检测宿主和病原体基因组中的变异

更好地了解感染和传播的机制

分子流行病学

分子流行病学描述了确定疾病遗传基础的过程,其中包括宿主和病原体中影响感染、传播和预防的变异。研究人员会确定感染源、传播途径以及与毒力和耐药性相关的分子途径和基因,以此来支持医院感染的控制和流行病学调查。

传统的病原体鉴定和表征方法通常以一系列假设为指导,并且只针对有限数量的生物体进行了优化。

人类微生物组分析

特色分子流行病学文章

 
iSeq used to study Ebola outbreak
描述埃博拉疫情的特征

轻便的iSeq 100系统结合大量的流行病学发现,使当地的科学家能够分析传播模式并追踪疫情起源。

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Interview with Dr. Stefano Pongolini
食源性和动物性病原体的分子流行病学

Illumina NGS可帮助实验室有效检测和追踪动物性和食源性病原体。

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Coronavirus
Illumina测序仪有助于鉴定与控制冠状病毒

研究人员使用Illumina NGS与其他技术对新冠病毒基因组进行了测序,结果发表在了《新英格兰医学杂志》上。

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新一代测序(NGS)可以对多种分离物进行高度准确、无假设的分析,能取代用于鉴定生物体及检测耐药性和毒力的多种检测方法。利用全基因组测序数据进行高分辨率病原体分型可以区分许多当前方法无法区分的生物体。

NGS的一个重要优势是研究人员可以生成能够鉴定一系列生物(细菌、病毒和寄生虫)的基因组序列数据。检测基因组间的变异可以支持横断研究,有助于更好地了解引起感染和传播的机制,并且能通过系统发育分析来确定生物之间的亲缘关系。

NGS在分子流行病学中的主要应用是全基因组测序

COVID-19测序

NGS在传染性疾病监测疫情爆发模型中具有独特的优势。比较NGS方法,找到用于检测和表征SARS-CoV2、追踪传播途径、研究联合感染以及病毒进化的解决方案。

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COVID-19 Solutions
Respiratory Virus Oligo Panel

通过全面、快速的靶向富集测序对常见的呼吸道病毒(包括COVID-19病毒株)进行高度灵敏的检测和表征。

Respiratory Pathogen ID/AMR Panel

这种基于NGS的工作流程可靶向呼吸道病原体和抗菌素耐药性等位基因,还提供了IDbyDNA支持的简化数据分析。

COVID-19软件工具

这些免费工具可加速冠状病毒的检测和鉴定,进行宿主反应研究,简化样本追踪并为公共数据库做出贡献。

利用COVIDSeq™支持印度一线COVID-19检测
利用COVIDSeq™支持印度一线COVID-19检测

利用新一代测序检测COVID-19

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微生物组研究正当时
微生物组研究正当时

全基因组鸟枪法测序和转录组学能为研究人员和制药企业提供相关数据来优化药物的发现和开发。

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针对COVID-19宿主反应研究的合作环境
针对COVID-19宿主反应研究的合作环境

利用BaseSpace Correlation Engine支持并加速研究

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兽医流行病学中的NGS

Tony Goldberg和Sam Sibley介绍了NGS如何推动兽医传染性疾病流行病学的进展。

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利用NGS追踪流感

了解泰国AFRIMS为了追踪流感而利用MiSeq开发出的无需培养的方法。

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中国H7N9流感监测

了解江苏省疾CDC的研究人员如何使用MiSeq监测H7N9流感。

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用于微生物基因组和感染控制的NGS
用于微生物基因组和感染控制的NGS

研究人员开展了全球合作,正在利用MiSeq系统来了解耐药细菌的演化与传播。

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用于皮肤病毒研究的宏基因组学
用于皮肤病毒研究的宏基因组学

Illumina测序仪提供了更高的覆盖度,可以确定与非黑色素瘤皮肤癌相关的HPV新类型。

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通过NGS跟踪食源性病原体
通过NGS跟踪食源性病原体

MiSeq系统帮助该实验室高效地进行农产食品病原体检测和流行病学分析。

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参考文献
  1. Prosperi M, Veras N, Azarian T, Rathore M, Nolan D, et al.(2013) Molecular epidemiology of community-associated methicillin-resistant Staphylococcus aureus in the genomic era: a cross-sectional study.Sci Rep 3: 1902.
  2. FBurnham CA, Carroll KC (2013) Diagnosis of Clostridium difficile infection: an ongoing conundrum for clinicians and for clinical laboratories.Clin Microbiol Rev 26:604–30.
  3. Crawford DC, Goodloe R, Brown-Gentry K, Wilson S, Roberson J, et al.(2013) Characterization of the Metabochip in diverse populations from the International HapMap Project in the Epidemiologic Architecture for Genes Linked to Environment (EAGLE) project.Pac Symp Biocomput 188–199.
  4. Harrison EM, Paterson GK, Holden MT, Larsen J, Stegger M, et al.(2013) Whole genome sequencing identifies zoonotic transmission of MRSA isolates with the novel mecA homologue mecC.EMBO Mol Med 5:509–15.
  5. Smura T, Kakkola L, Blomqvist S, Klemola P, Parsons A, et al.(2013) Molecular evolution and epidemiology of echovirus 6 in Finland.Infect Genet Evol 16C:234–247.
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