目的通过对碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌进行3种分子流行病学调查方法的对比研究,了解脉冲场凝胶电泳(PFGE)、多位点序列分析(MLST)和多位点可变数目串联重复序列分析(MLVA)3种方法在对碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌复合体的流行病学调查...目的通过对碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌进行3种分子流行病学调查方法的对比研究,了解脉冲场凝胶电泳(PFGE)、多位点序列分析(MLST)和多位点可变数目串联重复序列分析(MLVA)3种方法在对碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌复合体的流行病学调查中的优缺点和分辨率。方法收集某三级医院2011-2012年分离自痰标本的碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌复合体212株,采用PFGE、MLST和MLVA方法对其进行分子流行病学分析,运用Simpson相关系数(Simpson's index of diversity)和Wallace coefficient,对3种方法的分辨率和同质性进行比较。结果 212株碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌复合体,其中149株获得PFGE可分析结果,200株获得MLST可分析结果,205株获得MLVA可分析性结果;PFGE结果显示,B型菌株为优势菌株(102株,占68.46%)。MLST分型结果显示,ST195占优势(60株,占30%),其次为ST208(43株,占21.5%)和ST643(33株,占16.5%)。MLVA分型结果显示,D型菌株占优势(151株,占73.66%),其次为N型菌株(8株,占3.9%),K、M、T、W型菌株并列第三(均为4株,各占1.95%)。优势菌株主要分布在ICU。PFGE、MLST、MLVA的Simpson相关系数(D值)分别为0.46、0.76、0.94。MLVA与MLST的Wallace coefficient值略高为0.76。结论 PFGE是区域内分析克隆时间和空间分布的重要工具,本研究中院内流行的碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌主要来自于ICU;MLST可全球范围内开展抗菌药物抵抗菌株,以及新变异菌株的流行病学研究;MLVA数据可用于不同实验室之间的相互交换、整合与分析。MLVA的分辨率较高,MLVA与MLST的同质性较高。展开更多
文摘目的掌握江苏省2018年人感染布鲁氏菌主要流行株的种型和基因型。方法运用普通PCR及AMOS多重PCR确认分离株的生物种型;采用多位点序列分型(Multilocus sequence analysis,MLSA)和多位点串联重复序列分析(Multiple-locus variable number tandem repeat analysis,MLVA)鉴定基因型,并与国内外流行株进行聚类分析。结果2018年共分离到56株布鲁氏菌,MLSA分型显示一株菌为猪种布鲁氏菌ST(Sequence type)17型,其他均为羊种布鲁氏菌ST8型。MLVA将56株菌分为47个基因亚型(46个羊种,1个猪种),聚类显示羊种布鲁氏菌全部为“东地中海簇”。结论2018年江苏省人感染布病主要为“东地中海簇”的ST8型羊种布鲁氏菌,并首次发现一例人感染ST17型猪种布鲁氏菌。
文摘目的通过对碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌进行3种分子流行病学调查方法的对比研究,了解脉冲场凝胶电泳(PFGE)、多位点序列分析(MLST)和多位点可变数目串联重复序列分析(MLVA)3种方法在对碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌复合体的流行病学调查中的优缺点和分辨率。方法收集某三级医院2011-2012年分离自痰标本的碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌复合体212株,采用PFGE、MLST和MLVA方法对其进行分子流行病学分析,运用Simpson相关系数(Simpson's index of diversity)和Wallace coefficient,对3种方法的分辨率和同质性进行比较。结果 212株碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌复合体,其中149株获得PFGE可分析结果,200株获得MLST可分析结果,205株获得MLVA可分析性结果;PFGE结果显示,B型菌株为优势菌株(102株,占68.46%)。MLST分型结果显示,ST195占优势(60株,占30%),其次为ST208(43株,占21.5%)和ST643(33株,占16.5%)。MLVA分型结果显示,D型菌株占优势(151株,占73.66%),其次为N型菌株(8株,占3.9%),K、M、T、W型菌株并列第三(均为4株,各占1.95%)。优势菌株主要分布在ICU。PFGE、MLST、MLVA的Simpson相关系数(D值)分别为0.46、0.76、0.94。MLVA与MLST的Wallace coefficient值略高为0.76。结论 PFGE是区域内分析克隆时间和空间分布的重要工具,本研究中院内流行的碳青霉烯类耐药鲍氏不动杆菌主要来自于ICU;MLST可全球范围内开展抗菌药物抵抗菌株,以及新变异菌株的流行病学研究;MLVA数据可用于不同实验室之间的相互交换、整合与分析。MLVA的分辨率较高,MLVA与MLST的同质性较高。
