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a strumento basato a nuvola può individuare e tenere la carreggiata rapido gli agenti patogeni emergenti

È pubblicato oggi nel giornale GigaScience nuovo open source, a strumento basato a nuvola chiamato IDseq che permette di individuare, identificare e tenere la carreggiata rapido gli agenti patogeni emergenti quale SARS-CoV-2.

Questo strumento può identificare gli agenti patogeni prima che ci sia una sequenza completa disponibile del genoma; quindi, può essere usato per gli scoppi correnti della malattia infettiva ed anche per quei emergenti. Ciò aiuterà sostanzialmente nell'impedire le pandemie future.

La pandemia di coronavirus dimostra l'importanza del video globale della malattia infettiva. L'individuazione della causa di uno scoppio della malattia infettiva è provocatoria, particolarmente se proviene da un agente patogeno precedentemente sconosciuto.

IDseq, open source, a piattaforma metagenomic basata a nuvola dell'analisi, identifica sia novello che l'esistenza malattia-causando gli agenti patogeni da un campione dato -- sia un umano, animale, o il parassita -- per fornire un rapporto perseguibile di che cosa sta accadendo sulla terra in laboratori ed in cliniche dovunque nel mondo.

“IDseq può essere pensato come a radar di allarme immediato per gli agenti infettante emergenti o novelli,„ ha detto Joe DeRisi, il PhD, copresidente del Chan Zuckerberg Biohub, che ha contribuito all'identificazione del coronavirus di SAR nel 2003 e di cui laboratorio di ricerca all'università di California, San Francisco ha iniziato lo strumento di IDseq.

È destinato per permettere alla comunità globale di salubrità di fare leva il costo in continua diminuzione di ordinamento per tenere la carreggiata e l'identificazione della malattia infettiva essenzialmente in tutto il campione.

“All'inizio della pandemia di coronavirus, ricercatori in Cambogia ha usato IDseq per contribuire a confermare ed ordinare l'intero genoma del primo caso del paese di COVID-19 nel giro di pochi giorni e nella California, stiamo fornendo i dati genomica critici SARS-CoV-2 ai funzionari di salute pubblica per informare le strategie del tracciato e di intervento del contatto.„

In uno studio ha pubblicato in GigaScience, approcci di uso degli scienziati vari per dimostrare che lo strumento di IDseq può effettivamente identificare attendibilmente gli agenti patogeni emergenti, fra loro, come prova del principio, un tampone nasale da un paziente COVID-19 in Cambogia.

Un'associazione fra il Chan Zuckerberg Biohub, l'iniziativa di Chan Zuckerberg (CZI) e Bill e le fondamenta di Melinda Gates ha permesso a questi ricercatori di ordinare e confermare il primo caso del paese di COVID-19 nel giro di pochi giorni -- non le settimane che potrebbe richiedere tipicamente.

I risultati dimostrano che IDseq può individuare la presenza di agente patogeno emergente prima dell'esistenza di un genoma completo di riferimento. IDseq egualmente ora contiene un nuovo flusso di lavoro per lo sviluppo dei genoma di consenso SARS-CoV-2.

Metagenomic che ordina (mNGS) è uno strumento incredibilmente utile per rilevazione dell'agente patogeno a causa della sua natura altamente sensibile e senza ipotesi. Abbiamo veduto che laboratori che stanno usando rapido IDseq per gli studi attuali del mNGS imperni il loro fuoco all'ordinamento mirato a di SARS-CoV-2, che ha aiutato meglio i ricercatori a capire i reticoli della trasmissione di coronavirus.„

Katrina Kalantar, biologo di calcolo, iniziativa di Chan Zuckerberg

In Cambogia, i ricercatori hanno caricato la sequenza del genoma all'archivio dati GISAID (iniziativa globale dell'agente patogeno di open source sulla divisione di tutti i dati di influenza) e a Nextstrain, in modo dagli scienziati dovunque possono vedere la sequenza completa del genoma del coronavirus SARS-CoV-2 e studiarlo all'interno di più vasto contesto delle sequenze di coronavirus SARS-CoV-2 caricate globalmente.

Ricercatori al centro nazionale cambogiano per parassitologia, entomologia e controllo di malaria (CNM) e l'istituto nazionale dell'allergia e delle malattie infettive (NIAID) partnered con il Institut Pasteur Cambogia per completare questa ricerca.

Questi ricercatori sono uno di parecchi gruppi intorno al mondo che riceve l'addestramento di bioinformatica e di biologia molecolare dal gruppo della malattia infettiva al Biohub; libero accesso, addestramento e calcolo sulla piattaforma di IDseq da CZI; e le attrezzature e le offerte necessarie per avviare lavoro nei loro propri paesi con le grandi concessioni di prospezioni di sfide.

A differenza delle prove che sono specifiche per un agente conosciuto, quale la prova di PCR SARS-CoV-2, mNGS sono un metodo universale che può individuare gli agenti patogeni malattia-causanti del romanzo, che possono essere particolarmente utili nei casi in cui i ricercatori non possono conoscere che cosa sta causando un'infezione, o i che agenti patogeni stanno circolando in un'area particolare.

Gli inizio di un esperimento del mNGS con massa-ampliare le tracce del DNA di agenti patogeni dal campione di un paziente, con conseguente milioni di piccoli bit delle sequenze del DNA, o legge. Questo gruppo di dati enorme deve poi essere analizzato ed interpretato facendo uso delle tecniche bioinformatic.

Lo scopo è di definire le diverse sequenze di DNA dal campione clinico agli agenti patogeni specifici facendo leva la conoscenza dai database di sequenza.

Analizzare la quantità enorme di dati da un esperimento tipico del mNGS richiede spesso una batteria degli strumenti bioinformatic specializzati, compreso competenza altamente specializzata e software commercialmente conceduto una licenza a costoso -- rendendo a mNGS un metodo di duro Access.

Il nuovo software facile da usare di IDseq è open source e liberamente disponibile alla comunità globale di salubrità, riducente la barriera dell'entrata al metagenomics. I ricercatori possono riutilizzare e costruire sopra il codice, che gli impianti via ad un servizio basato a nuvola e un'applicazione web hanno progettato per collaborazione e la condivisione di dati.

La conduttura comincia con i dati d'ordinamento da rivedere come l'input e poi passa con i punti di filtrazione, controllo di qualità, allineamento e riferire e visualizzazione