Emergence of a mutation in the nucleocapsid gene of SARS-CoV-2 interferes with PCR detection in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus (SARS-CoV-2) was met with rapid development of robust molecular-based detection assays. Many SARS-CoV-2 molecular tests target multiple genetic regions of the virus to maximize detection and protect against diagnostic escape. Despite the relatively moderate mutational rate of SARS-CoV-2, numerous mutations with known negative impact on diagnostic assays have been identified. In early 2021, we identified four samples positive for SARS-CoV-2 with a nucleocapsid (N) gene drop out on Cepheid Xpert® Xpress SARS-CoV-2 assay. Sequencing revealed a single common mutation in the N gene C29200T. Spatiotemporal analysis showed that the mutation was found in at least six different Canadian provinces from May 2020 until May 2021. Phylogenetic analysis showed that this mutation arose multiple times in Canadian samples and is present in six different variants of interest and of concern. The Cepheid testing platform is commonly used in Canada including in remote regions. As such, the existence of N gene mutation dropouts required further investigation. While commercial SARS-CoV-2 molecular detection assays have contributed immensely to the response effort, many vendors are reluctant to make primer/probe sequences publicly available. Proprietary primer/probe sequences create diagnostic 'blind spots' for global SARS-CoV-2 sequence monitoring and limits the ability to detect and track the presence and prevalence of diagnostic escape mutations. We hope that our industry partners will seriously consider making primer/probe sequences available, so that diagnostic escape mutants can be identified promptly and responded to appropriately to maintain diagnostic accuracy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».