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l'outil basé sur nuage peut rapidement trouver et suivre les agents pathogènes apparaissants

Aujourd'hui publié dans le tourillon GigaScience est une source ouverte neuve, l'outil basé sur nuage IDseq appelé qui permet rapidement pour trouver, recenser, et suivre les agents pathogènes apparaissants tels que SARS-CoV-2.

Cet outil peut recenser des agents pathogènes avant qu'il y ait une séquence procurable de génome complet ; ainsi, il peut être employé pour des manifestations actuelles de maladie infectieuse et également pour ceux apparaissants. Ceci facilitera considérablement en évitant de futures pandémies.

La pandémie de coronavirus explique l'importance de la surveillance globale de maladie infectieuse. La conclusion de la cause d'une manifestation de maladie infectieuse est provocante, particulièrement si elle provient d'un agent pathogène précédemment inconnu.

IDseq, une source ouverte, plate-forme metagenomic basée sur nuage d'analyse, recense les agents pathogènes nouveaux et existants de pathogène d'un échantillon donné -- que ce soit un humain, animal, ou le parasite -- pour fournir un état recevable de ce qui se produit au sol dans les laboratoires et les cliniques n'importe où dans le monde.

« IDseq peut être considéré comme un radar de détection lointaine pour apparaître ou agents infectieux nouveaux, » a dit Joe DeRisi, PhD, coprésident du Chan Zuckerberg Biohub, qui a contribué à l'identification du coronavirus de radar à ouverture synthétique en 2003 et dont les laboratoires de recherche à l'Université de Californie, San Francisco a commencé l'outil d'IDseq.

Il est conçu pour permettre à la communauté globale de santé d'influencer le coût toujours décroissant d'ordonnancement pour suivre et recenser la maladie infectieuse dans essentiellement n'importe quel échantillon.

« Au début de la pandémie de coronavirus, chercheurs au Cambodge a employé IDseq pour aider à confirmer et ordonnancer le génome entier du premier cas du pays de COVID-19 en quelques jours, et en Californie, nous fournissons les caractéristiques SARS-CoV-2 génomiques critiques aux agents de la Santé publics pour aviser des stratégies de traçage et d'intervention de contact. »

Dans une étude publiée en GigaScience, les scientifiques emploient des approches variées pour expliquer que l'outil d'IDseq peut en effet recenser sûrement les agents pathogènes apparaissants, parmi eux, comme épreuve de principe, un écouvillon nasal d'un patient COVID-19 au Cambodge.

Un partenariat entre le Chan Zuckerberg Biohub, l'initiative de Chan Zuckerberg (CZI), et le Bill et la fondation de Melinda Gates a permis à ces chercheurs d'ordonnancer et confirmer le premier cas du pays de COVID-19 en quelques jours -- pas les semaines où il pourrait type prendre.

Les résultats expliquent qu'IDseq peut trouver la présence d'un agent pathogène apparaissant avant l'existence d'un plein génome de référence. IDseq contient également maintenant un flux de travail neuf pour établir des génomes de l'accord SARS-CoV-2.

Metagenomic ordonnançant (mNGS) est un outil incroyablement utile pour le dépistage d'agent pathogène à cause de sa nature hautement sensible et sans hypothèse. Nous avons vu que les laboratoires qui emploient IDseq pour des études existantes de mNGS rapidement pivotez leur orientation à l'ordonnancement plus visé de SARS-CoV-2, qui a aidé des chercheurs mieux à comprendre des configurations de boîte de vitesses de coronavirus. »

Katrina Kalantar, biologiste de calcul, initiative de Chan Zuckerberg

Au Cambodge, les chercheurs ont téléchargé la séquence de génome au gisement de données ouvert d'agent pathogène de source GISAID (initiative globale sur partager toutes les caractéristiques de grippe) et à Nextstrain, ainsi les scientifiques n'importe où peuvent voir la pleine séquence de génome du coronavirus SARS-CoV-2 et l'étudier dans le contexte plus grand des séquences du coronavirus SARS-CoV-2 téléchargées mondial.

Chercheurs au centre national cambodgien pour la parasitologie, l'entomologie et le contrôle de malaria (CNM) et l'institut national de l'allergie et des maladies infectieuses (NIAID) partnered avec l'Institut Pasteur Cambodge pour compléter cette recherche.

Ces chercheurs sont l'une de plusieurs équipes autour du monde recevant la formation de biologie moléculaire et de bio-informatique de l'équipe de maladie infectieuse chez le Biohub ; accès gratuit, formation, et calcul sur la plate-forme d'IDseq de CZI ; et le matériel et les alimentations nécessaires pour commencer le travail dans leurs propres pays par les concessions grandes d'explorations de défis.

À la différence des tests qui sont spécifiques pour un agent connu, tel que le test de l'ACP SARS-CoV-2, mNGS sont une méthode universelle qui peut trouver les agents pathogènes nouveaux de pathogène, qui peuvent être particulièrement utiles dans les cas où les chercheurs peuvent ne pas connaître ce qui entraîne une infection, ou les quels agents pathogènes diffusent dans un endroit particulier.

Une expérience de mNGS commence par masse-amplifier des traces d'ADN des agents pathogènes à partir de l'échantillon d'un patient, ayant pour résultat des millions de petits morceaux de séquences d'ADN, ou s'affiche. Cet énorme ensemble de données doit alors s'analyser et être interprété utilisant des techniques bioinformatic.

L'objectif est d'affecter différents fragments d'ADN de l'échantillon clinique aux agents pathogènes spécifiques en accroissant la connaissance des bases de données de séquence.

Analyser la quantité massive de caractéristiques d'une expérience typique de mNGS exige souvent une batterie d'outils bioinformatic spécialisés, y compris les compétences hautement spécialisées et le logiciel commercialement qualifié cher -- effectuant à mNGS une méthode de dur-à-accès.

Le logiciel convivial neuf d'IDseq est source ouverte et librement procurable à la communauté globale de santé, ramenant le barrage de l'entrée au metagenomics. Les chercheurs peuvent réutiliser et établir sur l'indicatif, que les travaux par l'intermédiaire d'un service basé sur nuage et d'une application Web ont conçu pour la collaboration et le partage des informations.

Le pipeline démarre par des caractéristiques de ordonnancement brutes comme entrée, et puis passe par des opérations du filtrage, le contrôle qualité, le cadrage, et enregistrement et la visualisation