Клиническое метагеномное секвенирование

Клиническое метагеномное секвенирование нового поколения ( mNGS ) — это комплексный анализ микробного и генетического материала хозяина ( ДНК или РНК ) в клинических образцах пациентов с помощью секвенирования следующего поколения . Он использует методы метагеномики для идентификации и характеристики генома бактерий , грибов , паразитов и вирусов без необходимости предварительного знания конкретного патогена непосредственно из клинических образцов. Способность обнаруживать все потенциальные патогены в образце делает метагеномное секвенирование нового поколения мощным инструментом диагностики инфекционных заболеваний, особенно когда другие более целенаправленные анализы, такие как ПЦР , не дают результатов. Его ограничения включают клиническую полезность, лабораторную валидность, смысл и чувствительность, стоимость и нормативные требования. ^{[ 1 ]}

За пределами клинической медицины аналогичная работа проводится для идентификации генетического материала в образцах окружающей среды, таких как пруды или почва. ^{[ 2 ]}

Определение

Секвенирование следующего поколения использует методы метагеномики для идентификации и характеристики генома бактерий , грибов , паразитов и вирусов без необходимости предварительного знания конкретного патогена непосредственно из клинических образцов. ^{[ 3 ]} Способность обнаруживать все потенциальные патогены в образце делает метагеномное секвенирование нового поколения мощным инструментом диагностики инфекционных заболеваний, особенно когда другие более целенаправленные анализы, такие как ПЦР , не дают результатов. ^{[ 4 ]}

Лабораторный рабочий процесс

Типичный рабочий процесс mNGS состоит из следующих шагов:

Получение образцов: наиболее часто используемые образцы для метагеномного секвенирования — это кровь , стул, спинномозговая жидкость (СМЖ), моча или мазки из носоглотки . Среди них кровь и спинномозговая жидкость являются самыми чистыми, поскольку имеют меньше фонового шума, в то время как ожидается, что остальные будут содержать большое количество комменсалов и/или оппортунистических инфекций и, следовательно, будут иметь больше фонового шума. ^{[ 2 ]} Образцы следует отбирать с большой осторожностью, поскольку хирургические образцы могут быть контаминированы во время работы с биопсией ; например, люмбальная пункция для получения образцов спинномозговой жидкости может быть загрязнена во время процедуры. ^{[ 4 ]}
Экстракция РНК/ДНК: ДНК и РНК из образца экстрагируются с помощью набора для экстракции. Если имеются серьезные предварительные подозрения в отношении состава генома патогена и поскольку количество нуклеиновой кислоты патогена в большем количестве зашумленных образцов превышает количество РНК/ДНК других организмов, выбор набора для экстракции, состоящего только из РНК или ДНК, будет более конкретным и удобный подход. Некоторыми коммерчески доступными наборами являются, например, набор RNeasy PowerSoil Total RNA ( Qiagen ), RNeasy Minikit (Qiagen), набор MagMAX Viral Isolation Kit (ABI), Viral RNA Minikit (Qiagen). ^{[ 2 ]}
Стратегии оптимизации подготовки библиотеки: из-за высокого уровня фонового шума при метагеномном секвенировании было разработано несколько процедур целевого обогащения, направленных на увеличение вероятности захвата транскриптов и/или геномов, полученных из патогенов. Обычно существует два основных подхода, которые можно использовать для увеличения количества сигнала патогена в образце: отрицательный отбор и положительное обогащение. ^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}

Негативный отбор (истощение или вычитание фона) нацелен и устраняет геномный фон хозяина и микробиома, стремясь при этом сохранить нуклеиновую кислоту, полученную из представляющих интерес патогенов. Деградацию геномного фона можно осуществить путем расщепления широкого спектра действия нуклеазами , такими как ДНКаза I для фона ДНК, или путем удаления обильных видов РНК (рРНК, мтРНК, мРНК глобина) с использованием наборов для истощения РНК, специфичных для последовательности. Также можно использовать подходы на основе CRISPR-Cas9 , например, для нацеливания и истощения митохондриальной РНК человека. Однако, как правило, подходы с вычитанием приводят к определенной степени потери генома целевого патогена, поскольку во время очистки может произойти плохое восстановление. ^{[ 2 ]}
Положительное обогащение используется для усиления сигнала патогена, а не для уменьшения фонового шума. Обычно это делается посредством захвата мишени на основе гибридизации с помощью зондов, которые используются для извлечения интересующей нуклеиновой кислоты для последующей амплификации и секвенирования. Было показано, что панвирусные зонды успешно идентифицируют различные типы патогенов в различных клинических жидкостях и образцах дыхательных путей и используются для секвенирования и характеристики новых вирусов. Однако подход с использованием зонда включает дополнительные этапы гибридизации и очистки, требующие большего количества образцов, увеличивающие риск потери мишени, а также увеличивающие стоимость и время практической работы. ^{[ 2 ]}

Высокопроизводительное секвенирование: секвенируются все фрагменты нуклеиновых кислот библиотеки. Используемая платформа секвенирования выбирается в зависимости от различных факторов, таких как цели исследования лаборатории, личный опыт и уровень квалификации. На сегодняшний день система Illumina MiSeq зарекомендовала себя как наиболее часто используемая платформа для исследований инфекционных заболеваний, наблюдения за патогенами и обнаружения патогенов в научных исследованиях и общественном здравоохранении. Прибор достаточно компактен, чтобы поместиться на лабораторном столе, работает быстрее по сравнению с другими аналогичными платформами и имеет сильное сообщество поддержки пользователей. Однако при дальнейшем совершенствовании этой технологии, дополнительном уменьшении ошибок и стабилизации программного обеспечения MinION может стать отличным дополнением к арсеналу современных технологий секвенирования для рутинного наблюдения, особенно в небольших лабораториях с ограниченными ресурсами. Например, MinION успешно использовался в проекте ZiBRA для за вирусом Зика в режиме реального времени. наблюдения комаров и людей в Бразилии и Гвинее для проведения наблюдения в режиме реального времени во время продолжающейся вспышки Эболы . ^{[ 5 ]}^{[ 6 ]} Обычно при ограниченных ресурсах используются IlluminaMiSeq, iSeq, Ion Torrent PGM, Oxford Nanopore, MinION. В то время как для значительных ресурсов предпочтительны Illumina NextSeq, NovaSeq, PacBio Sequel, Oxford Nanopore и PromethION. Более того, для секвенирования патогенов использование контролей имеет фундаментальное значение, обеспечивая качество и стабильность анализа mNGS с течением времени; PhiX используется в качестве контроля секвенирования, затем другие контроли включают положительный контроль, дополнительный внутренний контроль (например, добавленную ДНК или другой известный патоген) и отрицательный контроль (обычно образец воды). ^{[ 2 ]}
Биоинформатический анализ. Хотя само секвенирование стало широко доступным и более удобным для пользователя, последующий анализ и интерпретация данных по-прежнему требуют специализированных знаний в области биоинформатики и соответствующих вычислительных ресурсов. Необработанные данные с платформы секвенирования обычно очищаются, обрезаются и фильтруются для удаления некачественных и повторяющихся считываний. Удаление считываний генома / транскриптома хозяина выполняется для уменьшения фонового шума (например, считывания хозяина и окружающей среды) и увеличения частоты считываний патогена. Этот шаг также уменьшит время последующего анализа. Дальнейшее удаление фонового шума достигается путем сопоставления показаний образца с показаниями отрицательного контроля, чтобы гарантировать устранение любых загрязняющих показаний, например, связанных с реагентами или носителем для хранения проб. Остальные чтения обычно собираются заново для создания длинных участков последовательностей, называемых контигами . Таксономическую идентификацию полученных контигов осуществляют путем сопоставления их с геномами и последовательностями в базах данных нуклеотидов или белков; для этого различные версии BLAST используются чаще всего. Также может быть выполнена расширенная характеристика бактериальных организмов, позволяющая получить необходимую глубину и широту охвата результатов генетической характеристики. Вызов генов может выполняться различными способами, включая RAST или использование сервисов NCBI во время подачи полного генома. Результаты работы нескольких инструментов аннотирования можно сравнить на предмет точности и полноты и, при необходимости, объединить с помощью BEACON. Для характеристики генов устойчивости к антибиотикам идентификатор гена устойчивости из Комплексной базы данных устойчивости к антибиотикам обычно используется (CARD). Для характеристики генов факторов вирулентности ShortBRED предлагает анализы с использованием индивидуальной базы данных из базы данных факторов вирулентности. ^{[ 2 ]}

Применение при инфекционных заболеваниях

Одним из способов обнаружения этих патогенов является обнаружение части их генома с помощью метагеномного секвенирования ( секвенирование следующего поколения -mNGS), которое может быть целевым или нецелевым. ^{[ 3 ]}

Целевой

Из-за этого чувствительность к обнаружению целевых микроорганизмов обычно увеличивается, но это сопровождается ограничением количества идентифицируемых патогенов. ^{[ 3 ]}

Нецелевой

Нецелевой анализ представляет собой подход метагеномного секвенирования методом дробовика . С помощью этого подхода секвенируют всю ДНК и/или РНК с использованием универсальных праймеров . Полученные в результате чтения mNGS могут быть собраны в частичные или полные геномы. Эти последовательности генома позволяют отслеживать вспышки в больницах, чтобы облегчить инфекционный контроль и надзор за общественным здравоохранением. Также их можно использовать для субтипирования (идентификации конкретного генетического варианта микроорганизма). ^{[ нужна ссылка ]}

Нецелевой mNGS является наиболее перспективным подходом для анализа клинических образцов и обеспечения комплексной диагностики инфекций. Различные группы подтвердили mNGS в поправках к усовершенствованию клинических лабораторий ( CLIA ), таких как менингит или энцефалит, сепсис и пневмония. ^{[ 3 ]} Этот метод может быть очень полезен в тех случаях, когда нет подозрений на точную инфекционную этиологию. ^{[ 7 ]} Например, у пациентов с подозрением на пневмонию идентификация основной инфекционной этиологии, как и в случае с COVID-19, имеет важные клинические последствия и последствия для общественного здравоохранения. ^{[ 8 ]}^{[ 7 ]}

Традиционный метод заключается в постановке дифференциального диагноза на основании анамнеза больного, клинической картины, данных визуализации и лабораторных исследований. Но здесь предлагается иной способ диагностики; метагеномное секвенирование нового поколения (NGS) является многообещающим методом, поскольку с помощью одного анализа можно выявить полный спектр потенциальных причин (вирусных, бактериальных, грибковых и паразитарных). ^{[ 3 ]}

Ниже приведены некоторые примеры применения метагеномного секвенирования в диагностике инфекционных заболеваний. ^{[ нужна ссылка ]}

Примеры

Диагностика менингита и энцефалита

Традиционный метод, используемый для диагностики инфекционных заболеваний, в некоторых случаях подвергался сомнению: нейровоспалительные заболевания, отсутствие диагностических тестов на редкие возбудители и ограниченная доступность и объем образцов центральной нервной системы (ЦНС) из-за необходимости проведения инвазивных процедур. . Из-за этих проблем некоторые анализы предлагают другой способ диагностики — метагеномное секвенирование следующего поколения (NGS). Подводя итог, можно сказать, что NGS может идентифицировать широкий спектр патогенов за один тест. ^{[ 9 ]}

Некоторые исследования оценивают клиническую полезность метагеномного NGS для диагностики неврологических инфекций параллельно с традиционным микробиологическим тестированием. Было замечено, что самый высокий диагностический результат был получен в результате сочетания метагеномного NGS CSF и обычного тестирования, включая серологическое тестирование и тестирование типов образцов, отличных от CSF. ^{[ 9 ]} Иногда неврологические инфекции остаются невыявленными у части пациентов, несмотря на традиционное тестирование. ^{[ 9 ]}

Результаты метагеномного NGS также могут быть ценными, даже если они согласуются с результатами обычного тестирования, не только обеспечивая уверенность в том, что традиционно полученный диагноз верен, но и потенциально выявляя или исключая коинфекции, особенно у пациентов с ослабленным иммунитетом. ^{[ 9 ]}

Исследование устойчивости к противомикробным препаратам

В настоящее время для обнаружения резистентности различных микробов используется метод, называемый чувствительностью к антибиотикам (AST) , но несколько исследований показали, что резистентность бактерий находится в геноме и передается горизонтальным путем (HGT) , поэтому разрабатываются методы секвенирования, чтобы облегчить определение резистентности различных микробов. идентификация и характеристика этих геномов и метагеномов. На данный момент существуют следующие методы выявления устойчивости к противомикробным препаратам: ^{[ 10 ]}

Чувствительность к антибиотикам: преимуществом этого метода является то, что он дает информацию для лечения пациентов. Есть также некоторые недостатки, один из которых заключается в том, что этот метод полезен только для культивируемых бактерий, для которых требуется компетентный персонал. ^{[ 10 ]}
Методы секвенирования: некоторые преимущества этих методов перед методом AST заключаются в том, что они быстрые и разумные, они полезны как для бактерий, которые растут на искусственных средах, так и для тех, которые этого не делают, и позволяют сравнивать исследования на нескольких организмах. Один тип метода секвенирования может быть предпочтительнее другого в зависимости от типа образца, для геномного образца методы, основанные на сборке используются ; для метагеномного образца предпочтительно использовать методы чтения . ^{[ 10 ]}

Методы метагеномного секвенирования дали лучшие результаты, чем геномика, поскольку они дают меньше ложноотрицательных результатов. В рамках метагеномного секвенирования функциональная метагеномика является мощным подходом для характеристики резистомов ; Метагеномная библиотека создается путем клонирования общей ДНК сообщества, выделенной из образца, в вектор экспрессии . Эта библиотека анализируется на устойчивость к противомикробным препаратам путем посева на селективную среду, летальную для хозяина дикого типа. Затем секвенируют выбранные вставки из выживших рекомбинантных, устойчивых к противомикробным препаратам клеток-хозяев, а полученные последовательности впоследствии собирают и аннотируют (PARFuMS). ^{[ 10 ]}^{[ 11 ]}

Функциональная метагеномика позволила открыть несколько новых механизмов устойчивости к противомикробным препаратам и связанных с ними генов. Одним из таких примеров является недавно открытый механизм устойчивости к тетрациклину с помощью тетрациклиндеструказ. ^{[ 10 ]} Важно учитывать не только последовательность и механизм гена устойчивости к противомикробным препаратам, но также геномный контекст, виды бактерий-хозяев и географическое местоположение ( метагеном ). ^{[ 10 ]}

Готовность к пандемии

Потенциально опасные патогены, такие как эболавирусы , коронавирусы и т. д., а также ближайшие генетические родственники неизвестных патогенов, могут быть идентифицированы немедленно, что требует дальнейшего наблюдения. Ее роль в обеспечении готовности к пандемиям в будущем ожидаема, и она может существовать как самая ранняя система эпиднадзора, которая может нам понадобиться для выявления вспышек неизвестной этиологии и своевременного реагирования. ^{[ 12 ]}

Клинический анализ микробиома

Использование mNGS для характеристики микробиома сделало возможной разработку бактериальных пробиотиков, которые можно принимать в виде таблеток, например, для лечения заболеваний, связанных с Clostridium difficile . ^{[ 3 ]}

Анализ реакции человека-хозяина

Изучение экспрессии генов позволяет охарактеризовать многие инфекции, например инфекции, вызванные золотистым стафилококком , болезнь Лайма , кандидоз , туберкулез и грипп . Также этот подход можно использовать для классификации рака . ^{[ нужна ссылка ]}

Анализ РНКсек имеет множество других целей и применений, таких как выявление новых или недооцененных взаимодействий между хозяином и микробами непосредственно из клинических образцов, постановка косвенного диагноза на основе реакции человека-хозяина, специфичной для патогена, и различение инфекционных и неинфекционных причин острых заболеваний. болезнь. ^{[ 3 ]}

Проблемы

Клиническая полезность

Большая часть полученных данных о результатах метагеномики состоит из отчетов о клинических случаях , которые опровергают растущий интерес к диагностической метагеномике. ^{[ 13 ]}

Соответственно, этот подход в целом не проник в клиническую микробиологическую лабораторию, поскольку постановка диагноза с помощью метагеномики по-прежнему полезна только в контексте описания случая, но не для истинной повседневной диагностической цели. ^{[ 13 ]}

По состоянию на 2018 год моделирование экономической эффективности метагеномики в диагностике лихорадки неизвестного происхождения пришло к выводу, что даже после ограничения стоимости диагностической метагеномики до 100–1000 долларов за тест, для этого потребуется в 2,5–4 раза больше диагностической эффективности компьютерной томографии брюшной полости и таза, чтобы обеспечить нейтральную стоимость, и предостерег от «широкомасштабной спешки» с проведением метагеномного тестирования. ^{[ 13 ]}

Более того, в случае открытия потенциальных новых инфекционных агентов обычно публикуются только положительные результаты, хотя подавляющее большинство секвенированных случаев являются отрицательными, что приводит к очень предвзятой информации. Кроме того, в большинстве открытий, основанных на метагеномике, которые предшествуют диагностическим работам, даже упоминаются известные агенты, обнаруженные при скрининге нераскрытых случаев на совершенно новые причины. ^{[ 13 ]}

Лабораторная валидность

На сегодняшний день большая часть опубликованных тестов проводилась непроверенным и не подлежащим отчетности образом. «Стандартное микробиологическое тестирование», которому подвергаются образцы перед метагеномикой, варьируется и не включает тестирование полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР) на распространенные респираторные вирусы или обычное тестирование 16S/ITS ПЦР. ^{[ 13 ]}

Учитывая относительную стоимость проверки и проведения метагеномного ПЦР-тестирования по сравнению с 16S/ITS, второй вариант считается более простым и эффективным. Потенциальным исключением из тестирования 16S/ITS является кровь, учитывая огромное количество доступных последовательностей 16S, что делает проблематичным получение чистых отсечений для диагностических целей. ^{[ 13 ]}

Более того, почти все организмы, обнаруженные с помощью метагеномики, для которых существует соответствующее лечение и, следовательно, действительно действенные, также можно обнаружить с помощью тестирования 16S/ITS (или 16S/ITS-NGS). Это ставит под сомнение полезность метагеномики во многих диагностических случаях. ^{[ 13 ]}

Одним из основных условий лабораторной валидности является наличие эталонных стандартов и контролей при выполнении анализов mNGS. Они нужны для обеспечения качества и стабильности этой методики с течением времени. ^{[ 3 ]}

Чувство и чувствительность

В клинических микробиологических лабораториях количественный анализ микробной нагрузки считается рутинной функцией, поскольку он связан с тяжестью и прогрессированием заболевания. Для достижения хорошего количественного анализа необходима высокая чувствительность метода. ^{[ 13 ]}

В то время как мешающие вещества представляют собой обычную проблему для клинической химии или ПЦР-диагностики, степень вмешательства со стороны хозяина (например, при биопсии тканей ) или непатогенных нуклеиновых кислот (например, в кале) в метагеномике представляет собой новый поворот. ^{[ 3 ]}^{[ 13 ]} Кроме того, из-за относительного размера генома человека по сравнению с геномами микробов помехи могут возникать при низких уровнях загрязняющего материала. ^{[ 13 ]}

Еще одной проблемой клинической метагеномики в отношении чувствительности является диагностика коинфекций , при которых присутствуют патогены с высокими титрами, которые могут давать необъективные результаты, поскольку они могут непропорционально поглощать данные и затруднять различение менее преобладающих патогенов. ^{[ 13 ]}

Помимо проблем с мешающими веществами, особенно в области диагностики, важны точные количественные измерения и чувствительность, поскольку путаница в результатах может повлиять на третье лицо, пациента. По этой причине практикующие врачи в настоящее время должны быть хорошо осведомлены о проблемах замены индексов, связанных с секвенированием Illumina , которые могут привести к отслеживанию образцов с неправильным штрих-кодом. ^{[ 13 ]}

Поскольку метагеномика обычно использовалась для пациентов, у которых на сегодняшний день все остальные тесты были отрицательными, вопросы, связанные с аналитической чувствительностью, были менее актуальными. Но для исключения причин инфекций, что является одной из наиболее важных ролей клинической метагеномики, важно иметь возможность выполнять достаточно глубокое секвенирование для достижения адекватной чувствительности. Одним из способов могла бы стать разработка новых методов подготовки библиотек. ^{[ 13 ]}

Соображения стоимости

По состоянию на 2018 год монополия Illumina на высококачественные реагенты для секвенирования нового поколения привела к тому, что сами по себе реагенты для секвенирования стоят дороже, чем одобренные FDA панели для синдромного тестирования. дополнительные прямые затраты на метагеномику, такие как извлечение, подготовка библиотеки и компьютерный анализ. Также необходимо учитывать ^{[ 13 ]} В целом метагеномное секвенирование является наиболее полезным и экономически эффективным для обнаружения патогенов , когда соблюдается хотя бы один из следующих критериев:

идентификации организма недостаточно (нужно выйти за рамки открытия, чтобы получить данные для геномной характеристики),
коинфекция , подозревается
другие более простые анализы неэффективны или займут слишком много времени,
скрининг проб окружающей среды на наличие ранее неописанных или отличающихся патогенов. ^{[ 2 ]}

См. также

Ссылки

^ Говендер, Кумерен Н.; Улица, Тереза Л.; Сандерсон, Николас Д.; Эйр, Дэвид В. (28 апреля 2021 г.). «Метагеномное секвенирование как патоген-независимый инструмент клинической диагностики инфекционных заболеваний: систематический обзор и метаанализ исследований точности диагностических тестов» . Журнал клинической микробиологии . 59 (9): e0291620. дои : 10.1128/JCM.02916-20 . ПМК 8373000 . ПМИД 33910965 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Малькович Берри, Ирина; Мелендрес, Мелани С; Бишоп-Лилли, Кимберли А; Рутвисуттинунт, Вирия; Поллетт, Саймон; Талунджич, Элдин; Мортон, Линдси; Джарман, Ричард Дж. (14 октября 2019 г.). «Методологии секвенирования следующего поколения и биоинформатики для исследований инфекционных заболеваний и общественного здравоохранения: подходы, приложения и соображения по развитию лабораторного потенциала» . Журнал инфекционных болезней . 221 (Приложение 3): S292–S307. дои : 10.1093/infdis/jiz286 . ISSN 0022-1899 . ПМИД 31612214 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж Чиу, Чарльз Ю.; Миллер, Стивен А. (июнь 2019 г.). «Клиническая метагеномика» . Обзоры природы Генетика . 20 (6): 341–355. дои : 10.1038/s41576-019-0113-7 . ISSN 1471-0064 . ПМК 6858796 . ПМИД 30918369 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Симнер, Патрисия Дж; Миллер, Стивен; Кэрролл, Карен С. (12 октября 2017 г.). «Понимание перспектив и препятствий метагеномного секвенирования следующего поколения как инструмента диагностики инфекционных заболеваний» . Клинические инфекционные болезни . 66 (5): 778–788. дои : 10.1093/cid/cix881 . ISSN 1058-4838 . ПМК 7108102 . ПМИД 29040428 .
^ Фариа, Нуно Сабино, Эстер Нуньес, Марсио Алькантара, Луис Ломан, Николас Пибус, Оливер (29 сентября 2016 г.). «Мобильное наблюдение за вирусом Зика в реальном времени в Бразилии» . Геномная медицина . 8 (1). BioMed Central Ltd: 97. doi : 10.1186/s13073-016-0356-2 . OCLC 963985741 . ПМК 5041528 . ПМИД 27683027 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Быстрее, Джошуа; Ломан, Николас Дж.; Дюраффур, Софи; Симпсон, Джаред Т.; Строгость, Этторе; Коули, Лорен; Боре, Джозеф Акой; Кундуно, Раймонд; Сомнения, Гитис; Михаил, Эми; Уэдраого, Нобила (февраль 2016 г.). «Портативное секвенирование генома в режиме реального времени для эпиднадзора за Эболой» . Природа 530 (7589): 228–232. Бибкод : 2016Nature.530..228Q . дои : 10.1038/nature16996 . ISSN 0028-0836 . ПМЦ 4817224 . ПМИД 26840485 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Чиу, Чарльз Ю.; Миллер, Стивен А. (2019). «Клиническая метагеномика» . Обзоры природы Генетика . 20 (6): 341–355. дои : 10.1038/s41576-019-0113-7 . ISSN 1471-0064 . ПМК 6858796 . ПМИД 30918369 .
^ Хабибзаде, Пархам; Мофаттех, Мохаммед; Силави, Мохаммед; Гавами, Саид; Фагихи, Мохаммед Али (17 февраля 2021 г.). «Молекулярные диагностические тесты на COVID-19: обзор» . Критические обзоры клинических лабораторных наук . 58 (6): 385–398. дои : 10.1080/10408363.2021.1884640 . ISSN 1549-781X . ПМЦ 7898297 . ПМИД 33595397 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Уилсон, Майкл Р.; Сэмпл, Ханна А.; Зорн, Келси К.; Аревало, Шон; Ю, Гуйся; Нейхаус, Джон; Федерман, шотландец; Страйк, Дуг; Бриггс, Бенджамин; Ланжелье, Шарль; Бергер, Эми (13 июня 2019 г.). «Клиническое метагеномное секвенирование для диагностики менингита и энцефалита» . Медицинский журнал Новой Англии . 380 (24): 2327–2340. дои : 10.1056/NEJMoa1803396 . ISSN 0028-4793 . ПМК 6764751 . ПМИД 31189036 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Булчандани, Маниш; Д'Суза, Аларик В.; Дантас, Гаутам (июнь 2019 г.). «Методы и ресурсы на основе секвенирования для изучения устойчивости к противомикробным препаратам» . Обзоры природы Генетика . 20 (6): 356–370. дои : 10.1038/s41576-019-0108-4 . ISSN 1471-0064 . ПМК 6525649 . ПМИД 30886350 .
^ Гибсон, МК; Форсберг, К.Дж.; Дантас, Г. (2014). «Улучшенная аннотация детерминант устойчивости к антибиотикам выявляет кластеры микробных резистом по экологии - PMC» . Журнал ISME . 9 (1): 207–216. дои : 10.1038/ismej.2014.106 . ПМК 4274418 . ПМИД 25003965 .
^ Говендер, Кумерен Н. (20 января 2021 г.). «Точная готовность к пандемии: улучшение диагностики с помощью метагеномики» . Журнал клинической микробиологии . 59 (6). дои : 10.1128/JCM.02146-20 . ПМЦ 8316073 . ПМИД 33472896 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н Гренингер, Александр Л. (3 июля 2018 г.). «Задачи диагностической метагеномики» . Экспертный обзор молекулярной диагностики . 18 (7): 605–615. дои : 10.1080/14737159.2018.1487292 . ISSN 1473-7159 . ПМИД 29898605 .

Внешние ссылки

Поправки к усовершенствованию клинических лабораторий CDC
Улучшенная аннотация детерминант устойчивости к антибиотикам позволяет выявить кластеры микробных резистом по экологическим признакам. Статья о функциональном метагеномном отборе устойчивости к антибиотикам.

[1] Говендер, Кумерен Н.; Улица, Тереза Л.; Сандерсон, Николас Д.; Эйр, Дэвид В. (28 апреля 2021 г.). «Метагеномное секвенирование как патоген-независимый инструмент клинической диагностики инфекционных заболеваний: систематический обзор и метаанализ исследований точности диагностических тестов» . Журнал клинической микробиологии . 59 (9): e0291620. дои : 10.1128/JCM.02916-20 . ПМК 8373000 . ПМИД 33910965 .

[:1-2] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Малькович Берри, Ирина; Мелендрес, Мелани С; Бишоп-Лилли, Кимберли А; Рутвисуттинунт, Вирия; Поллетт, Саймон; Талунджич, Элдин; Мортон, Линдси; Джарман, Ричард Дж. (14 октября 2019 г.). «Методологии секвенирования следующего поколения и биоинформатики для исследований инфекционных заболеваний и общественного здравоохранения: подходы, приложения и соображения по развитию лабораторного потенциала» . Журнал инфекционных болезней . 221 (Приложение 3): S292–S307. дои : 10.1093/infdis/jiz286 . ISSN 0022-1899 . ПМИД 31612214 .

[:2-3] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж Чиу, Чарльз Ю.; Миллер, Стивен А. (июнь 2019 г.). «Клиническая метагеномика» . Обзоры природы Генетика . 20 (6): 341–355. дои : 10.1038/s41576-019-0113-7 . ISSN 1471-0064 . ПМК 6858796 . ПМИД 30918369 .

[:5-4] Перейти обратно: ^а ^б Симнер, Патрисия Дж; Миллер, Стивен; Кэрролл, Карен С. (12 октября 2017 г.). «Понимание перспектив и препятствий метагеномного секвенирования следующего поколения как инструмента диагностики инфекционных заболеваний» . Клинические инфекционные болезни . 66 (5): 778–788. дои : 10.1093/cid/cix881 . ISSN 1058-4838 . ПМК 7108102 . ПМИД 29040428 .

[5] Фариа, Нуно Сабино, Эстер Нуньес, Марсио Алькантара, Луис Ломан, Николас Пибус, Оливер (29 сентября 2016 г.). «Мобильное наблюдение за вирусом Зика в реальном времени в Бразилии» . Геномная медицина . 8 (1). BioMed Central Ltd: 97. doi : 10.1186/s13073-016-0356-2 . OCLC 963985741 . ПМК 5041528 . ПМИД 27683027 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[6] Быстрее, Джошуа; Ломан, Николас Дж.; Дюраффур, Софи; Симпсон, Джаред Т.; Строгость, Этторе; Коули, Лорен; Боре, Джозеф Акой; Кундуно, Раймонд; Сомнения, Гитис; Михаил, Эми; Уэдраого, Нобила (февраль 2016 г.). «Портативное секвенирование генома в режиме реального времени для эпиднадзора за Эболой» . Природа 530 (7589): 228–232. Бибкод : 2016Nature.530..228Q . дои : 10.1038/nature16996 . ISSN 0028-0836 . ПМЦ 4817224 . ПМИД 26840485 .

[Chiu_2019_341–355-7] Перейти обратно: ^а ^б Чиу, Чарльз Ю.; Миллер, Стивен А. (2019). «Клиническая метагеномика» . Обзоры природы Генетика . 20 (6): 341–355. дои : 10.1038/s41576-019-0113-7 . ISSN 1471-0064 . ПМК 6858796 . ПМИД 30918369 .

[8] Хабибзаде, Пархам; Мофаттех, Мохаммед; Силави, Мохаммед; Гавами, Саид; Фагихи, Мохаммед Али (17 февраля 2021 г.). «Молекулярные диагностические тесты на COVID-19: обзор» . Критические обзоры клинических лабораторных наук . 58 (6): 385–398. дои : 10.1080/10408363.2021.1884640 . ISSN 1549-781X . ПМЦ 7898297 . ПМИД 33595397 .

[:4-9] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Уилсон, Майкл Р.; Сэмпл, Ханна А.; Зорн, Келси К.; Аревало, Шон; Ю, Гуйся; Нейхаус, Джон; Федерман, шотландец; Страйк, Дуг; Бриггс, Бенджамин; Ланжелье, Шарль; Бергер, Эми (13 июня 2019 г.). «Клиническое метагеномное секвенирование для диагностики менингита и энцефалита» . Медицинский журнал Новой Англии . 380 (24): 2327–2340. дои : 10.1056/NEJMoa1803396 . ISSN 0028-4793 . ПМК 6764751 . ПМИД 31189036 .

[:3-10] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Булчандани, Маниш; Д'Суза, Аларик В.; Дантас, Гаутам (июнь 2019 г.). «Методы и ресурсы на основе секвенирования для изучения устойчивости к противомикробным препаратам» . Обзоры природы Генетика . 20 (6): 356–370. дои : 10.1038/s41576-019-0108-4 . ISSN 1471-0064 . ПМК 6525649 . ПМИД 30886350 .

[11] Гибсон, МК; Форсберг, К.Дж.; Дантас, Г. (2014). «Улучшенная аннотация детерминант устойчивости к антибиотикам выявляет кластеры микробных резистом по экологии - PMC» . Журнал ISME . 9 (1): 207–216. дои : 10.1038/ismej.2014.106 . ПМК 4274418 . ПМИД 25003965 .

[12] Говендер, Кумерен Н. (20 января 2021 г.). «Точная готовность к пандемии: улучшение диагностики с помощью метагеномики» . Журнал клинической микробиологии . 59 (6). дои : 10.1128/JCM.02146-20 . ПМЦ 8316073 . ПМИД 33472896 .

[:0-13] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н Гренингер, Александр Л. (3 июля 2018 г.). «Задачи диагностической метагеномики» . Экспертный обзор молекулярной диагностики . 18 (7): 605–615. дои : 10.1080/14737159.2018.1487292 . ISSN 1473-7159 . ПМИД 29898605 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]