Identifying antimicrobial resistant (AMR) bacteria in metagenomics samples is essential for public health and food safety. Next-generation sequencing (NGS) technology has provided a powerful tool in identifying the genetic variation and constructing the correlations between genotype and phenotype in humans and other species. However, for complex bacterial samples, there lacks a powerful bioinformatic tool to identify genetic polymorphisms or copy number variations (CNVs) for given genes. Here we provide a Bayesian framework for genotype estimation for mixtures of multiple bacteria, named as Genetic Polymorphisms Assignments (GPA). Simulation results showed that GPA has reduced the false discovery rate (FDR) and mean absolute error (MAE) in CNV and single nucleotide variant (SNV) identification. This framework was validated by whole-genome sequencing and Pool-seq data from Klebsiella pneumoniae with multiple bacteria mixture models, and showed the high accuracy in the allele fraction detections of CNVs and SNVs in AMR genes between two populations. The quantitative study on the changes of AMR genes fraction between two samples showed a good consistency with the AMR pattern observed in the individual strains. Also, the framework together with the genome annotation and population comparison tools has been integrated into an application, which could provide a complete solution for AMR gene identification and quantification in unculturable clinical samples. The GPA package is available at https://github.com/IID-DTH/GPA-package.

中文翻译：

---

GPA：通过贝叶斯估计进行基因组分析的微生物遗传多态性分配工具。

鉴定宏基因组学样本中的抗微生物耐药性（AMR）细菌对于公共卫生和食品安全至关重要。下一代测序（NGS）技术提供了强大的工具，可用于识别人类和其他物种的遗传变异并构建基因型和表型之间的相关性。但是，对于复杂的细菌样本，缺少一种强大的生物信息学工具来识别给定基因的遗传多态性或拷贝数变异（CNV）。在这里，我们提供了用于多种细菌混合物的基因型估计的贝叶斯框架，称为遗传多态性赋值（GPA）。仿真结果表明，GPA降低了CNV和单核苷酸变异（SNV）识别中的错误发现率（FDR）和平均绝对错误（MAE）。该框架通过肺炎克雷伯菌的全基因组测序和多个细菌混合物模型的Pool-seq数据进行了验证，显示了在两个种群之间的AMR基因中CNV和SNV等位基因片段检测的高精度。定量研究两个样品之间的AMR基因比例变化显示出与在各个菌株中观察到的AMR模式具有良好的一致性。而且，该框架与基因组注释和种群比较工具一起已集成到一个应用程序中，该应用程序可为无法培养的临床样本中的AMR基因鉴定和定量提供完整的解决方案。GPA软件包可从https://github.com/IID-DTH/GPA-package获得。并显示了两个群体之间AMR基因中CNV和SNV等位基因片段检测的高精度。定量研究两个样品之间的AMR基因比例变化显示出与在各个菌株中观察到的AMR模式具有良好的一致性。而且，该框架与基因组注释和种群比较工具一起已集成到一个应用程序中，该应用程序可为无法培养的临床样本中的AMR基因鉴定和定量提供完整的解决方案。GPA软件包可从https://github.com/IID-DTH/GPA-package获得。并显示了两个群体之间AMR基因中CNV和SNV等位基因片段检测的高精度。定量研究两个样品之间的AMR基因比例变化显示出与在各个菌株中观察到的AMR模式具有良好的一致性。而且，该框架与基因组注释和种群比较工具一起已集成到一个应用程序中，该应用程序可为无法培养的临床样本中的AMR基因鉴定和定量提供完整的解决方案。GPA软件包可从https://github.com/IID-DTH/GPA-package获得。该框架连同基因组注释和种群比较工具已集成到一个应用程序中，该应用程序可为无法培养的临床样本中的AMR基因鉴定和定量提供完整的解决方案。GPA软件包可从https://github.com/IID-DTH/GPA-package获得。该框架连同基因组注释和种群比较工具已集成到一个应用程序中，该应用程序可为无法培养的临床样本中的AMR基因鉴定和定量提供完整的解决方案。GPA软件包可从https://github.com/IID-DTH/GPA-package获得。