Quantification of Reverse Transcriptase Activity by Real-Time PCR as a Fast and Accurate Method for Titration of HIV, Lenti- and Retroviral Vectors
Notice bibliographique
Résumé
Quantification of retroviruses in cell culture supernatants and other biological preparations is required in a diverse spectrum of laboratories and applications. Methods based on antigen detection, such as p24 for HIV, or on genome detection are virus specific and sometimes suffer from a limited dynamic range of detection. In contrast, measurement of reverse transcriptase (RT) activity is a generic method which can be adapted for higher sensitivity using real-time PCR quantification (qPCR-based product-enhanced RT (PERT) assay). We present an evaluation of a modified SYBR Green I-based PERT assay (SG-PERT), using commercially available reagents such as MS2 RNA and ready-to-use qPCR mixes. This assay has a dynamic range of 7 logs, a sensitivity of 10 nU HIV-1 RT and outperforms p24 ELISA for HIV titer determination by lower inter-run variation, lower cost and higher linear range. The SG-PERT values correlate with transducing and infectious units in HIV-based viral vector and replication-competent HIV-1 preparations respectively. This assay can furthermore quantify Moloney Murine Leukemia Virus-derived vectors and can be performed on different instruments, such as Roche Lightcycler® 480 and Applied Biosystems ABI 7300. We consider this test to be an accurate, fast and relatively cheap method for retroviral quantification that is easily implemented for use in routine and research laboratories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».