現型の相関を使用して、Amrfinderツールと耐性遺伝子データベースを検証する

抗菌薬耐性（AMR）は、迅速な分析のために公開されているツールを必要とする主要な公衆衛生問題です。全ゲノム配列でAMR遺伝子を特定するために、国立バイオテクノロジー情報センター（NCBI）は、高品質のキュレーションAMR遺伝子参照データベースを使用してAMR遺伝子を識別するツールであるAMRFinderを生成しました。細菌の抗菌抵抗性参照遺伝子データベースは、最新の遺伝子命名法、隠されたマルコフモデル（HMMS）のセット、およびキュレーションされたタンパク質ファミリー階層で構成されています。現在、4,579個の抗菌抵抗性タンパク質と560個以上のHMMが含まれています。ここでは、Amrfinderとそれに関連するデータベースについて説明します。Amrfinderの予測能力を評価するために、Amrfinderからの予測されたAMR遺伝子型と、6,242個の分離株の耐性表現型との間の一貫性を測定しました。これには、5,425個のSalmonella enterica、770 Campylobacter spp。、および47個の大腸菌分離株は、さまざまな抗菌剤に対して表現型でテストされた分離株が含まれます。実行された87,679の感受性テストのうち、98.4％が予測と一致していました。Amrfinderの精度を評価するために、その遺伝子記号出力を、もう1つの公開抵抗遺伝子検出システムであるResfinderの2017バージョンの出力と比較しました。ほとんどの遺伝子呼び出しは同一でしたが、それらの間に1,229の遺伝子記号の違い（8.8％）があり、アルゴリズムの違いとデータベース構成の両方による違いがありました。AmrfinderはResfinderが見つかった16個の遺伝子座を逃しましたが、ResfinderはAmrfinderが特定した216個の遺伝子座を逃しました。これらの結果に基づいて、Amrfinderは非常に正確なAMR遺伝子検出システムのようです。

Antimicrobial resistance (AMR) is a major public health problem that requires publicly available tools for rapid analysis. To identify AMR genes in whole-genome sequences, the National Center for Biotechnology Information (NCBI) has produced AMRFinder, a tool that identifies AMR genes using a high-quality curated AMR gene reference database. The Bacterial Antimicrobial Resistance Reference Gene Database consists of up-to-date gene nomenclature, a set of hidden Markov models (HMMs), and a curated protein family hierarchy. Currently, it contains 4,579 antimicrobial resistance proteins and more than 560 HMMs. Here, we describe AMRFinder and its associated database. To assess the predictive ability of AMRFinder, we measured the consistency between predicted AMR genotypes from AMRFinder and resistance phenotypes of 6,242 isolates from the National Antimicrobial Resistance Monitoring System (NARMS). This included 5,425 Salmonella enterica, 770 Campylobacter spp., and 47 Escherichia coli isolates phenotypically tested against various antimicrobial agents. Of 87,679 susceptibility tests performed, 98.4% were consistent with predictions. To assess the accuracy of AMRFinder, we compared its gene symbol output with that of a 2017 version of ResFinder, another publicly available resistance gene detection system. Most gene calls were identical, but there were 1,229 gene symbol differences (8.8%) between them, with differences due to both algorithmic differences and database composition. AMRFinder missed 16 loci that ResFinder found, while ResFinder missed 216 loci that AMRFinder identified. Based on these results, AMRFinder appears to be a highly accurate AMR gene detection system.