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Enregistrement W3093953010 · doi:10.1158/1557-3265.covid-19-po-075

Abstract PO-075: Performance comparison of five extraction kits for SARS-CoV-2 RNA extraction

2020· article· en· W3093953010 sur OpenAlexaffabout
Ilinca M. Lungu, Angela De Luca, Jason Li, Jane Bayani, Melanie Spears, Trevor J. Pugh, John M.S. Bartlett

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleic acidNucleic acid methodsRNARNA extractionMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologyBiologyInfectious disease (medical specialty)DiseaseInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new type of coronavirus, SARS-CoV-2, was identified in January 2020. Its associated disease, COVID-19, was announced as a pandemic by the World Health Organization in March 2020. The Ontario Institute for Cancer Research quickly engaged to support viral sequencing, not only in frontline health care workers but in cancer patients. A key deliverable was the selection of an extraction methodology that would not impact the supply of approved diagnostic testing reagents. This consideration was in response to reports of possible shortages predicted early in the pandemic and as indicated by the Public Health Agency of Canada (PHAC), through their call for reagents in April 2020. Five commercially available kits for automated nucleic acid extraction were compared. The KingFisher Flex Purification System (ThermoFisher, 5400610) was used for nucleic acid extraction. Four kits were selected based on availability, system compatibility, and exclusion from PHAC’s call for COVID-19 testing reagents. The MagMAX CORE Nucleic Acid Purification Kit (CORE; ThermoFisher, A32702), MagMAX Total Nucleic Acid Isolation Kit (Total NA; ThermoFisher, AM1840), MagMAX Total RNA Isolation Kit (Total RNA; ThermoFisher, AM1830), and Mag-Bind Viral DNA/RNA 96 Kit (Omega; Omega BioTek, M6246-03) were evaluated. The MagMAX Viral/Pathogen Kit (MVP; ThermoFisher, A42352), approved by the Food and Drug Administration of Canada for diagnostic testing, was used as a benchmark. Test samples were prepared using Universal Human RNA (Agilent, 740000), lambda DNA solution (Sigma Aldrich, ERMAD442K), SARS-CoV-2 RNA (ATCC, VR1986D) and heat-inactivated virus (ATCC, VR-1986HK). Extractions were performed by two operators on replicate samples. Protocols were assessed on reproducibility, yield, reagent availability, run time, and ease of use. The top two kits were validated with nasopharyngeal swab samples from SARS-CoV-2-positive patients. Four of five kits demonstrated reproducible yields, while yields from the Total RNA kit were inconsistent. The CORE and Omega kits possessed the best overall extraction efficiencies (both 70%). The MVP kit and Total NA kit were 59% and 44% efficient in recovery, respectively. The CORE and Omega kits ranked best after overall assessment. Patient samples were subsequently extracted using both kits and successfully sequenced. Extraction kits do not all perform to the same specification. In our hands, we found the MVP kit did not perform as well as others, despite being approved for diagnostic use, and the Total RNA kit showed inconsistent results. Many reagents are commercially available and should be explored as alternatives to the approved SARS-CoV-2 diagnostic reagents, particularly during a global crisis. Interestingly, following our validation testing, supply of the CORE kit became limited with unknown future availability. This illustrated the need to validate multiple methods during uncertain times in order to maintain critical testing. Citation Format: Ilinca M. Lungu, Angela De Luca, Jason Li, Jane Bayani, Melanie Spears, Trevor J. Pugh, John M.S. Bartlett. Performance comparison of five extraction kits for SARS-CoV-2 RNA extraction [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Meeting: COVID-19 and Cancer; 2020 Jul 20-22. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(18_Suppl):Abstract nr PO-075.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,544
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,055 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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