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Enregistrement W4381612060 · doi:10.1089/crispr.2023.0007

Rapid and Technically Simple Detection of SARS-CoV-2 Variants Using CRISPR Cas12 and Cas13

2023· article· en· W4381612060 sur OpenAlexafffund
Gabriel Lamothe, Julie Carbonneau, Charles Joly Beauparlant, Thierry Vincent, Patrik Quessy, Anthony Guedon, Gary Kobinger, Jean‐François Lemay, Guy Boivin, Arnaud Droit, Nathalie Turgeon, Jacques P. Tremblay

Notice bibliographique

RevueThe CRISPR Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecCentre National en Électrochimie et en Technologies EnvironnementalesCollège ShawiniganCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité LavalHéma-QuébecCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCRISPRLoop-mediated isothermal amplificationSanger sequencingAmpliconComputational biologyPipeline (software)Computer sciencePalindromeNanopore sequencingBiologyVirologyMutationGeneticsPolymerase chain reactionGenomeGeneOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The worldwide proliferation of the SARS-CoV-2 virus in the past 3 years has allowed the virus to accumulate numerous mutations. Dangerous lineages have emerged one after another, each leading to a new wave of the pandemic. In this study, we have developed the THRASOS pipeline to rapidly discover lineage-specific mutation signatures and thus advise the development of Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR)-based diagnostic tests. We also optimized a strategy to modify loop-mediated isothermal amplification amplicons for downstream use with Cas12 and Cas13 for future multiplexing. The close ancestry of the BA.1 and BA.2 variants of SARS-CoV-2 (Omicron) made these excellent candidates for the development of a first test using this workflow. With a quick turnaround time and low requirements for laboratory equipment, the test we have created is ideally suited for settings such as mobile clinics lacking equipment such as Next-Generation Sequencers or Sanger Sequencers and the personnel to run these devices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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