Multilocus Sequence Typing

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Multilocus Sequence Typing (zu Deutsch Multi-Locus-Sequenztypisierung, MLST) ist eine biochemische und bioinformatische Methode der Phylogenomik zur Bestimmung von Verwandtschaftsgraden zwischen Arten und Unterarten, insbesondere von Prokaryoten.[1] Das MLST wurde erstmals 1998 von Martin Maiden und Kollegen an Neisseria meningitidis durchgeführt.[2]

Um ein eindeutigeres Ergebnis zu erhalten, wird meistens ein Klon per Ausstrich isoliert. Mit dem Klon wird eine DNA-Extraktion durchgeführt. Das MLST verwendet die Polymerase-Kettenreaktion (PCR) zur Vermehrung von mindestens fünf bis sieben Haushaltsgenen, gefolgt von einer DNA-Sequenzierung von 400 bis 500 Basenpaaren der Haushaltsgene.[1] Jeder unterscheidbaren Sequenz eines der untersuchten Haushaltsgene wird eine Zahl zugeordnet.[3] Die Kombination dieser Zahlen ergibt einen Sequenztyp (englisch sequence type) und dient der Identifikation und Unterscheidung von Stämmen. Das MLST kann auch mit der Multilocus Sequence Analysis (MLSA) kombiniert werden, in dem nur die sich unterscheidenden Haushaltsgene aus einem vorher durchgeführten MLST untersucht werden.[3]

Aufgrund der Variabilität der Haushaltsgene eignet sich das MLST nur zur Unterscheidung nahe verwandter Arten und Stämme.[4] Die Stämme mancher Arten sind per MLST nicht unterscheidbar, daher werden ergänzende Typisierungen verwendet – die Teststärke des MLST reicht dann nicht aus. Oftmals wird das MLST zusätzlich zu einer Sequenzierung der 16S-rDNA,[3] oder zu einer Sequenzierung von Tandem Repeats verwendet.[5] Bei der Unterscheidung von pathogenen und nichtpathogenen Bakterienstämmen wird eine Variante der MLST eingesetzt, die MVLST (englisch Multi-virulence-locus sequence typing).[6] Bei der MVLST werden die Gene von Virulenzfaktoren anstatt von Haushaltsgenen untersucht, die sich im Vergleich stärker unterscheiden und zudem Aussagen zum Krankheitsverlauf ermöglichen. Die maximale Unterscheidbarkeit (aber auch höhere Kosten) bietet die Genomsequenzierung.[4]

Online-Datenbanken für MLST sind PubMLST[7] und Institut Pasteur MLST.[8] Die Bacterial Isolate Genome Sequence Database (BIGSdb) sammelt MLST aus Genomsequenzierungen.[9]

Einzelnachweise

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  1. a b Michael Goodfellow, Iain Sutcliffe, Jongsik Chun: New Approaches to Prokaryotic Systematics. ISBN 0128001763. S. 221.
  2. M. C. Maiden, J. A. Bygraves, E. Feil, G. Morelli, J. E. Russell, R. Urwin, Q. Zhang, J. Zhou, K. Zurth, D. A. Caugant, I. M. Feavers, M. Achtman, B. G. Spratt: Multilocus sequence typing: a portable approach to the identification of clones within populations of pathogenic microorganisms. In: Proceedings of the National Academy of Sciences. Band 95, Nummer 6, März 1998, S. 3140–3145, doi:10.1073/pnas.95.6.3140, PMID 9501229, PMC 19708 (freier Volltext).
  3. a b c Rainer Kurmayer, Kaarina Sivonen, Annick Wilmotte, Nico Salmaso: Molecular Tools for the Detection and Quantification of Toxigenic Cyanobacteria. ISBN 978-1-119-33210-7 (eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche).
  4. a b M. C. Maiden, M. J. Jansen van Rensburg, J. E. Bray, S. G. Earle, S. A. Ford, K. A. Jolley, N. D. McCarthy: MLST revisited: the gene-by-gene approach to bacterial genomics. In: Nature reviews. Microbiology. Band 11, Nummer 10, 10 2013, S. 728–736, doi:10.1038/nrmicro3093, PMID 23979428, PMC 3980634 (freier Volltext).
  5. D. M. Adair, P. L. Worsham, K. K. Hill, A. M. Klevytska, P. J. Jackson, A. M. Friedlander, P. Keim: Diversity in a variable-number tandem repeat from Yersinia pestis. In: Journal of clinical microbiology. Band 38, Nummer 4, April 2000, S. 1516–1519, PMID 10747136, PMC 86479 (freier Volltext).
  6. W. Zhang, B. M. Jayarao, S. J. Knabel: Multi-virulence-locus sequence typing of Listeria monocytogenes. In: Applied and Environmental Microbiology. Band 70, Nummer 2, Februar 2004, S. 913–920, doi:10.1128/aem.70.2.913-920.2004, PMID 14766571, PMC 348834 (freier Volltext).
  7. K. A. Jolley, J. E. Bray, M. C. Maiden: Open-access bacterial population genomics: BIGSdb software, the PubMLST.org website and their applications. In: Wellcome open research. Band 3, 2018, S. 124, doi:10.12688/wellcomeopenres.14826.1, PMID 30345391, PMC 6192448 (freier Volltext).
  8. Institut Pasteur: Institut Pasteur MLST, abgerufen am 19. Dezember 2019.
  9. K. A. Jolley, M. C. Maiden: BIGSdb: Scalable analysis of bacterial genome variation at the population level. In: BMC Bioinformatics. Band 11, Dezember 2010, S. 595, doi:10.1186/1471-2105-11-595, PMID 21143983, PMC 3004885 (freier Volltext).