Detection of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and its first variants in fourplex real-time quantitative reverse transcription-PCR assays
Notice bibliographique
Résumé
The early diagnosis of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infections is required to identify and isolate contagious patients to prevent further transmission of SARS-CoV-2. In this study, we present a multitarget real-time TaqMan reverse transcription PCR (rRT-PCR) assay for the quantitative detection of SARS-CoV-2 and some of its circulating variants harboring mutations that give the virus a selective advantage. Seven different primer-probe sets that included probes containing locked nucleic acid (LNA) nucleotides were designed to amplify specific wild-type and mutant sequences in Orf1ab, Envelope (E), Spike (S), and Nucleocapsid (N) genes. Furthermore, a newly developed primer-probe set targeted human β2-microglobulin (B2M) as a highly sensitive internal control for RT efficacy. All singleplex and fourplex assays detected £ 14 copies/reaction of quantified synthetic RNA transcripts, with a linear amplification range of nine logarithmic orders. Primer-probe sets for detection of SARS-CoV-2 exhibited no false-positive amplifications with other common respiratory pathogens, including human coronaviruses NL63, 229E, OC43, and HKU-1. Fourplex assays were evaluated using 160 clinical samples positive for SARS-CoV-2. Results showed that SARS-CoV-2 viral RNA was detected in all samples, including viral strains harboring mutations in the Spike coding sequence that became dominant in the pandemic. Given the emergence of SARS-CoV-2 variants and their rapid spread in some populations, fourplex rRT-PCR assay containing four primer-probe sets represents a reliable approach to allow quicker detection of circulating relevant variants in a single reaction.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».