Inclusión del pangenoma para la vigilancia genómica de los serovares Typhi y Hadar de Salmonella enterica
Harnessing the pangenome for the genomic surveillance of Salmonella enterica serovars Typhi and Hadar
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URI: https://hdl.handle.net/10902/36578Registro completo
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Peñil Celis, AranchaFecha
2025-06-12Derechos
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Palabras clave
Salmonella
Pangenoma
Índice de Jaccard
Elementos genéticos móviles
Salud pública
Whole genome sequencing
Pangenome
Jaccard index
Mobile genetic elements
Public health
Resumen/Abstract
El estudio de la relación genética entre bacterias mediante loci cromosómicos específicos constituye la base de la vigilancia genómica en salud pública. Sin embargo, este enfoque basado en la evolución vertical, deja de lado un aspecto crucial de la evolución bacteriana: la transferencia genética horizontal. Esta tesis evalúa la relación del pangenoma en los serovares Typhi y Hadar de Salmonella enterica mediante un enfoque basado en el Índice de Jaccard, capturando tanto las relaciones evolutivas verticales (homología por descendencia) como horizontales (homología por mezcla) en una red reticulada. El análisis revela grupos poblacionales estrechamente relacionados, linajes emergentes y el impacto de elementos genéticos móviles que impulsan cambios epidemiológicamente relevantes en períodos cortos de tiempo. Este enfoque de alta resolución no solo mejora la detección de brotes y la atribución de fuentes de contaminación, sino que también refuerza la vigilancia de la resistencia a antibióticos.
Bacterial relatedness measured using selected chromosomal loci forms the basis for public health genomic surveillance, yet this method primarily captures vertical evolution while neglecting horizontal gene transfer. This thesis evaluates pangenome relatedness in Salmonella Typhi and Hadar using a Jaccard Index approach, capturing both vertical (homology-by-descent) and horizontal (homology-by-admixture) evolutionary relationships within a reticulate network. The analysis revealed fine-scale population structures, emerging lineages, and the impact of mobile genetic elements driving epidemiologically relevant shifts over short periods of time. This high-resolution approach not only enhances outbreak detection and source attribution but also strengthens antimicrobial resistance surveillance.
Colecciones a las que pertenece
- D55 Proyectos de investigación [73]
- D55 Tesis [32]
- EDUC Tesis [663]