Cov <sup>2</sup> MS: an automated matrix-independent assay for mass spectrometric detection and measurement of SARS-CoV-2 nucleocapsid protein in infectious patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION The pandemic readiness toolbox needs to be extended, providing diagnostic tools that target different biomolecules, using orthogonal experimental setups and fit-for-purpose specification of detection. Here we build on a previous Cov-MS effort that used liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) and describe a method that allows accurate, high throughput measurement of SARS-CoV-2 nucleocapsid (N) protein. MATERIALS and METHODS We used Stable Isotope Standards and Capture by Anti-Peptide Antibodies (SISCAPA) technology to enrich and quantify proteotypic peptides of the N protein from trypsin-digested samples from COVID-19 patients. RESULTS The Cov 2 MS assay was shown to be compatible with a variety of sample matrices including nasopharyngeal swabs, saliva and blood plasma and increased the sensitivity into the attomole range, up to a 1000-fold increase compared to direct detection in matrix. In addition, a strong positive correlation was observed between the SISCAPA antigen assay and qPCR detection beyond a quantification cycle (Cq) of 30-31, the level where no live virus can be cultured from patients. The automatable “addition only” sample preparation, digestion protocol, peptide enrichment and subsequent reduced dependency upon LC allow analysis of up to 500 samples per day per MS instrument. Importantly, peptide enrichment allowed detection of N protein in a pooled sample containing a single PCR positive sample mixed with 31 PCR negative samples, without loss in sensitivity. MS can easily be multiplexed and we also propose target peptides for Influenza A and B virus detection. CONCLUSIONS The Cov 2 MS assay described is agnostic with respect to the sample matrix or pooling strategy used for increasing throughput and can be easily multiplexed. Additionally, the assay eliminates interferences due to protein-protein interactions including those caused by anti-virus antibodies. The assay can be adapted to test for many different pathogens and could provide a tool enabling longitudinal epidemiological monitoring of large numbers of pathogens within a population, applied as an early warning system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».