用于鉴定 SARS-CoV-2 病毒基因组的测序分析的性能特征

在 2021 年“传染病周”期间的演讲

随着 SARS-CoV-2 (SCV-2) 病毒的变异,针对新型菌株的诊断和疫苗将依赖病毒基因组测序。研究人员倾向于采用成本效益高且高度敏感、基于扩增子的程序(例如 ARTIC)和杂交捕获测序(例如 SARS-CoV-2 NGS 检测),以选择性地靶向 SCV-2 基因组。我们提供了一种计算机模拟预测模型,对这两种技术进行了比较,并展示了有关 SARS-CoV-2 NGS 检测高度可扩展性的额外数据。

计算机模拟工作对关切变异株 (VOC) 和关注变异株 (VOI) 分离株 (GISAID) 的 383,656 个基因组序列进行了比对。我们使用在扩增子引物和杂交捕获探针内存在突变的病毒分离株,比较了 ARTIC V3 扩增子测序和 SARS-CoV-2 NGS 检测 (Twist Bioscience) 的临床性能。对小型杂交捕获工作流程进行了优化和临床评估,以支持高通量(384 重),并且测序数据通过 COVID-DX 软件进行处理。

我们发现在 ARTIC 引物 3' 端的最后 6 个碱基对中,101,432 种病毒 (27%) 存在 ≥1 个错配。相比之下,只有 38 种病毒 (0.01%) 具有足够的突变 (≥10),预测对杂交捕获测序的影响相似。然后,我们创建了在 ARTIC 引物中突变过多的 4 个分离株的合成基因组,并观察到扩增子文库测序覆盖度下降,但未观察到杂交捕获覆盖度下降。事实上,我们观察到 2 个样本中扩增子 72 偶然丢失,因反复出现的 1bp 错配所致。两项检测都检测了在纽约(2020 年春季至 2021 年春季)采集的临床样本(CT 值 <30)中的各种变异株(5 倍深度下覆盖度约为 99.9%)。在基于扩增子的测序中,样本之间的读取次数和中靶率的分布更加均匀。然而,在 VOC/VOI 和其他分离病毒株上观察到了基因组覆盖度不均匀和引物丢失(一些在刺突蛋白中),表明基于扩增子的方法存在一些局限性。

SARS-CoV-2 NGS 检测是一种全面、可扩展的测序工具,可用于变异株特征分析,并且相比 ARTIC,覆盖度更一致,且丢失率更低(分别为 0.05% 和 7.7%)。

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