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J CLIN MICROBIOL | 新型低成本、高通量基因分型工具可快速识别新冠病毒变异毒株

目前,SARS-CoV-2病毒已经出现了多个具有免疫逃避或导致更严重疾病的变异毒株。对这些毒株进行类型鉴定,不仅有助于了解病毒在感染过程中的进化关系,并且有助于公共卫生管理部门判断病毒的传播链。对于SARS-CoV-2基因谱系主要通过下一代测序(NGS)来进行。NGS虽然具有较高的精准度,但是耗费的成本和时间较高。

与NGS检测相比,针对毒株进行单核苷酸多态性(SNP)检测,具有成本低、通量高和快速结果报告等方面的显著优势。美国国立卫生研究院(NIH)为了加快SARS-CoV-2新变种的诊断速度,针对新冠SNP制定了检测标准:1.确定所有可以检测SARS-CoV-2阳性样本中的SNP标记。2.确定一组SNP标记,可以用于准确辨别SARS-CoV-2阳性样本中的亚型毒株。3.建立一个基因分型平台,在新毒株出现时重新分配鉴别毒株的SNP标记。
近期,美国研究团队在NIH的支持下进行了SARS-CoV-2初始基因分型和相关SNP标记的性能验证。研究团队还开发了一种包含四种高度特异性SNP突变的基因分型工具,用于识别新冠毒株Omicron和Dela,该毒株SNP基因分型工具以及相关的统计数据均可在公开数据库中获得( https://tracker.rosalind.bio/ )。相关研究成果发表在Journal of Clinical Microbiology杂志上 。

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文章发表在Journal of Clinical Microbiology

主要研究结果 

1.完整的SNP标志物集

研究团队构建的SNP标志物集合包含3个检测新冠阳性样本的SNP标志物和针对新冠变异株的45种特异性SNP标志物。

图1. 针对新冠毒株的SNP标志物。来源:Journal of Clinical Microbiology

2.SNP检测也适用于未研究的新变异毒株

研究人员将针对Delta毒株的2个特异性标记从SNP检测中移除,利用2021年3月至2021年7月每月的阳性数据进行检测,发现随着时间推移SNP检测无法识别的变异毒株数量也在增加(图2A),并且这一趋势与美国疾病控制与预防中心(CDC)报告的数据趋势基本相一致(图2B)。表明Delta毒株的流行数据可反映同期无法识别的变异毒株的增长率。

图2. 去掉Delta毒株标记物的SNP检测趋势和Delta毒株增长率的比较。来源:Journal of Clinical Microbiology

3.针对Omicron设计SNP标记

为了应对在2021年11月南非出现的Omicron变体,研究团队分析了132个Omicron的序列,揭示了3个特异SNP位点“ORF1ab:A2710T、ORF1ab:T13195C、S:T547K”在Omicron序列中高频率出现。研究人员进一步使用该检测系统,分析了2021年12月到2022年1月Omicron在美国的流行情况。实验分别在三个实验室中独立进行,共收集26788个阳性样本,通过检测发现随着时间推移,Omicron正逐步取代Delta成为美国的主要流行毒株(图3)。

图3.使用SNP检测美国Omicron毒株的流行趋势。来源:Journal of Clinical Microbiology

结 语

当前,SARS-CoV-2病毒正在以前所未有的规模和速度变异。NGS是用于追踪新变种毒株出现的主要方法;但NGS技术成本高昂,耗时较长。截至2022年1月27日,GISAID中有7457886个序列,但是自大流行开始,全世界报告了大约4亿例COVID-19病例,这意味着只有不到2%的样本完成测序,显然需要一种更广泛和更有效的方法来检测新毒株的出现。SNP检测具有成本低、通量高和快速结果报告等方面的显著优势,是大规模新冠毒株基因分型的有前景的检测工具。但该研究只对新冠毒株Omicron和Delta两个分型进行分析,针对Omicron中的亚型BA.2、BA.4和BA.5等分型未有提及。随着越来越多的公共卫生和检测实验室采用这一基因分型方法并提供数据,通过互联网平台工具及时追踪和更新数据,将会使得疫情分析和控制越来越迅速。
参考资料:
Eric Lai, Emily B. Kennedy, Jean Lozach, et al. A Method for Variant Agnostic Detection of SARS-CoV-2, Rapid Monitoring of Circulating Variants, and Early Detection of Emergent Variants Such as Omicron. Journal of Clinical Microbiology, 2022. 
https://journals.asm.org/doi/10.1128/jcm.00342-22
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本文由 SEQ.CN 作者:白云 发表,转载请注明来源!

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