A sensitive and affordable multiplex RT-qPCR assay for SARS-CoV-2 detection
Notice bibliographique
Résumé
With the ongoing COVID-19 (Coronavirus Disease 2019) pandemic, caused by the novel coronavirus SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2), there is a need for sensitive, specific, and affordable diagnostic tests to identify infected individuals, not all of whom are symptomatic. The most sensitive test involves the detection of viral RNA using RT-qPCR (quantitative reverse transcription PCR), with many commercial kits now available for this purpose. However, these are expensive, and supply of such kits in sufficient numbers cannot always be guaranteed. We therefore developed a multiplex assay using well-established SARS-CoV-2 targets alongside a human cellular control (RPP30) and a viral spike-in control (Phocine Herpes Virus 1 [PhHV-1]), which monitor sample quality and nucleic acid extraction efficiency, respectively. Here, we establish that this test performs as well as widely used commercial assays, but at substantially reduced cost. Furthermore, we demonstrate >1,000-fold variability in material routinely collected by combined nose and throat swabbing and establish a statistically significant correlation between the detected level of human and SARS-CoV-2 nucleic acids. The inclusion of the human control probe in our assay therefore provides a quantitative measure of sample quality that could help reduce false-negative rates. We demonstrate the feasibility of establishing a robust RT-qPCR assay at approximately 10% of the cost of equivalent commercial assays, which could benefit low-resource environments and make high-volume testing affordable.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».