Comparison of SARS-CoV-2 indirect and direct RT-qPCR detection methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sensitive, rapid, and accessible diagnostics continue to be critical to track the COVID-19 pandemic caused by the SARS-CoV-2 virus. RT-qPCR is the gold standard test, and comparison of methodologies and reagents, utilizing patient samples, is important to establish reliable diagnostic pipelines. METHODS: Here, we assessed indirect methods that require RNA extraction with direct RT-qPCR on patient samples. Four different RNA extraction kits (Qiagen, Invitrogen, BGI and Norgen Biotek) were compared. For detection, we assessed two recently developed Taqman-based modules (BGI and Norgen Biotek), a SYBR green-based approach (NEB Luna Universal One-Step Kit) with published and newly-developed primers, and clinical results (Seegene STARMag RNA extraction system and Allplex 2019-nCoV RT-qPCR assay). We also tested and optimized direct, extraction-free detection using these RT-qPCR systems and performed a cost analysis of the different methods evaluated here. RESULTS: copies of viral genome/μl. However, the BGI detection system is more expensive than other options tested here. With direct RT-qPCR, simply adding an RNase inhibitor greatly improved detection, without the need for any other treatments (e.g. lysis buffers or boiling). The best direct methods detected ~ 10 fold less virus than indirect methods, but this simplified approach reduced sample handling, as well as assay time and cost. CONCLUSIONS: With extracted RNA, the BGI RT-qPCR detection system exhibited superior performance over the Norgen system, matching initial clinical diagnosis with the Seegene Allplex assay. The BGI system was also suitable for direct, extraction-free analysis, providing 78.4% sensitivity. The Norgen system, however, still accurately detected samples with a clinical Ct < 33 from extracted RNA, provided significant cost savings, and was superior to SYBR green assays that exhibited reduced specificity.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».