《使用基因组的机器学习方法进行基于CRISPR的COVID-19监测》

  • 来源专题:生物安全知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者: hujm
  • 发布时间:2020-03-08
  • 博德研究所于3月2日在bioRxiv上发表题为“CRISPR-based COVID-19 surveillance using a genomically-comprehensive machine learning approach”的文章。

    文章提供了67种病毒和亚种的检测设计,包括:SARS-CoV-2、系统发育相关病毒以及具有类似临床表现的病毒。这些设计是研究人员正在开发可用于快速设计核酸检测测定法的算法的成果。研究人员在设计中使用CRISPR-Cas13检测系统实验筛选了4种SARS-CoV-2检测设计,然后广泛测试了性能最高的SARS-CoV-2检测方法。研究人员证明了使用合成靶标及荧光和侧向层析技术检测,该测定法的灵敏度和速度。研究人员提供的方案可以扩展为测试其他66种病毒和亚种。分析设计可在https://adapt.sabetilab.org/获得。

  • 原文来源:https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.02.26.967026v1
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    • 发布时间:2020-03-04
    • 信息名称:使用基因组的机器学习方法进行基于CRISPR的COVID-19监测 1.时间:2020年3月2日 2.机构或团队:博德研究所 3.事件概要: 博德研究所于3月2日在bioRxiv上发表题为“CRISPR-based COVID-19 surveillance using a genomically-comprehensive machine learning approach”的文章。 文章提供了67种病毒和亚种的检测设计,包括:SARS-CoV-2、系统发育相关病毒以及具有类似临床表现的病毒。这些设计是研究人员正在开发可用于快速设计核酸检测测定法的算法的成果。研究人员在设计中使用CRISPR-Cas13检测系统实验筛选了4种SARS-CoV-2检测设计,然后广泛测试了性能最高的SARS-CoV-2检测方法。研究人员证明了使用合成靶标及荧光和侧向层析技术检测,该测定法的灵敏度和速度。研究人员提供的方案可以扩展为测试其他66种病毒和亚种。分析设计可在https://adapt.sabetilab.org/获得。 *注,本文为预印本论文手稿,是未经同行评审的初步报告,其观点仅供科研同行交流,并不是结论性内容,请使用者谨慎使用. 4.附件: 原文链接:https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.02.26.967026v1
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    • 编译者:蒋君
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    • SAV-CoV-2(COVID-19的病原体)的出现和爆发已迅速成为全球关注的问题,并突显了对快速,灵敏和特定工具进行流行病毒监视的需求。在这里,我们提供了用于基于CRISPR的核酸检测的检测设计和实验资源,这些资源对于正在进行的监测可能很有价值。我们提供检测67种病毒种和亚种的检测设计,包括:SARS-CoV-2,系统发育相关病毒以及具有类似临床表现的病毒。这些设计是我们正在开发的算法的输出,可用于快速设计核酸检测测定法,该测定法在基因组多样性中是全面的,并且预计具有高度的敏感性和特异性。在我们的设计中,我们使用CRISPR-Cas13检测系统实验筛选了4种SARS-CoV-2设计,然后广泛测试了性能最高的SARS-CoV-2分析。我们证明了使用荧光和侧流检测的合成靶标,该测定法的灵敏度和速度。此外,我们提供的协议可以扩展为测试其他66个提供的设计。