Integrating Reverse Transcription Recombinase Polymerase Amplification with CRISPR Technology for the One-Tube Assay of RNA
Notice bibliographique
Résumé
CRISPR-Cas systems integrated with nucleic acid amplification techniques improve both analytical specificity and sensitivity. We describe here issues and solutions for the successful integration of reverse transcription (RT), recombinase polymerase amplification (RPA), and CRISPR-Cas12a nuclease reactions into a single tube under an isothermal condition (40 °C). Specific detection of a few copies of a viral DNA sequence was achieved in less than 20 min. However, the sensitivity was orders of magnitude lower for the detection of viral RNA due to the slow initiation of RPA when the complementary DNA (cDNA) template remained hybridized to RNA. During the delay of RPA, the crRNA-Cas12a ribonucleoprotein (RNP) gradually lost its activity in the RPA solution, and nonspecific amplification reactions consumed the RPA reagents. We overcame these problems by taking advantage of the endoribonuclease function of RNase H to remove RNA from the RNA-cDNA hybrids and free the cDNA as template for the RPA reaction. As a consequence, we significantly enhanced the overall reaction rate of an integrated assay using RT-RPA and CRISPR-Cas12a for the detection of RNA. We showed successful detection of 200 or more copies of the S gene sequence of SARS-CoV-2 RNA within 5-30 min. We applied our one-tube assay to 46 upper respiratory swab samples for COVID-19 diagnosis, and the results from both fluorescence intensity measurements and end-point visualization were consistent with those of RT-qPCR analysis. The strategy and technique improve the sensitivity and speed of RT-RPA and CRISPR-Cas12a assays, potentially useful for both semi-quantitative and point-of-care analyses of RNA molecules.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».