A highly sensitive strand-specific multiplex RT-qPCR assay for quantitation of Zika virus replication
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reverse-transcription quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR) is widely used to quantify viral RNA genomes for diagnostics and research, yet conventional RT-qPCR protocols are unable to accurately distinguish between the different viral RNA species that exist during infection. Here we show that false-priming and self-priming occur during reverse transcription with several published Zika virus (ZIKV) primer sets. We developed a RT-qPCR assay using tagged primers and thermostable reverse transcriptase, which greatly reduced the occurrence of nonspecific cDNA products. Furthermore, we optimized the assay for use in multiplex qPCR which allows for simultaneous quantitative detection of positive-strand and negative-strand ZIKV RNA along with an internal control from both human and mosquito cells. Importantly, this assay is sensitive enough to study early stages of virus infection in vitro . Strikingly, using this assay, we detected ZIKV negative-strand RNA as early as 3 h post-infection in mammalian cell culture, at a time point prior to the onset of positive-strand RNA synthesis. Overall, the strand-specific RT-qPCR assay developed herein is a valuable tool to quantify ZIKV RNA and to study viral replication dynamics during infection. The application of these findings has the potential to increase accuracy of RNA detection methods for a variety of viral pathogens. Highlights Self-primed cDNA is amplified by widely-used ZIKV qPCR primer sets Use of tagged primers and thermostable RT increases strand-specificity for RT-qPCR Multiplexed qPCR allows for simultaneous quantitation of (+) and (-) strand viral RNAs, and an internal control Strand-specific RT-qPCR can detect fewer than one copy of viral RNA per cell in human and mosquito cells
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».