Efficient SARS-CoV-2 detection in unextracted oro-nasopharyngeal specimens by rRT-PCR with the Seegene Allplex™ 2019-nCoV assay
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The fight against the COVID-19 pandemic has created an urgent need to rapidly detect infected people. The challenge for clinical laboratories has been finding a high throughput, cost-efficient, and accurate testing method in the context of extraction reagents shortage on a global scale. To answer this need, we studied SARS-CoV-2 detection in oro-nasopharyngeal (ONP) swabs stored in Universal Transport Media (UTM) or in RNase-free water by rRT-PCR with Seegene Allplex™ 2019-nCoV assay without RNA extraction. Results Optimal results were obtained when swabs stored in UTM were diluted 1/5 and 1/2 in RNase-free water. Thermal lysis before rRT-PCR testing slightly improved detection rate. In addition, proteinase K (PK) treatment allowed for a significant reduction of invalid results and increased sensitivity for detection of low viral load specimens. In a panel of positive samples with all 3 viral genes amplified and N gene Cycle threshold values (C t values) from 15 to 40, our detection rate was 98.9% with PK and 94.4% without. In a challenging panel of low positive samples with only the N gene being detectable at C t values > 30, detection rate was increased from 53.3 to 76.7% with the addition of PK, and invalid rate fell off from 18.3 to 0%. Furthermore, we demonstrated that our method reliably detects specimens with C t values up to 35, whereas false negative samples become frequent above this range. Finally, we show that swabs should be stored at − 70 °C rather than 4 °C when testing cannot be performed within 72 h of collection. Conclusion We successfully optimized the unextracted rRT-PCR process using the Seegene Allplex™ 2019-nCoV assay to detect SARS-CoV-2 RNAs in nasopharyngeal swabs. This improved method offers cost savings and turnaround time advantages compared to automated extraction, with high efficiency of detection that could play an important role in the surveillance of Covid-19.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle