Période de financement : 2020-2025
Responsables : Burton Blais et Catherine Carrillo
Investissement global de l'IRDG : 110 000 $
Les laboratoires d'analyse microbiologique des aliments jouent un rôle essentiel dans les enquêtes sur la sécurité alimentaire, en confirmant la contamination et en déterminant son étendue et son origine. L'ACIA se concentre sur la recherche de Salmonella, Listeria et Escherichia coli, en utilisant systématiquement le séquençage du génome entier (WGS pour « Whole Genome Sequencing ») pour le typage et la détection des gènes de virulence et de résistance. Ce projet vise à créer des ensembles de données WGS de référence qui répondent aux normes de l'ACIA. Ces ensembles de données sont essentiels pour développer et valider de nouvelles méthodes basées sur les gènes pour la détection des agents pathogènes d'origine alimentaire, pour vérifier les pipelines bio-informatiques et seront inclus dans les exigences du Comité des méthodes microbiologiques dans le cadre du Compendium des méthodes d'analyse.
Outil de recherche et procédé
- Méthode de sélection de génomes multiples à partir de grands ensembles de données publiques en vue d'analyses de validation in silico. Ce flux de travail implique ce qui suit : 1) la récupération de milliers de génomes de dépôts publics; 2) l'élimination des ensembles de données de faible qualité; 3) l'élimination des ensembles de données clonaux ou étroitement liés. Ces ensembles de données à grande échelle permettent la mise en œuvre de protocoles rigoureux de validation par ordinateur (ou in silico) garantissant ainsi l'amélioration de l'efficacité des méthodes génétiques de détection des agents pathogènes.
Base de données et ensembles de données
- Base de données des allèles de la toxine de Shiga (StxDB) : Une base de données complète des toxines de Shiga, comprenant tous les variants connus des séquences de nucléotides et de protéines, afin de permettre une détermination précise des variants des toxines de Shiga. Cette base de données a été mise à jour pour fournir des numéros d'accès à des génomes représentatifs afin de permettre aux utilisateurs de la base de données d'évaluer la fiabilité des résultats. Collaborateurs : Sarah Clarke, Catherine Carrillo, Burton Blais, Adam Koziol, Noor Shubair, Mathu Malar, Liam Brown, Ashley Cooper et Alex Gill.
- Base de données STEC du NCBI : Un ensemble de 10 790 génomes a été sélectionné à partir d'un total d'environ 100 000 génomes publiés dans la base de données d'agents pathogènes du NCBI. Cet ensemble de données réduit a été mis en œuvre pour les outils de validation par ordinateur de l'ACIA, y compris le PrimerValidator sur FoodPort, et pour évaluer la fiabilité des cibles propres aux espèces.
- Base de données NCBI de Listeria monocytogenes : Un ensemble de 3 225 génomes a été sélectionné sur un total d'environ 60 000 génomes publiés dans la base de données d'agents pathogènes du NCBI. Cet ensemble de données réduit a été mis en œuvre pour les outils de validation in silico de l'ACIA, y compris le PrimerValidator sur FoodPort, et pour l'évaluation de la fiabilité des cibles propres à l'espèce. L'utilisation d'un ensemble de données normalisé assurera la comparabilité des analyses de validation par ordinateur.
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