使用ViralCellDetector检测细胞系中的病毒污染
Rama Shankar1, Shreya Paithankar1, Suchir Gupta1
1Department of Pediatrics and Human Development, College of Human Medicine, Michigan State University, Grand Rapids, MI, United States.
Frontiers in microbiology
|August 29, 2025
概括
病毒细胞检测器使用RNA序列数据识别细胞系中的病毒污染. 这种工具通过检测和防止感染细胞系的使用来提高研究可靠性.
科学领域:
- 生物医学研究
- 基因组学
- 生物信息学
背景情况:
- 细胞系对于生物医学研究至关重要, 但容易受到病毒污染.
- 与细菌或真菌质相比,检测细胞系中的病毒污染具有挑战性.
- 污染的细胞系可能会损害实验结果和可复制性.
研究的目的:
- 在RNA测序 (RNA-seq) 数据中开发强大的病毒污染检测工具.
- 提供各种宿主物种细胞系中病毒感染的识别方法.
- 通过准确的污染检测,提高基于细胞系的研究可靠性.
主要方法:
- 开发了ViralCellDetector,一个将RNA序列读取到病毒基因组库的工具.
- 采用两步调整过程:首先是宿主基因组,然后是病毒数据库.
- 包含在宿主基因表达标记上训练的机器学习模型,用于增强病毒感染分类.
主要成果:
- 大约10%的MCF7细胞系RNA-seq数据集显示病毒污染.
- 在检测病毒序列方面,ViralCellDetector表现出高灵敏度.
- 机器学习模型在区分受感染的人类样本时获得了0. 91和0. 93的AUC准确度.
结论:
- 这种基于测绘的方法可以在各种宿主生物中进行强有力的病毒污染检测.
- 基于标记的机器学习模型准确地识别了人类细胞系中的病毒感染.
- 该工具有助于研究人员避免受污染的细胞系,从而提高实验可靠性.
