Name: efficient sars-cov-2 quantitative reverse transcriptase pcr saliva diagnostic strategy utilizing open-source pipetting robots
Uploaded: 2022-02-11T13:00:00
Duration: 11 min 11 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Efficient SARS-CoV-2 Quantitative Reverse Transcriptase PCR Saliva Diagnostic Strategy utilizing Open-Source Pipetting Robots at JoVE.com

Los autores agradecen a la administración de Clemson, al personal médico y a los empleados del laboratorio clínico en el Laboratorio REDDI que ayudaron a implementar y administrar las pruebas de SARS-CoV-2. Agradecemos al Dr. Phillip Buckhaults y a la Dra. Carolyn Bannister de la Universidad de Carolina del Sur por la consultoría inicial del proyecto y los contactos de la industria para la adquisición de equipos. Agradecemos a muchos estudiantes, profesores y personal por su ayuda en la recolección de muestras. Gracias a los estudiantes de Creative Inquiry por la recopilación de datos de curva estándar. El financiamiento para este estudio se recibió de la subvención P20GM121342 de los Institutos Nacionales de Salud (otorgada a DD y LGP), el Departamento Atlético de Clemson, el Vicepresidente de Investigación de la Universidad de Clemson y el Gobernador de Carolina del Sur y el Comité Conjunto de Revisión de Bonos.

Toda la investigación se realizó de conformidad con las Juntas de Revisión Institucional de La Universidad de Clemson y Prisma Health (Prisma Health IRB # Pro00099491, 1 de julio de 2020).
1. Configuración del robot de manejo de líquidos de código abierto
<ol><li>Instale módulos de filtro de aire particulado de alta eficiencia (HEPA) (consulte la Tabla de materiales) en la parte superior de cada robot de manejo de líquidos según las instrucciones del fabricante.</li>
	<li>Conecte una pipeta P20 de 8 canales al soporte izquierdo de los robots de preparación de placas de mezcla maestras según las instrucciones del fabricante.</li>
	<li>Conecte una pipeta P20 al soporte derecho del robot o robots de carga de muestras según las instrucciones del fabricante.</li>
	<li>Descargue los scripts de Python personalizados (Archivo suplementario 1 y Archivo suplementario 2) en los equipos apropiados.</li>
	<li>Abra TigerSaliva Full 384 Loading.py en la aplicación de escritorio en las computadoras robóticas de carga de muestras. Haga clic en Calibrar y configure tanto la pipeta como el programa según las instrucciones del software.</li>
	<li>Abra 12 full Plates.py en la aplicación de escritorio en la computadora del robot de mezcla maestra. Haga clic en Calibrar y configure tanto la pipeta como el programa según las instrucciones del software.</li>
	<li>Imprima bastidores de muestra personalizados con una impresora tridimensional (3D) de modelado por deposición fundida utilizando un archivo de diseño asistido por ordenador (CAD) (https://www.myminifactory.com/object/3d-print-141363). Imprima 16 bastidores por robot de carga de muestras, para dos juegos de ocho bastidores.</li>
</ol>2. Preparación de la sonda multiplex 20x N1 + P1 / mezcla de imprimación
<ol><li>Prepare un lote de 20x multiplex N1+P1 probe/primer mix (volumen total de 20 mL, Tabla 1) en un tubo cónico de 50 mL en un ambiente estéril lejos del ARN sintético del SARS-CoV-2 o de muestras de pacientes.</li>
	<li>Alícuota 1,6 ml de la mezcla utilizando una pipeta serológica en tubos de centrífuga estériles de 2,0 ml y etiquételos adecuadamente.</li>
	<li>Guarde las alícuotas en un congelador de -20 °C hasta que estén listas para usar.</li>
</ol>3. Preparación de la mezcla de control positivo
NOTA: La mezcla de control positivo no debe fabricarse en el mismo ambiente estéril que la mezcla de sonda/imprimación u otros componentes de la mezcla maestra. Se debe usar un recipiente separado de agua libre de nucleasas.
<ol><li>Diluir el ARN sintético (N1) del SARS-CoV-2 de 1.000.000 de copias de genes/μL (cpμ) a 10.000 cpμ añadiendo 10 μL de solución madre a 990 μL de agua libre de nucleasa. Alícuota 25 μL de 10.000 cpμ en tubos estériles de 0,2 ml y etiquetar adecuadamente. Guarde las alícuotas no utilizadas a -80°C. NOTA: El ARN sintético debe almacenarse a -80 °C para evitar la degradación.</li>
	<li>Diluir Hs_RPP30 ADN sintético (P1) de 200.000 cpμ a 10.000 cpμ añadiendo 50 μL de solución madre a 950 μL de agua libre de nucleasas. Alícuota 25 μL de 10.000 cpμ en tubos estériles de 0,2 ml y etiquetar adecuadamente. Guarde las alícuotas no utilizadas a -80°C.</li>
	<li>Diluir cada componente a una concentración final de 200 cpμ añadiendo 20 μL de SARS-CoV-2 y Hs_RPP30 10.000 cpμ a 960 μL de agua libre de nucleasa, para un total de 1000 μL. Alícuota 20 μL de control positivo mixto de 200 cpμ en tubos de 0,2 ml y etiquetar adecuadamente. Guarde las alícuotas a -80°C hasta que estén listas para su uso.</li>
</ol>4. Preparación de placas de mezcla maestras
NOTA: Haga la mezcla maestra en un ambiente estéril lejos del ARN sintético del SARS-CoV-2 o de muestras de pacientes. Todos los componentes deben descongelarse completamente antes de agregarlos a la mezcla; sin una descongelación adecuada, las concentraciones pueden ser incorrectas. La descongelación inadecuada está indicada por la presencia de hielo o el color desigual de los reactivos. Almacene en un bloque congelador mientras prepara la mezcla.
<ol><li>Prepare un lote de mezcla maestra multiplex (volumen total de 48 ml, Tabla 2) en un tubo cónico de 50 ml.</li>
	<li>Homogeneizar la mezcla girando el tubo más de 3x. No mezcle mediante pipeteo hacia arriba y hacia abajo o vórtice, ya que esto dañará la enzima.</li>
	<li>Llene las columnas 1-4 de un depósito de pozo profundo estéril de 96 pozos transfiriendo 1.48 ml de mezcla maestra a cada pozo. Una cónica de 50 ml llena cuatro columnas, suficiente para 12 placas.</li>
	<li>Cubra el depósito del pozo profundo con un sello de lámina y colóquelo en el robot de manejo de líquidos de mezcla maestra dedicado. Coloque el depósito de pozo profundo lleno en la cubierta 10, coloque seis placas vacías de 384 pocillos en las cubiertas 1-6 y la caja de puntas P20 en la cubierta 11. Destapa la placa del pozo profundo y las cajas de punta y cierra el robot.</li>
	<li>Inicialice el protocolo operativo python personalizado haciendo clic en Iniciar ejecución en la aplicación de escritorio del robot.</li>
	<li>Después de 40 minutos, la carrera se detendrá. Cubra las placas de 384 pozos llenas con sellos de lámina mientras permanecen en el robot y presione hacia abajo con el rodillo para garantizar la adherencia. Etiquete el borde de cada placa con un identificador de lote.</li>
	<li>Coloque seis nuevas placas vacías de 384 pocillos en las cubiertas 1-6 y reanude el protocolo de operación haciendo clic en Reanudar ejecución. Una vez completada la ejecución, cubra el conjunto final de 384 placas de pozo con sellos de lámina.</li>
	<li>Pipetear 2 μL de la mezcla maestra restante en las columnas 1-3 y 22-24 de una placa vacía de 384 pocillos para el control de calidad del lote. Selle con un sello ópticamente transparente y corra sobre el termociclador (sección 10.1-10.2). Si algún pozo tiene valores de ciclo umbral N1 (Ct) o si más de 10 pozos tienen valores P1 Ct, el lote está contaminado y no se puede usar.</li>
	<li>Guarde las placas de mezcla maestra preparadas a 4 °C y utilícelas dentro de los 7 días posteriores a la preparación.</li>
</ol>5. Recolección de muestras, ingesta y tratamiento térmico
<ol><li>Instruya a los participantes a evitar comer, beber, fumar o realizar una higiene dental 30 minutos antes de la recolección de saliva. Indique a los participantes que recolecten al menos 1 ml de saliva que se acumula naturalmente en la boca y la depositen en un tubo cónico estéril de 50 ml sin conservantes, luego cubra el tubo (Expediente suplementario 3).</li>
	<li>Descontaminar el exterior de los tubos de recolección de saliva con etanol al 70% o toallitas desinfectantes y transferirlos al laboratorio para su análisis.</li>
	<li>Registre la llegada de la muestra escaneando cada código de barras de muestra en la hoja de cálculo de ingesta diaria (Archivo Suplementario 4).</li>
	<li>Tratar térmicamente las muestras escaneadas durante 30 min en un horno de 95 °C. Retire las muestras mientras usa guantes resistentes al calor. NOTA: Las muestras no tratadas son estables a temperatura ambiente (23 °C) durante un máximo de 72 h. Una vez tratadas térmicamente, las muestras deben almacenarse a 4 °C, si no se procesan inmediatamente.</li>
</ol>6. Asignación de muestra
<ol><li>Abra las hojas de cálculo de carga de muestras diarias para cada robot de carga de muestras (archivo suplementario 5) en el equipo de la estación de asignación de muestras.</li>
	<li>Asigne 188 muestras a cada placa de 384 pocillos de la siguiente manera: las muestras 1-48 se consideran el trimestre 1, las muestras 49-96 se consideran el trimestre 2, las muestras 97-144 se consideran el trimestre 3 y las muestras 145-188 se consideran el trimestre 4. Las muestras se analizan por duplicado.</li>
	<li>Etiquete las bandejas con el nombre de la placa, la fecha y el número de cuarto. Escanee las muestras en orden en la hoja de cálculo de carga de muestras. NOTA: Es posible que las muestras de placas anteriores deban ejecutarse manualmente, como se define en la Figura 3. Consulte las secciones 8.1 a 8.3 para obtener instrucciones manuales de asignación y carga de muestras.</li>
</ol>7. Funcionamiento de robots de carga de muestras
<ol><li>En la estación de carga de muestras, alinee dos juegos completos de ocho bastidores impresos en 3D correspondientes a la ubicación de la cubierta en el robot.</li>
	<li>Desencapar los tubos cuarto 1 y colocarlos en bastidores impresos en 3D, comenzando por la posición A1 en el rack 1. Llene cada estante de izquierda a derecha y de arriba a abajo. Continúe con este patrón de carga en el rack 2, luego diríjase a los racks 4 y 5 (consulte la Figura 2C). NOTA: Los bastidores no están numerados consecutivamente debido a los parámetros del programa del robot.</li>
	<li>Coloque los bastidores de muestra del cuarto 1 cargados en las cubiertas 1, 2, 4, 5, 7, 8, 10, 11. Coloque las puntas P20 en las cubiertas 3 y 9. Para simplificar el proceso de configuración, cargue materiales de atrás hacia adelante en el robot.</li>
	<li>Tome una placa de mezcla maestra prefabricada de 4 ° C, etiquétela con el nombre de la placa y use una cuchilla afilada para cortar una línea en la lámina alrededor de los pozos de control (N23/24, O23/24 y P23/24).</li>
	<li>Coloque la placa de mezcla maestra en la cubierta 6 y despegue la cubierta de la lámina, dejando atrás el pequeño rectángulo que cubre los pozos de control. Destapa las cajas de puntas y cierra el robot.</li>
	<li>Inicialice el protocolo operativo python personalizado haciendo clic en Iniciar ejecución a través de la aplicación de escritorio del robot. Cada cuarto tarda 24,5 minutos en cargarse en la placa; establezca un temporizador como recordatorio.</li>
	<li>Mientras el robot está funcionando, destapar y cargar los tubos de muestra del cuarto 2 en el segundo conjunto de bastidores impresos en 3D como se describe en la sección 7.2.</li>
	<li>Cuando el robot se detenga, retire los bastidores del cuarto 1 y reemplácelos por bastidores del cuarto 2. Haga clic en Reanudar ejecución en la aplicación de escritorio.</li>
	<li>Recapitule los tubos de muestra del cuarto 1 y guárdelos en un refrigerador de 4 ° C mientras espera los resultados. Repita este proceso de carga para los trimestres 3 y 4.</li>
	<li>Transfiera la placa cargada a un gabinete de bioseguridad. Para minimizar la contaminación, mantenga la placa cubierta durante la transferencia.</li>
</ol>8. Carga manual de muestras
NOTA: Realice una sola ejecución manual en muestras repetidas (N1 Rerun o Rerun, consulte la Figura 3) en caso de carga robótica inadecuada.
<ol><li>Recoger las muestras repetidas y asignarlas como las últimas muestras en el cuarto 4 (ver sección 6.2). Numere muestras, escanee los códigos de barras e ingrese la ubicación original de la muestra y el resultado en la hoja de cálculo de carga de muestras.</li>
	<li>Transfiera muestras repetidas al gabinete de bioseguridad. No cargue tubos de muestra repetidos en los bastidores de carga del robot.</li>
	<li>Pipetear 2 μL de cada muestra de repetición a los pocillos correctos siguiendo el diagrama de diseño de la placa (Archivo Suplementario 6). Use una pipeta designada para agregar muestras de pacientes. Mantenga los pozos de control cubiertos con papel de aluminio mientras agrega muestras para minimizar la contaminación.</li>
</ol>9. Adición de controles a las placas de prueba
<ol><li>Despegue la cubierta de papel de aluminio sobre los pozos de control con fórceps.</li>
	<li>Pipetear 2 μL de agua libre de nucleasa (sin control de plantilla) a pozos N23-N24 y 2 μL de 200 cpμ de control positivo mixto (consulte la sección 3) a pozos O23-O24. Pipetear 2 μL de un control de muestra de paciente positivo confirmado en pozos M23-M24 como control adicional. Deje los pocillos P23-P24 vacíos para monitorear la calidad del lote de mezcla maestra.</li>
	<li>Cubra la placa con un sello ópticamente transparente y use el rodillo aplicador para adherir el sello a todos los pozos. Vórtice la placa a 2500 rpm durante 30 segundos para mezclar bien. Centrifugar la placa a 500 x g durante 1 min.</li>
</ol>10. Realización de RT-qPCR
<ol><li>Crear un programa de protocolo en el software del termociclador de acuerdo con las condiciones descritas (Tabla 3). Guarde el protocolo para futuras placas. Coloque la placa sellada en el termociclador y ejecute el protocolo.</li>
	<li>Exporte los valores de Ct como un archivo .xslx y copie los valores en la hoja de cálculo de carga de muestra (archivo complementario 5). NOTA: Estas hojas fueron diseñadas a medida para los archivos de salida Ct del software del fabricante y pueden necesitar modificaciones para aceptar otros formatos.</li>
</ol>11. Determinación de la validez de la placa
<ol><li>Validar tanto las muestras de control positivo y/o positivas conocidas como el control negativo para considerar los resultados de la placa como válidos. Evaluar los pozos de control con los siguientes criterios.<ol>
<li>Para el control positivo, compruebe si al menos un pozo de control positivo (O23/O24) produce valores de Ct de entre 22-28 para las sondas P1 y N1. Alternativamente, los pozos de muestra positivos conocidos (M23/M24) producen valores de P1 y N1 Ct <33 en las sondas P1 y N1.</li>
		<li>Para el control negativo, compruebe que no hay valores de N1 o P1 Ct en ninguno de los dos pozos de control negativos (N23/N24). Confirme que los valores de Ct tienen curvas de amplificación válidas antes de invalidar la placa.</li>
	</ol>
</li>
</ol>12. Interpretación de los resultados de la muestra
<ol><li>Determinar el resultado del paciente siguiendo el diagrama (Figura 3) e informar de las muestras resueltas.<ol>
<li>Evalúe el resultado P1 como VÁLIDO o INVÁLIDO. Si P1 produce un resultado de Ct <33, considere el pozo VÁLIDO y proceda a resultar de N1. Si P1 produce un resultado de Ct >=33 o ningún valor de Ct, considere el pozo INVALID.<ol>
<li>Evalúe el resultado N1 como SÍ, NO o NO*. Si N1 produce un resultado de Ct <33, el pozo es SÍ. Si N1 no produce un valor de Ct, el pozo es NO. Si N1 produce un Ct >=33, el pozo es NO*. Confirme que todos los valores de N1 Ct están asociados a una curva de amplificación real. Si un valor de Ct para N1 no tiene curva de amplificación, el pozo es NO.</li>
			<li>Identifique las muestras repetidas (N1 Rerun o Rerun), etiquételas con un número de muestra interno y un tipo de muestra y devuélvalas al flujo de trabajo de carga (sección 8.1-8.3).</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
</ol>13. Limpieza de laboratorio
<ol><li>Robots de manipulación de líquidos<ol>
<li>Limpie todos los lados con desinfectante de nivel intermedio. No use etanol, ya que degradará el plástico.</li>
		<li>Limpie suavemente el extremo de la punta de la pipeta y el contenedor de basura con una toallita con alcohol (70% de etanol o 100% de isopropanol). Limpie el teclado y el ratón.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Gabinete de bioseguridad<ol>
<li>Limpie todas las superficies con desinfectante de nivel intermedio. Encienda la luz UV durante 15 minutos.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
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J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Resilient+SARS-CoV-2+diagnostics+workflows+including+viral+heat+inactivation.">Resilient SARS-CoV-2 diagnostics workflows including viral heat inactivation.</a> PLoS One. 16 (9), 0256813 (2021).</li><li>Brotons, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Validation+and+implementation+of+a+direct+RT-qPCR+method+for+rapid+screening+of+SARS-CoV-2+infection+by+using+non-invasive+saliva+samples.">Validation and implementation of a direct RT-qPCR method for rapid screening of SARS-CoV-2 infection by using non-invasive saliva samples.</a> International Journal of Infectious Diseases: IJID: Official Publication of The International Society for Infectious Diseases. 110, 363-370 (2021).</li><li>Bat&#233;jat, C., Grassin, Q., Manuguerra, J. C., Leclercr, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Heat+inactivation+of+the+severe+acute+respiratory+syndrome+coronavirus+2.">Heat inactivation of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2.</a> Journal of Biosafety and Biosecurity. 3 (1), 1-3 (2021).</li></ol>

Los autores no tienen nada que revelar. El ensayo descrito en el protocolo cae bajo la EUA SalivaDirect presentada por la Escuela de Salud Pública de Yale.

El ensayo descrito en el protocolo fue evaluado por un estudio de validación independiente. Se encontró que el ensayo tuvo una especificidad del 98,9% (1,1% falso positivo) y una sensibilidad del 90,0% (10,0% falso negativo) cuando se evaluó contra hisopos nasofaríngeos pareados tomados al mismo tiempo (n = 837; 817 negativos, 20 positivos). Es importante destacar que tres participantes que dieron positivo con TigerSaliva y negativo con un hisopo nasofaríngeo se volvieron a probar con hisopos 48 horas después y arrojaron resultados positivos, lo que indica que TigerSaliva puede ser capaz de detectar infecciones por SARS-CoV-2 más temprano en el curso de la enfermedad.
Simulamos muestras de saliva positivas mediante el aumento de saliva libre de virus (tanto tratada térmicamente como no tratada térmicamente) con concentraciones conocidas de ARN sintético del SARS-CoV-2 y realizamos una dilución de 10 veces para determinar el límite de Ct en la saliva. El gen N1 no fue detectable por debajo de 10.000 copias de genes (aproximadamente Ct = 28) en muestras positivas simuladas. Sospechamos que esto se debe a la degradación de la RNasa u otros factores de confusión. Sin embargo, la interacción de las RNasas de saliva con el ARN sintético desnudo es probablemente diferente de la interacción con las partículas virales, incluso después de que hayan sido desnaturalizadas por el calor. Se han identificado muestras de saliva positivas con Ct >30 y laboratorios externos obtuvieron datos de secuencia genética del SARS-CoV-2 a partir de estas muestras. Especulamos que las proteínas virales proporcionan protección contra la degradación del ARN en muestras de saliva de pacientes.
El paso más crítico en el protocolo es la implementación de la automatización para la preparación de mezcla maestra y el procesamiento de muestras de saliva (secciones 4 y 7 respectivamente). Esto permite la superposición de procesos de tareas, lo que reduce drásticamente el tiempo de respuesta. Otro paso crítico es la interpretación de los resultados clínicos (secciones 11 y 12). El establecimiento de categorías de resultados intermedios (Rerun y N1 Rerun) también minimizó la aparición de resultados de pruebas no concluyentes.
Demostramos que la variación entre los métodos manuales y automatizados de carga de muestras de saliva es insignificante (Figura 5A) y que la automatización puede mejorar la reproducibilidad de la detección del SARS-CoV-2 (Figura 5B). Se debe favorecer la automatización para facilitar las pruebas al diseñar y expandir los laboratorios clínicos25. El flujo de trabajo de laboratorio se mejora con la implementación de tareas automatizadas por robot26. Las capacidades de código abierto de los robots de manejo de líquidos permiten la implementación de scripts personalizados para el diseño de protocolos. Esto hace que los robots de manipulación de líquidos sean un sistema económico y altamente modificable en comparación con los métodos tradicionales de automatización clínica. También es una estrategia ideal para ejecutar tareas de laboratorio altamente repetitivas. El alto nivel de personalización del sistema se traduce en libertad para alterar el material de laboratorio (por ejemplo, tubos de recolección, puntas de pipeta o placas de 384 pocillos) en caso de escasez. Por lo tanto, la automatización mediante el uso de robots de manipulación de líquidos es viable tanto para la vigilancia y la investigación a gran escala como a pequeña escala.
Una ventaja importante de esta estrategia de prueba es un tiempo de respuesta mucho más corto en relación con otros laboratorios clínicos. La utilización de robots automatizados de manipulación de líquidos desempeña un papel clave en la reducción del tiempo de respuesta, pero el uso simultáneo de robots y termocicladores también es fundamental para maximizar la eficiencia de las pruebas. Un robot y un termociclador deben funcionar como un par, donde ambas máquinas se utilizan en tándem para la carga ininterrumpida de muestras y el análisis de resultados de muestras. Una vez que se establece un flujo constante de muestras asignadas, todos los pares de máquinas se pueden operar simultáneamente. El uso simultáneo constante de robots y termocicladores aumenta drásticamente la capacidad de prueba y la eficiencia, lo cual es crucial para adaptarse al alto volumen de pruebas.
A diferencia de otros protocolos establecidos sars-CoV-2 RT-qPCR, incluimos un paso de touchdown en el protocolo del termociclador para mejorar el recocido de la sonda y los conjuntos de cebadores a los genes objetivo27, reduciendo el riesgo de amplificación fallida. Los resultados demostraron que el touchdown mejoró la detección de muestras positivas sin arriesgar la pérdida de unión específica de la imprimación (Tabla 4). Determinamos que una amplia gama de copias de ARN del SARS-CoV-2 (Figura 4A) y Hs_RPP30 copias de ADN (Figura 4B) pueden detectarse simultáneamente mediante el ensayo RT-qPCR.
Una limitación de los robots de manipulación de líquidos es la posibilidad de contaminación cruzada de muestras positivas durante la transferencia de saliva. La saliva es un fluido viscoelástico28 y puede encadenarse a través de los pozos adyacentes después de ser dispensada desde la punta de la pipeta. Además, la heterogeneidad de la saliva29 puede provocar una distribución desigual de las partículas virales a lo largo de la muestra. Esto aumenta la posibilidad de falsos positivos y negativos, lo que requiere la designación de muestras N1 Rerun y Rerun. Sin embargo, el 14,1% de las muestras inicialmente designadas como N1 Rerun se resolvieron como positivas para SARS-CoV-2 y tenían más de 30 veces más probabilidades que las muestras de Rerun de resolverse como positivas después de volver a realizar la prueba. En consecuencia, diferenciar Rerun de N1 Rerun (Figura 3) permitió una separación más precisa de muestras potencialmente positivas, aumentando la sensibilidad y especificidad de nuestro ensayo diagnóstico. Otros parámetros resultantes para las pruebas diagnósticas de saliva no hicieron esta distinción12,14,24,30,31.
Las muestras de saliva pueden ser difíciles de pipetear debido a la heterogeneidad y viscosidad32. El tratamiento térmico desnaturaliza adecuadamente las proteínas de la biomatriz de saliva, reduciendo la viscosidad y eliminando la necesidad de reactivos de extracción de ARN9, que eran escasos durante las primeras etapas de la pandemia10. El tratamiento térmico extendido también inactiva los virus presentes33, lo que permite el procesamiento en laboratorio a niveles de bioseguridad más bajos. En consecuencia, se implementó una extracción de ARN basada en calor (descrita en la sección 5.4) para disminuir la viscosidad a través de la desnaturalización de proteínas (Figura 6). En base a los resultados, postulamos que el tratamiento térmico también puede homogeneizar muestras de saliva además de desnaturalizar la proteína biomatrix. Otros grupos combinaron el tratamiento térmico y el tratamiento con proteinasa K para aumentar la homogeneidad9,14,34. Elegimos no implementar este paso, ya que puede desnaturalizar las proteínas del virión a una velocidad que deja el ARN viral expuesto a la degradación por calor35. Además, la dilución de la muestra con proteinasa K puede enmascarar muestras positivas que contienen menos partículas virales, disminuyendo así la sensibilidad. Además, los resultados del ensayo se compararon con un ensayo de SARS-CoV-2 basado en saliva disponible comercialmente (Logix Smart COVID-19) que utiliza la extracción de ARN de perla magnética (Tabla 5). Se encontró que el ensayo actual era más adecuado para detectar muestras positivas débiles en comparación con el ensayo disponible comercialmente.
Es difícil cuantificar el número de copias de virus en la saliva utilizando solo RT-qPCR, porque la qPCR es semicuantitativa. Existe una variación inherente entre los valores de Ct que se origina a partir de limitaciones técnicas. El número de copias de genes se puede determinar a partir de los valores de Ct (Figura 4) y es aproximadamente equivalente al número de copias virales. Una posible solución para determinar el número de copias virales en muestras de saliva es la ddPCR, que proporciona una cuantificación completa de las copias de genes en la reacción. Sin embargo, creemos que es adecuado proporcionar resultados cualitativos a los médicos y el contenido viral relativo se puede comparar entre muestras procesadas con nuestros métodos.
A pesar de algunas limitaciones que surgen al usar saliva, el ensayo de SARS-CoV-2 mediante RT-qPCR basado en saliva demuestra ser un método efectivo para la detección rápida y confiable de ARN viral a cualquier escala de pruebas. Esto es especialmente cierto cuando se combina con la utilización de sistemas de manejo de líquidos de código abierto. Este enfoque de prueba se puede modificar para detectar otras secuencias de ácidos nucleicos relevantes para el diagnóstico, como agentes de enfermedades infecciosas, marcadores de enfermedades u otros virus. Esto hace que el ensayo sea aplicable tanto para los esfuerzos de diagnóstico clínicos como de investigación.

El coronavirus-2 asociado al síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2), un nuevo coronavirus, surgió a fines de 2019 y se propagó rápidamente a través de las poblaciones mundiales1. La infección por SARS-CoV-2 causa la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19), una enfermedad altamente contagiosa con síntomas respiratorios e inflamatorios potencialmente graves. La alta transmisibilidad junto con la baja mortalidad indicaron que el virus se propagaría rápidamente a través de las poblaciones y requeriría mayores pruebas diagnósticas2,3. Las recomendaciones de salud pública alentaron el cribado poblacional a gran escala para aislar los casos y, posteriormente, reducir las tasas de transmisión4,5,6. Además, los modelos de vigilancia de la población revelaron que el aumento de la frecuencia de las pruebas y la disminución del tiempo de notificación tuvieron un mayor efecto en la reducción de la transmisión que el aumento de la sensibilidad de las pruebas7. Esto es probable porque las personas infectadas podrían ser puestas en cuarentena antes, rompiendo así las cadenas de infección.
El estándar original de pruebas de amplificación de ácidos nucleicos (NAAT) fueron hisopos nasofaríngeos (NP) procesados por RT-qPCR8. Sin embargo, surgen complicaciones con esta forma de prueba para poblaciones muy grandes, como el aumento del costo relativo y la presión exacerbada de la cadena de suministro9,10. Además, tanto la recolección de muestras como el procesamiento de métodos comunes de NAAT (incluidos los hisopos NP, los hisopos orofaríngeos, los hisopos de cornetes medios y los hisopos nasales) dependen de equipos especializados, reactivos y personal médico9,10.
Un sustituto adecuado para las pruebas RT-qPCR de hisopo NP son las pruebas basadas en saliva, que son una herramienta de diagnóstico precisa para la detección del SARS-CoV-211,12,13,14. La realización directa de RT-qPCR en muestras de saliva produce una sensibilidad y especificidad similares a las de los hisopos NP15. Una de las principales ventajas que tienen las pruebas de saliva sobre las pruebas de hisopo NP es que permiten la auto-recolección de muestras16. Esto minimiza la necesidad de personal médico y maximiza la facilidad de recolección de muestras para los pacientes al ser menos invasivo que los hisopos NP. Además, dado que las muestras de saliva no requieren tampones para extraer la muestra de un hisopo (como en el caso de las muestras NP), las pruebas basadas en saliva pueden utilizar directamente la extracción de ácido ribonucleico (ARN) a base de calor, lo que disminuye los costos de prueba al eliminar la necesidad de tampones adicionales, medios de transporte y / o reactivos de extracción de ARN14,17.
El Laboratorio de Investigación y Educación en Diagnóstico e Intervención de Enfermedades (REDDI) de la Universidad de Clemson se estableció para abordar las necesidades de la universidad para las pruebas y la vigilancia de COVID-19. En poblaciones cerradas, incluidas las universidades, las pruebas de vigilancia frecuentes junto con el distanciamiento social produjeron los resultados más favorables en los modelos epidemiológicos de prevalencia de la enfermedad18. Se adaptaron los protocolos consolidados CDC 2019-nCOV RT-qPCR19 y SalivaDirect14, y se utilizó la automatización en el flujo de trabajo clínico para disminuir el costo y mejorar el tiempo de respuesta. Grupos anteriores habían utilizado robots de manipulación de líquidos de código abierto para los pasos de extracción de ARN del SARS-CoV-220,21, pero maximizamos el uso de los robots para preparar placas de prueba y cargar muestras22. Aquí, mostramos que el protocolo adaptado y la utilización de sistemas de manejo de líquidos de código abierto (Figura 1) permiten rt-qPCR basados en saliva rápidos y precisos y es una estrategia efectiva para la vigilancia de la salud pública a gran escala.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>100% EtOH</td>
			<td>Fisher scientific</td>
			<td>22-032-601</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>20 uL Filtered Pipette Tips</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td>20uL tips</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2mL Microcentrifuge Tubes</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>14-666-313</td>
			<td>Alternate product may be used</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Armadillo PCR Plate, 384-well, clear, white wells</td>
			<td>Thermo Scientific</td>
			<td>AB3384</td>
			<td>Alternate product may be used</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Celltreat 2mL 96 Deep Well Plates</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>50-828-743</td>
			<td>For mastermix preparation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Clear PCR Sealing Sheets</td>
			<td>Thermo Scientific</td>
			<td>AB0558</td>
			<td>Alternate product may be used</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DPEC Treated Water</td>
			<td>Ambion (Thermo Scientific)</td>
			<td>AM9916</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Flip Cap 50 mL Conical Tubes</td>
			<td>VWR</td>
			<td>75845-210</td>
			<td>For sample collection</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Foil PCR Sealing Sheets</td>
			<td>Thermo Scientific</td>
			<td>AB0626</td>
			<td>For storage of mastermix plates, Alternate product may be used</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HS_RPP30 Synthetic DNA</td>
			<td>Integrated DNA Technologies</td>
			<td>299788131</td>
			<td>P1 positive control</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Luna Buffer Probe One-Step Reaction</td>
			<td>New England Biolabs</td>
			<td>M3006B</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Luna WarmStart RT Enzyme Mix</td>
			<td>New England Biolabs</td>
			<td>M3002B</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>nCOV_N1 Forward Primer, 100 nmol</td>
			<td>Integrated DNA Technologies</td>
			<td>10006830</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>nCOV_N1 Probe Aliquot, 50 nmol</td>
			<td>Integrated DNA Technologies</td>
			<td>10006832</td>
			<td>Probe can be synthesized by other vendors with SYBR or FAM fluophores</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>nCOV_N1 Reverse Primer, 100 nmol</td>
			<td>Integrated DNA Technologies</td>
			<td>10006831</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Opentron HEPA Filter Module</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Not required, but useful to reduce contamination</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Opentron Multichannel Attachment, P20</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td>999-00005</td>
			<td>For mastermix preparation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Opentron OT-2 Liquid Handling Robot</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td>OT-2</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Opentron Pipette Attachment, P20</td>
			<td>Opentrons</td>
			<td>999-0000215</td>
			<td>For sample loading</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Oven</td>
			<td>Memmert</td>
			<td>UF450 PLUS 208V-3PH</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PCR Tubes (rnase, dnase free)</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>14-230-225</td>
			<td>For aliquots of positive and neg controls</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PolarSafe Aluminum Cooling Block, 15-Well (1.5/2.0 mL Tubes)</td>
			<td>VWR</td>
			<td>10808-952</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PolarSaf Aluminum Cooling Block, 24-Well (0.5mL tubes)</td>
			<td>VWR</td>
			<td>10808-956</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RNAse P (ATTO 647) Probe, 50 nmol</td>
			<td>Integrated DNA Technologies</td>
			<td>10007062</td>
			<td>Probe can be synthesized by other vendors with Cy5 fluorophore</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RNAse P Forward Primer, 100nmol</td>
			<td>Integrated DNA Technologies</td>
			<td>10006836</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RNAse P Reverse Primer, 100 nmol</td>
			<td>Integrated DNA Technologies</td>
			<td>10006837</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sars-CoV-2 Synthetic RNA Control 2</td>
			<td>Twist Biosciences</td>
			<td>102024 / 103907 / 103909</td>
			<td>N1 Positive Control</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Scanners</td>
			<td>Code</td>
			<td>CR1500</td>
			<td>Only required when scaling up</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Small HEPA Filtered Hood</td>
			<td>Erlab</td>
			<td>Captair Bio 321</td>
			<td>For mastermix preparation</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Thermocycler CFX384 Touch</td>
			<td>Biorad</td>
			<td>CFX384 Touch</td>
			<td>Alternate models can be used, e.g. CFX384 Opus</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>X-acto Knife Set</td>
			<td>Staples</td>
			<td>N/A</td>
			<td>To cut foil for keeping control wells covered</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

efficient sars-cov-2 quantitative reverse transcriptase pcr saliva diagnostic strategy utilizing open-source pipetting robots

La aparición de la reciente crisis sanitaria mundial del SARS-CoV-2 introdujo desafíos clave para la investigación epidemiológica y las pruebas clínicas. Caracterizada por una alta tasa de transmisión y baja mortalidad, la pandemia de COVID-19 requirió pruebas de diagnóstico precisas y eficientes, particularmente en poblaciones cerradas como las universidades residenciales. La disponibilidad inicial de pruebas de ácido nucleico, como los hisopos nasofaríngeos, fue limitada debido a la presión de la cadena de suministro, que también retrasó la notificación de los resultados de las pruebas. Las pruebas de reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa de transcriptasa inversa basadas en saliva (RT-qPCR) han demostrado ser comparables en sensibilidad y especificidad a otros métodos de prueba, y la recolección de saliva es menos invasiva físicamente para los participantes. En consecuencia, desarrollamos un ensayo de diagnóstico multiplex RT-qPCR para la vigilancia de la población de la Universidad de Clemson y la comunidad circundante. El ensayo utilizó robots de manejo de líquidos y termocicladores de código abierto en lugar de complejos sistemas de automatización clínica para optimizar el flujo de trabajo y la flexibilidad del sistema. La automatización de rt-qPCR basada en saliva permite la detección rápida y precisa de una amplia gama de concentraciones de ARN viral para demandas de pruebas a gran y pequeña escala. El tiempo de respuesta promedio para el sistema automatizado fue de < 9 h para el 95% de las muestras y < 24 h para el 99% de las muestras. El costo de una sola prueba fue de $ 2.80 cuando todos los reactivos se compraron en cantidades a granel.

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Efficient SARS-CoV-2 Quantitative Reverse Transcriptase PCR Saliva Diagnostic Strategy utilizing Open-Source Pipetting Robots

El protocolo describe un método de diagnóstico de SARS-CoV-2 que utiliza la automatización de código abierto para realizar pruebas moleculares RT-qPCR de muestras de saliva. Este enfoque escalable se puede aplicar a la vigilancia clínica de la salud pública, así como para aumentar la capacidad de los laboratorios universitarios más pequeños.

Estrategia eficiente de diagnóstico de saliva por PCR con transcriptasa inversa cuantitativa del SARS-CoV-2 utilizando robots pipeteadores de código abierto

The emergence of the recent SARS-CoV-2 global health crisis introduced key challenges for epidemiological research and clinical testing. Characterized by ...

Hemos desarrollado una prueba de diagnóstico y un flujo de trabajo de COVID 19 basados en saliva de bajo costo que son fáciles de implementar y escalar para aplicaciones de detección comunitaria a gran escala. Aquí utilizamos robots de manejo de líquidos de código abierto, termocicladores estándar y software para realizar pruebas directas de saliva sin extracción o tampones de estabilización, al tiempo que proporcionamos resultados de diagnóstico precisos. Debido a los simples flujos de trabajo paralelos automatizados, el sistema se puede escalar para realizar miles de pruebas diarias con requisitos mínimos de equipo, espacio y personal.Además de Kylie King, Rachel Ham, nuestra supervisora de laboratorio clínico y Austin Smothers, nuestra coordinadora de educación, ayudarán a demostrar el procedimiento Comience descontaminando el exterior de los tubos de recolección de saliva con 70% de etanol y transfiriéndolos al laboratorio para su análisis. Registre la llegada de la muestra escaneando cada código de barras de muestra en la hoja de cálculo de ingesta diaria. Trate con calor las muestras de escaneo durante 30 minutos en un horno de 95 grados Celsius y luego retire las muestras con guantes resistentes al calor.Abra las hojas de cálculo de carga de muestras diarias para cada robot de carga de muestras en la estación de asignación de muestras. Luego asigne 188 muestras a cada placa de 384 pozos. Etiquetas de bandejas con nombre de placa, fecha y número de cuarto.Escanee las muestras en orden en la hoja de cálculo de carga de muestras. En la estación de carga de muestras, alinee dos juegos completos de ocho bastidores impresos en 3D, correspondientes a la ubicación de la cubierta en el robot. Desencapar los tubos del cuarto uno y colocarlos en bastidores impresos en 3D, comenzando con la posición A1 en el bastidor uno.Llene cada estante de izquierda a derecha y de arriba a abajo. Continúe con este patrón de carga en el bastidor dos, luego proceda a los bastidores cuatro y cinco. Coloque los bastidores de muestra del cuarto uno cargados en las cubiertas uno, dos, cuatro, cinco, siete, ocho, 10, 11.Coloque las puntas P20 en las cubiertas tres y nueve. Para simplificar el proceso de configuración, cargue materiales de atrás hacia adelante en el robot. Las placas de mezcla maestra se producen en un robot dedicado y se almacenan a cuatro grados centígrados.Una placa se usa a la vez y está etiquetada con el nombre de la placa, y se usa una cuchilla afilada para cortar una línea en la lámina alrededor de los pozos de control. Coloque la placa de mezcla maestra en la cubierta seis y despegue la cubierta de la lámina, dejando atrás el pequeño rectángulo que cubre los pozos de control. Destapa las cajas de puntas y cierra el robot.Inicialice el protocolo operativo python personalizado haciendo clic en iniciar ejecución a través de la aplicación de escritorio del robot. Cada trimestre tarda 24,5 minutos en cargarse en el plato. Establezca un temporizador como recordatorio.Mientras el robot está funcionando, desencaje y cargue un cuarto de dos tubos de muestra en el segundo conjunto de bastidores impresos en 3D. Cuando el robot se detenga, retire los bastidores del cuarto uno y reemplácelos por los bastidores del cuarto dos, luego haga clic en reanudar ejecución en la aplicación de escritorio. Recapitule los tubos de muestra de un cuarto y guárdelos en un refrigerador de cuatro grados Celsius mientras espera los resultados.Repita este proceso de carga durante los trimestres tres y cuatro. Transfiera la placa cargada a un gabinete de bioseguridad. Para minimizar la contaminación, mantenga la placa cubierta durante la transferencia.Reúna las muestras repetidas y asígnelas como las últimas muestras en el cuarto trimestre. Numere las muestras, escanee los códigos de barras e ingrese la ubicación original de la muestra y el resultado en la hoja de cálculo de carga de muestras. Transfiera las muestras repetidas al gabinete de bioseguridad.No cargue los tubos de muestra repetidos en los bastidores de carga del robot. Pipetee dos microlitros de cada muestra repetida a los pozos correctos. Use la pipeta designada para agregar muestras de pacientes.Mantenga los pozos de control cubiertos con papel de aluminio mientras agrega muestras para minimizar la contaminación. Despegue la cubierta de papel de aluminio sobre los pozos de control con fórceps. Pipetear dos microlitros de muestras de pacientes positivos confirmados en los pozos M23 y M24.Pipetear dos microlitros de agua libre de nucleasa a los pozos N23 a N24 y dos microlitros de 200 copias por microlitro de control positivo mixto a los pozos O23 a O24. Deje los pozos P23 a P24 vacíos para monitorear la calidad del lote de mezcla maestra. Cubra la placa con un sello ópticamente transparente y use el rodillo aplicador para adherir el sello a todos los pozos.Vórtice la placa a 2, 500 RPM durante 30 segundos para mezclar bien, luego centrífuga la placa a 500 veces G durante un minuto. Seleccione el programa de protocolo en el software del termociclador y guarde el protocolo para futuras placas. Coloque la placa sellada en el termociclador y ejecute el protocolo.Exporte los valores de CT y copie los valores en la hoja de cálculo de carga de muestra. Para el control positivo, verifique si al menos un pozo de control positivo produce valores de TC entre 22 y 28 para las sondas P1 y N1. Alternativamente, los pozos de muestra positivos conocidos producen valores de CT P1 y N1 inferiores a 33 en las sondas P1 y N1.Para el control negativo, verifique que no haya valores de TC N1 o P1 en ninguno de los dos pozos de control negativos. Confirme que los valores de TC tienen curvas de amplificación válidas antes de invalidar la placa. Si P1 produce un resultado de TC inferior a 33, considere el pozo como válido y proceda a resultar de N1. Si P1 produce un resultado de CT mayor o igual a 33 o ningún valor de CT, considere el pozo como no válido.Si N1 produce un resultado de TC inferior a 33, evalúe el pozo como sí. Si N1 no produce un valor de TC, evalúe el pozo como no. Si N1 produce un valor ct mayor o igual a 33, evalúe el pozo como ninguna estrella.Confirme que todos los valores de N1 CT están asociados con una curva de amplificación real. Si un valor de TC para N1 no tiene curva de amplificación, el pozo es no. Identifique las muestras repetidas, etiquételas con un número de muestra interno y un tipo de muestra y devuélvalas al flujo de trabajo de carga.Las imágenes representativas muestran la detección RTQ PCR de ARN sintético N1 o SARS CoV-2 y ADN sintético P1 o HSRPP30. Las curvas estándar se trazaron con desviaciones estándar para determinar el rango de detección precisa utilizando esta combinación de imprimación de sonda. Los valores medios de TC obtenidos en las respectivas diluciones se trazaron contra la cantidad estimada de ARN sintético y ADN sintético.En ambos casos, las curvas lineales mostraron buenos coeficientes de correlación en una amplia gama de concentraciones de copias de genes. Los valores de TC N1 obtenidos de muestras únicas utilizando tanto el robot como la carga manual de muestras se transpusieron para determinar la variabilidad entre ensayos entre la carga manual y la del robot. La relación lineal entre los métodos manual y automatizado produjo un alto coeficiente de correlación que indica que ambos métodos son funcionalmente equivalentes.La variabilidad intra ensayo también se determinó utilizando valores de TC N1 replicativos transpuestos obtenidos tanto del robot como de la carga manual de muestras. La evaluación de los métodos de tratamiento térmico para la reducción de la viscosidad en la saliva se muestra aquí. La saliva negativa para el SARS CoV-2 se recogió de una sola fuente y las alícuotas se trataron con calor durante cero minutos, 30 minutos o 60 minutos a 95 grados centígrados.Los valores de TC P1 de réplicas técnicas de cada afección se trazaron para determinar la variabilidad entre los métodos de tratamiento. Los métodos de tratamiento térmico de 30 minutos y 60 minutos produjeron una disminución significativa de la variabilidad de la muestra en comparación con ningún control de tratamiento. No hubo diferencias significativas entre los tratamientos de 30 minutos y 60 minutos.Por lo tanto, se implementó el método de tratamiento térmico de 30 minutos para reducir el tiempo de procesamiento. Utilice la técnica aséptica adecuada para minimizar la contaminación de las placas de prueba, particularmente al cargar muestras y controles manuales. Evite cruzar el plato con las manos o las mangas.Después de que se producen los resultados clínicos, las muestras se pueden eliminar en desechos de riesgo biológico o se pueden guardar para un análisis posterior, como la secuenciación del genoma completo para determinar cepas específicas. Esta técnica permite realizar pruebas comunitarias a gran escala, lo que nos permite investigar los efectos de la cobertura de las pruebas y la propagación no sintomática de Covid 19.

Research

JoVE Journal

Immunology and Infection

Rapid Screening of HIV Reverse Transcriptase and Integrase Inhibitors

Detección rápida de la transcriptasa inversa del VIH y inhibidores de la integrasa

Although a number of anti HIV drugs have been approved, there are still problems with toxicity and drug resistance. This demonstrates a need to identify ...

Investigación

Inmunología e Infección

Utilizing the Antigen Capsid-Incorporation Strategy for the Development of Adenovirus Serotype 5-Vectored Vaccine Approaches

La utilización de la Estrategia de la cápside-Incorporación Antigen para el desarrollo de enfoques adenovirus serotipo 5-Vectored de vacunas

Adenovirus serotype 5 (Ad5) has been extensively modified with traditional transgene methods for the vaccine development. The reduced efficacies of these ...

High-throughput Detection of Respiratory Pathogens in Animal Specimens by Nanoscale PCR

La detección de alto rendimiento de los patógenos respiratorios de especímenes animales por PCR nanoescala

Nanoliter scale real-time PCR uses spatial multiplexing to allow multiple assays to be run in parallel on a single plate without the typical drawbacks of ...

Quantitative PCR of T7 Bacteriophage from Biopanning

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This protocol describes the use of quantitative PCR (qPCR) to enumerate T7 phages from phage selection experiments (i.e., &#34;biopanning&#34;). qPCR is a ...

Visualization of SARS-CoV-2 using Immuno RNA-Fluorescence In Situ Hybridization

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As the COVID-19 pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) continues to evolve, it has become evident that the ...

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The COVID-19 pandemic has underscored the need for rapid high-throughput methods for sensitive and specific serological detection of infection with novel ...

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Detección de anticuerpos de dominio de unión al receptor SARS-CoV-2 mediante un bioinformador basado en HiBiT

The emergence of the COVID-19 pandemic has increased the need for better serological detection methods to determine the epidemiologic impact of severe ...

Live Imaging and Quantification of Viral Infection in K18 hACE2 Transgenic Mice Using Reporter-Expressing Recombinant SARS-CoV-2

Imágenes en vivo y cuantificación de la infección viral en ratones transgénicos K18 hACE2 utilizando SARS-CoV-2 recombinante que expresa el reportero

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has been caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). To date, SARS-CoV-2 has ...

Quantifying Vaccine-Induced Neutralizing Antibodies in SARS-CoV-2 Variants

Application of Ha-CoV-2 Pseudovirus for Rapid Quantification of SARS-CoV-2 Variants and Neutralizing Antibodies

Author Spotlight: A Pseudotype Virus System for Assessing Omicron Subvariants and Neutralizing Antibodies in SARS-CoV-2 Research

The coronavirus disease 2019 pandemic (COVID-19) has highlighted the need for rapid assays to accurately measure the infectivity of emerging SARS-CoV-2 ...