Обзор информационных ресурсов по генам устойчивости микроорганизмов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Интерес к вопросам контроля и мониторинга антибиотикорезистентности сохраняется на протяжении последних десятилетий. Значительное количество полученных данных свидетельствует о неуклонно возрастающей доле микроорганизмов, устойчивых к антимикробным препаратам. В этой статье представлено описание информационных ресурсов, включающих данные по генам устойчивости микроорганизмов. Обеспечение эффективного контроля и своевременного выявления изменений в этой тенденции возможно при условии получения полного объёма информации, в том числе по спектру генов, характеризующих устойчивость к химическим соединениям и лекарственным препаратам. Особое значение приобретает использование специально разработанных баз данных, описывающих нуклеотидные и аминокислотные последовательности, которые определяют устойчивость к антимикробным препаратам. Более того, базы данных включают сведения о точечных мутациях в геноме микроорганизмов, ассоциированных с развитием антибиотикорезистентности. Первые разрабатываемые базы данных содержали лимитированную информацию по генетическим детерминантам резистентности. Однако современные базы данных всё больше направлены на отображение полного спектра информации по различным классам генов устойчивости к антимикробным препаратам и химическим соединениям. Такой подход обеспечивает получение исчерпывающей информации, дополненной в большинстве случаев графическим отображением результатов. Работа со значительной частью ресурсов осуществляется в бесплатном режиме с возможностью сохранения итоговых результатов, что значительно упрощает обмен полученной информацией и улучшает взаимодействие между исследователями. Характерной особенностью является постоянное обновление информации и курация в ручном режиме, что обеспечивает более качественную систематизацию существующих данных.

Об авторах

Алина Геннадьевна Виноградова

Смоленский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ali-8727@yandex.ru
г. Смоленск, Россия

Алексей Юрьевич Кузьменков

Смоленский государственный медицинский университет

Email: ali-8727@yandex.ru
г. Смоленск, Россия

Список литературы

  1. Davies J., Davies D. Origins and evolution of antibiotic resistance. Microbiol. Mol. Biol. Rev. 2010; 74 (3): ­417–33. doi: 10.1128/MMBR.00016-10.
  2. Aslam B., Wang W., Arshad M. et al. Antibiotic resistance: A rundown of a global crisis. Infect. Drug Resist. 2018; 11: 1645–1658. doi: 10.2147/IDR.S173867.
  3. O’Neill J. Review on antimicrobial resistance. antimicrobial resistance: Tackling a crisis for the health and wealth of nations. 2014. https://amr-review.org/sites/default/files/AMR%20Review%20Paper%20-%20Tackling%20a%20cri
  4. sis%20for%20the%20health%20and%20wealth%20of%20nations_1.pdf (дата обращения: 18.11.2018).
  5. Fields F.R., Lee S.W., McConnell M.J. Using bacterial genomes and essential genes for the development of new antibiotics. Biochem. Pharmacol. 2017; 134: 74–86. doi: 10.1016/j.bcp.2016.12.002.
  6. Donadio S., Maffioli S., Monciardini P. et al. Antibiotic discovery in the twenty-first century: Current trends and future perspectives. J. Antibiot. (Tokyo). 2010; 63 (8): 423–430. doi: 10.1038/ja.2010.62.
  7. Martínez J.L., Coque T.M., Baquero F. What is a resistance gene? Ranking risk in resistomes. Nat. Rev. Microbiol. 2015; 13 (2): 116–123. doi: 10.1038/nrmicro3399.
  8. NAR Database Summary Paper. https://www.oxfordjournals.org/nar/database/subcat/11/35 (дата обращения: 21.11.2018).
  9. Zhulin I.B. Databases for microbiologists. J. Bacteriol. 2015; 197 (15): 2458–2467. doi: 10.1128/JB.00330-15.
  10. Warinner C., Rodrigues J.F., Vyas R. et al. Pathogens and host immunity in the ancient human oral cavity. Nat. Genet. 2014; 46 (4): 336–344. doi: 10.1038/ng.2906.
  11. Baxevanis A.D., Ouellette B.F. Bioinformatics: a practical guide to the analysis of genes and proteins. Wiley-Interscience. 2001; 470 p.
  12. Scaria J., Chandramouli U., Verma S.K. Antibiotic Resistance Genes Online (ARGO): a database on vancomycin and beta-lactam resistance genes. Bioinformation. 2005; 1 (1): 5–7. PMID: 17597841.
  13. GenBank. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/ (дата обращения: 22.11.2018).
  14. Liu B., Pop M. ARDB — Antibiotic Resistance Genes Database. Nucleic Acids Res. 2009; 37: D443–D447. doi: 10.1093/nar/gkn656.
  15. Laheyclinic. https://www.lahey.org/Studies/ (дата обращения: 22.11.2018).
  16. Zhou C.E., Smith J., Lam M. et al. MvirDB-a microbial database of protein toxins, virulence factors and antibio­tic resistance genes for bio-defense applications. Nucleic ­Acids Res. 2007; 35: D391–D394. DOI: 10.1093/
  17. nar/gkl791.
  18. GalileoTM. https://www.arcbio.com/amr/ (дата обращения: 22.11.2018).
  19. Galileo-amr-example. https://www.arcbio.com/wp-content/uploads/2018/03/galileo-amr-example.pdf (дата обращения: 23.11.2018).
  20. Gibson M.K., Forsberg K.J., Dantas G. Improved annotation of antibiotic resistance determinants reveals microbial resistomes cluster by ecology. ISME J. 2015; 9 (1): 207–2016. doi: 10.1038/ismej.2014.106.
  21. ARDB — Antibiotic Resistance Genes Database. https://ardb.cbcb.umd.edu/documentations.shtml (дата обращения: 17.11.2018).
  22. McArthur A.G., Waglechner N., Nizam F. et al. The comprehensive antibiotic resistance database. Antimicrob. Agents Chemother. 2013; 57 (7): 3348–3357. doi: 10.1128/AAC.00419-13.
  23. Jia B., Raphenya A.R., Alcock B. et al. CARD 2017: expansion and model-centric curation of the ­comprehensive antibiotic resistance database. Nucleic Acids Res. 2017; 45 (D1): D566–D573. doi: 10.1093/nar/gkw1004.
  24. CARD — Comprehensive Antibiotic Resistance Database. https://card.mcmaster.ca/home (дата обращения: 23.11.2018).
  25. Zankari E., Hasman H., Cosentino S. et al. Identification of acquired antimicrobial resistance genes. J. Antimicrob. Chemother. 2012; 67 (11): 2640–2644. doi: 10.1093/jac/dks261.
  26. Zankari E. Comparison of the web tools ARG-­ANNOT and ResFinder for detection of resistance genes in bacteria. Antimicrob. Agents Chemother. 2014; 58 (8): 4986. doi: 10.1128/AAC.02620-14.
  27. ResFinder. https://cge.cbs.dtu.dk/services/ResFinder/ (дата обращения: 23.11.2018).
  28. Gupta S.K., Padmanabhan B.R., Diene S.M. et al. ARG-ANNOT, a new bioinformatic tool to discover antibiotic resistance genes in bacterial genomes. Antimicrob. Agents Chemother. 2014; 58 (1): 212–220. doi: 10.1128/AAC.01310-13.
  29. O'Leary N.A., Wright M.W., Rodney Brister J.R. et al. Reference sequence (RefSeq) database at NCBI: status, taxo­nomic expansion, and functional annotation. Nucleic Acids Res. 2016; 44 (D1): D733–D45. doi: 10.1093/nar/gkv1189.
  30. Bacterial antimicrobial resistance reference gene database. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA313047 (дата обращения: 19.11.2018).
  31. Haft D.H., Selengut J.D., Richter R.A. et al. TIGRFAMs and Genome Properties in 2013. Nucleic Acids Res. 2013; 41: D387– D95. doi: 10.1093/nar/gks1234.
  32. Research strategy to address the knowledge gaps on the antimicrobial resistance effects of biocides. 2010. http://ec.europa.eu/health/scientific_committees/emerging/docs/scenihr_o_028.pdf (дата обращения: 17.11.2018). doi: 10.2772/39297.
  33. Pal C., Bengtsson-Palme J., Rensing C. et al. BacMet: antibacterial biocide and metal resistance genes database. Nucleic Acids Res. 2014; 42: D737–D743. doi: 10.1093/nar/gkt1252.
  34. BacMet database. http://bacmet.biomedicine.gu.se/index.html (дата обращения: 19.11.2018).
  35. Xavier B.B., Das A.J., Cochrane G. et al. Consolidating and exploring antibiotic resistance gene data resources. J. Clin. Microbiol. 2016; 54 (4): 851–859. doi: 10.1128/JCM.02717-15.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© 2019 Виноградова А.Г., Кузьменков А.Ю.

Creative Commons License

Эта статья доступна по лицензии
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».