在基因组监测中优化资源:南卡罗来纳州的QC-plus方法

科学领域:

• 基因组学和分子生物学
• 流行病学和公共卫生监测监测
• 病毒学 病毒学

背景情况:

• 全基因组测序 (WGS) 对于流行病变种识别至关重要,但资源密集.
• 传统的样本选择依赖于低RT-qPCR周期值 (Ct) 值,在病毒载量较低的样本中可能缺少变异.
• 对于优化WGS样本选择的Ct独立方法的有效性仍然不清楚.

研究的目的:

• 引入和评估一种新的Ct独立方法SCQC-Plus (SCQC+),用于为WGS选择SARS-CoV-2阳性样本.
• 将SCQC+的测序效率和成本效益与传统的Ct受限方法进行比较.
• 评估不同样本选择策略对变种检测的影响以及实验室合作伙伴关系对全面监测的重要性.

主要方法:

• 开发和前性评估SCQC+方法,集成增强的图书馆准备和基于阿加罗斯凝的质量控制.
• 研究了超过1800个SARS-CoV-2阳性临床样本,追溯和前性.
• 将SCQC+与Seq-All和Ct<30策略进行比较,并分析了公共卫生,商业和临床实验室的变种检测.

主要成果:

• SCQC+方法的成本效益与Ct受限方法相比较,同时显著降低了Ct > 30的样本的失败率.
• SCQC+ 能够对通过 Ct < 30 选择错过的两个变体进行测序.
• 与商业和临床实验室的合作揭示了州公共卫生实验室没有检测到的独特变体,突出了合作伙伴关系的价值.

结论:

• 该SCQC+方法为SARS-CoV-2 WGS提供了基于CT的选择的有效替代方案,改善了变体恢复.
• 建议采用内部SCQC+实施和与商业/临床实验室的外部伙伴关系的联合战略,以进行全面及及时的变种监测,特别是用于早期检测罕见变种.
• 一个测序程序的具体目标会影响不同样本选择策略的最佳成本效益.