Este artigo é um Preprint
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SARS-CoV-2 RNA quantification using droplet digital RT-PCR
Preprint
em Inglês
| bioRxiv
| ID: ppbiorxiv-423898
Artigo de periódico
Um artigo publicado em periódico científico está disponível e provavelmente é baseado neste preprint, por meio do reconhecimento de similaridade realizado por uma máquina. A confirmação humana ainda está pendente.
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ABSTRACT
Quantitative viral load assays have transformed our understanding of - and ability to manage - viral diseases. They hold similar potential to advance COVID-19 control and prevention, but SARS-CoV-2 viral load tests are not yet widely available. SARS-CoV-2 molecular diagnostic tests, which typically employ real-time reverse transcriptase-polymerase chain reaction (RT-PCR), yield semi-quantitative results only. Reverse transcriptase droplet digital PCR (RT-ddPCR), a technology that partitions each reaction into 20,000 nanolitre-sized droplets prior to amplification, offers an attractive platform for SARS-CoV-2 RNA quantification. We evaluated eight primer/probe sets originally developed for real-time RT-PCR-based SARS-CoV-2 diagnostic tests for use in RT-ddPCR, and identified three (Charite-Berlin E-Sarbeco and Pasteur Institute IP2 and IP4) as the most efficient, precise and sensitive for RT-ddPCR-based SARS-CoV-2 RNA quantification. Analytical efficiency of the E-Sarbeco primer/probe set, for example, was ~83%, while assay precision, as measured by the coefficient of variation, was ~2% at 1000 input copies/reaction. Lower limits of quantification and detection for this primer/probe set were 18.6 and 4.4 input SARS-CoV-2 RNA copies/reaction, respectively. SARS-CoV-2 RNA viral loads in a convenience panel of 48 COVID-19-positive diagnostic specimens spanned a 6.2log10 range, confirming substantial viral load variation in vivo. We further calibrated RT-ddPCR-derived SARS-CoV-2 E gene copy numbers against cycle threshold (Ct) values from a commercial real-time RT-PCR diagnostic platform. The resulting log-linear relationship can be used to mathematically derive SARS-CoV-2 RNA copy numbers from Ct values, allowing the wealth of available diagnostic test data to be harnessed to address foundational questions in SARS-CoV-2 biology.
cc_by_nc_nd
Texto completo:
Disponível
Coleções:
Preprints
Base de dados:
bioRxiv
Tipo de estudo:
Estudo diagnóstico
/
Experimental_studies
Idioma:
Inglês
Ano de publicação:
2020
Tipo de documento:
Preprint