Akinyemi Mandela Fasemore

• Coxiella burnetii, a Gram negative obligate intracellular bacterium, is the causative agent of Q fever. It has a world wide distribution and has been documented to be capable of causing infections in several domestic animals, livestock species, and human beings. Outbreaks of Q fever are still being observed in livestock across animal farms in Europe, and primary transmission to humans still oc- curs especially in animal handlers. Public health authorities in some countries like Germany are required by law to report human acute casesCoxiella burnetii, a Gram negative obligate intracellular bacterium, is the causative agent of Q fever. It has a world wide distribution and has been documented to be capable of causing infections in several domestic animals, livestock species, and human beings. Outbreaks of Q fever are still being observed in livestock across animal farms in Europe, and primary transmission to humans still oc- curs especially in animal handlers. Public health authorities in some countries like Germany are required by law to report human acute cases denoting the significance of the challenge posed by C. burnetii to public health. In this thesis, I have developed a platform alongside methods to address the challenges of genomic analyses of C. burnetii for typing purposes. Identification of C. burnetii isolates is an important task in the laboratory as well as in the clinics and genotyping is a reliable method to identify and characterize known and novel isolates. Therefore, I designed and implemented several methods to facilitate the genotyping analyses of C. burnetii genomes in silico via a web platform. As genotyping is a data intensive process, I also included additional features such as visualization methods and databases for interpretation and storage of obtained results. I also developed a method to profile the resistome of C. burnetii isolates using a machine learning approach. Data about antibiotic resistance in C. burnetii are scarce majorly due to its lifestyle and the difficulty of cultivation in laboratory media. Alternative methods that rely on homology identification of resistance genes are also inefficient in C. burnetii, hence, I opted for a novel approach that has been shown to be promising in other bacteria species. The applied method relied on an artificial neural network as well as amino acid composition of position specific scoring matrix profile for feature extraction. The resulting model achieved an accuracy of ≈ 0.96 on test data and the overall performance was significantly higher in comparison to existing models. Finally, I analyzed two new C. burnetii isolates obtained from an outbreak in Germany, I compared the genome to the RSA 493 reference isolate and found extensive deletions across the genome landscape. This work has provided a new digital infrastructure to analyze and character- ize C. burnetii genomes that was not in existence before and it has also made a significant contribution to the existing information about antibiotic resistance genes in C. burnetii.…
• Coxiella burnetii, ein Gram-negatives, obligat intrazelluläres Bakterium, ist der Erreger des Q-Fiebers. Er hat eine weltweite Verbreitung und ist nachweis- lich in der Lage, Infektionen bei verschiedenen Haustieren, Nutztieren und Menschen zu verursachen. Ausbrüche von Q-Fieber werden immer noch in Tierbeständen in Europa beobachtet, und die Primärübertragung auf den Men- schen erfolgt nach wie vor allem durch Kontakt mit entsprechenden Tieren und ihren Ausscheidungen. Das öffentliche Gesundheitssystem in einigen Ländern wie DeutschlandCoxiella burnetii, ein Gram-negatives, obligat intrazelluläres Bakterium, ist der Erreger des Q-Fiebers. Er hat eine weltweite Verbreitung und ist nachweis- lich in der Lage, Infektionen bei verschiedenen Haustieren, Nutztieren und Menschen zu verursachen. Ausbrüche von Q-Fieber werden immer noch in Tierbeständen in Europa beobachtet, und die Primärübertragung auf den Men- schen erfolgt nach wie vor allem durch Kontakt mit entsprechenden Tieren und ihren Ausscheidungen. Das öffentliche Gesundheitssystem in einigen Ländern wie Deutschland hat eine Meldepflicht für akute Fälle beim Menschen festge- legt, was die Bedeutung des Erregers bzw. seiner ausgelösten Erkrankung für die öffentliche Gesundheit verdeutlicht. In dieser Doktorarbeit habe ich eine Plattform neben weiteren Methoden entwickelt, um die Herausforderungen der Genomanalyse von C. burnetii für Genotypisierungsverfahren zu adressieren. Die Identifizierung von C. burnetii-Isolaten erfüllt eine wichtige Funktion im La- bor sowie in den Krankenhäusern, und die Genotypisierung ist eine verlässliche Methode, um bekannte und neue Isolate zu identifizieren und zu charakte- risieren. Daher habe ich mehrere Methoden konzipiert und implementiert, um die Analyse zur Genotypisierung von C. burnetii-Genomen in silico über eine Web-Plattform zu erleichtern. Da die Genotypisierung ein datenintensiver Prozess ist, habe ich ebenfalls zusätzliche Features wie Visualisierungsme- thoden und Datenbanken zur Interpretation und Speicherung der erhaltenen Ergebnisse mitaufgenommen. Ferner habe ich eine Methode zur Erstellung des Resistomprofils von C. burnetii-Isolaten unter Verwendung eines Ansat- zes des maschinellen Lernens entwickelt. Daten über Resistenzfaktoren bei C. burnetii sind rar, was hauptsächlich auf die obligat intrazelluläre Lebensweise der Coxiellen und die Schwierigkeiten bei der Kultivierung in Labormedien zurückzuführen ist. Alternative Methoden, die auf der Identifizierung der Ho- mologie von Resistenzgenen basieren, sind bei C. burnetii ebenfalls ineffizient. Aus diesem Grund entschied ich mich für einen neuen Ansatz, der sich bereits bei anderen Bakterienspezies als vielversprechend erwiesen hat. Die verwen- dete Methode basiert auf einem artifiziellen neuronalen Netzwerk sowie auf der Aminosäurezusammensetzung des positionsspezifischen Matrixprofils zur Extraktion von Features. Das daraus resultierende Modell erzielte eine Genauig- keit von ≈ 0,96 bei den Testdaten und die Gesamtleistung war signifikant höher im Vergleich zu den bereits vorhandenen Methoden. Schließlich analysierte ich zwei neue C. burnetii-Isolate, die von einem Q-Fieberausbruch in Deutschland stammten. Ich verglich das Genom mit dem RSA 493 Referenz Isolat und fand extensive Deletionen über das Genom sequenz. Mit dieser Arbeit wird eine neue digitale Infrastruktur zu Analyse von C. burnetii- Genomen bereitgestellt, die es vorher noch nicht gab. Zudem liefert diese Arbeit einen wichtigen Beitrag zu den bereits vorhandenen Informationen über Antibiotikaresistenzgene bei in C. burnetii.…