Identification of SARS-CoV-2 biomarkers in saliva by transcriptomic and proteomics analysis
Notice bibliographique
Résumé
The detection of SARS-CoV-2 biomarkers by real time PCR (rRT-PCR) has shown that the sensitivity of the test is negatively affected by low viral loads and the severity of the disease. This limitation can be overcome by the use of more sensitive approaches such as mass spectrometry (MS), which has not been explored for the detection of SARS-CoV-2 proteins in saliva. Thus, this study aimed at assessing the translational applicability of mass spectrometry-based proteomics approaches to identify viral proteins in saliva from people diagnosed with COVID-19 within fourteen days after the initial diagnosis, and to compare its performance with rRT-PCR. After ethics approval, saliva samples were self-collected by 42 COVID-19 positive and 16 healthy individuals. Samples from people positive for COVID-19 were collected on average on the sixth day (± 4 days) after initial diagnosis. Viable viral particles in saliva were heat-inactivated followed by the extraction of total proteins and viral RNA. Proteins were digested and then subjected to tandem MS analysis (LC-QTOF-MS/MS) using a data-dependent MS/MS acquisition qualitative shotgun proteomics approach. The acquired spectra were queried against a combined SARS-CoV-2 and human database. The qualitative detection of SARS-CoV-2 specific RNA was done by rRT-PCR. SARS-CoV-2 proteins were identified in all COVID-19 samples (100%), while viral RNA was detected in only 24 out of 42 COVID-19 samples (57.1%). Seven out of 18 SARS-CoV-2 proteins were identified in saliva from COVID-19 positive individuals, from which the most frequent were replicase polyproteins 1ab (100%) and 1a (91.3%), and nucleocapsid (45.2%). Neither viral proteins nor RNA were detected in healthy individuals. Our mass spectrometry approach appears to be more sensitive than rRT-PCR for the detection of SARS-CoV-2 biomarkers in saliva collected from COVID-19 positive individuals up to 14 days after the initial diagnostic test. Based on the novel data presented here, our MS technology can be used as an effective diagnostic test of COVID-19 for initial diagnosis or follow-up of symptomatic cases, especially in patients with reduced viral load.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».