DO
Denise O’Sullivan
Author with expertise in Ecology and Evolution of Viruses in Ecosystems
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(75% Open Access)
Cited by:
16
h-index:
23
/
i10-index:
31
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Comparison of SARS-CoV2 N gene real-time RT-PCR targets and commercially available mastermixes

Julianne Brown et al.Apr 19, 2020
+5
A
R
J
ABSTRACT We aim to test four one-step RT real-time mastermix options for use in SARS-CoV2 real-time PCR, with three primer/probe assays targeting the N gene. The lower limit of detection is determined using a SARS CoV2 N gene RNA transcript dilution series (to 1 copy/µl) and verified using 74 nose and throat swabs. The N2 assay demonstrates the most sensitive detection of SARS-Cov-2 RNA. Three of the four mastermixes performed well, with the Takara One Step PrimeScript™ III RT-PCR Kit mastermix demonstrating improved performance at the lower limit of detection.
0
Citation14
0
Save
0

CCQM-P199b: Interlaboratory comparability study of SARS-CoV-2 RNA copy number quantification

Alison Devonshire et al.Mar 27, 2024
+68
X
L
A
ABSTRACT Nucleic acid amplification tests including reverse transcription quantitative PCR (RT-qPCR) are used to detect RNA from Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the causative agent of the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Standardized measurements of RNA can facilitate comparable performance of laboratory tests in the absence of existing reference measurement systems early on in a pandemic. Interlaboratory study CCQM P199b “SARS-CoV-2 RNA copy number quantification” was designed to test the fitness-for-purpose of developed candidate reference measurement procedures (RMPs) for SARS-CoV-2 genomic targets in purified RNA materials, and was conducted under the auspices of the Consultative Committee for Amount of Substance: Metrology in Chemistry and Biology (CCQM) to evaluate the measurement comparability of national metrology institutes (NMIs) and designated institutes (DIs), thereby supporting international standardization. Twenty-one laboratories participated in CCQM P199b and were requested to report the RNA copy number concentration, expressed in number of copies per microliter, of the SARS-CoV-2 nucleocapsid ( N ) gene partial region (NC_045512.2: 28274-29239) and envelope ( E ) gene (NC_045512.2: 26245-26472) (optional measurements) in samples consisting of in vitro transcribed RNA or purified RNA from lentiviral constructs. Materials were provided in two categories: lower concentration (≈ (10 1 -10 4 ) /μL in aqueous solution containing human RNA background) and high concentration (≈ 10 9 /μL in aqueous solution without any other RNA background). For the measurement of N gene concentration in the lower concentration study materials, the majority of laboratories ( n = 17) used one-step reverse transcription-digital PCR (RT-dPCR), with three laboratories applying two-step RT-dPCR and one laboratory RT-qPCR. Sixteen laboratories submitted results for E gene concentration. Reproducibility (% CV or equivalent) for RT-dPCR ranged from 19 % to 31 %. Measurements of the high concentration study material by orthogonal methods (isotope dilution-mass spectrometry and single molecule flow cytometry) and a gravimetrically linked lower concentration material were in a good agreement, suggesting a lack of overall bias in RT-dPCR measurements. However methodological factors such as primer and probe (assay) sequences, RT-dPCR reagents and dPCR partition volume were found to be potential sources of interlaboratory variation which need to be controlled when applying this technique. This study demonstrates that the accuracy of RT-dPCR is fit-for-purpose as a RMP for viral RNA target quantification in purified RNA materials and highlights where metrological approaches such as the use of in vitro transcribed controls, orthogonal methods and measurement uncertainty evaluation can support standardization of molecular methods.
0
Paper
Citation1
0
Save
0

CCQM-P199: Interlaboratory comparability study of HIV-1 RNA copy number quantification

Alison Devonshire et al.Apr 13, 2024
+40
X
D
A
ABSTRACT Infection with human immunodeficiency virus (HIV)-1 leads to acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) if left untreated. According to UN figures, approximately 39 million people globally were living with HIV in 2022, with 76% of those individuals accessing antiretroviral therapy. Measurement of plasma viral RNA load using calibrated nucleic acid amplification tests (like reverse transcription quantitative PCR, RT-qPCR) is routinely performed to monitor response to treatment and ultimately prevent viral transmission. RNA quantities measured by commercial tests can vary over many orders of magnitude, from trace single copy levels to, in cases, over 10 9 /mL of plasma, presenting an analytical challenge for calibrating across a broad measurement range. Interlaboratory study CCQM-P199 “HIV-1 RNA copy number quantification” (April to September 2019) was conducted under the auspices of the Consultative Committee for Amount of Substance (CCQM) Nucleic Acid analysis Working Group (NAWG), with the aims of supporting national metrology institutes (NMIs) and designated institutes (DIs) development of the capacity and evaluating candidate reference measurement procedures for applied viral nucleic acid measurements. Thirteen laboratories participated in CCQM-P199 and were requested to report the RNA copy number concentration, expressed in copies per microliter, of the HIV-1 group specific antigen ( gag ) gene of in vitro transcribed RNA molecules at low (≈ 10 3 /μL) and high concentration (≈ 10 9 /μL) (Study Materials 1 and 2, linked by gravimetric dilution) and purified genomic RNA from cultured virus (Study Material 3). Study Materials 1 and 3 were measured by participants using one-step reverse transcription digital PCR (RT-dPCR) (Bio-Rad reagents) and/or two-step RT-dPCR with alternative cDNA synthesis reagents. Study Material 2 was measured by both RT-dPCR (one-step) ( n = 4) and orthogonal methods: single molecule flow cytometric counting ( n = 2), high performance liquid chromatograph (HPLC) ( n = 1) and isotype dilution-mass spectrometry (ID-MS) ( n = 1). Interlaboratory reproducibilities (expressed as %CV) were 21.4 %, 15.3 % and 22.0 % for Study Materials 1, 2 and 3 respectively. Analysis of overdispersion showed that the interlaboratory variation for all three Study Materials was not accounted for in their reported uncertainties, indicating uncharacterized sources of variation remain. Although the mean values of RT-dPCR and orthogonal method results were not statistically significantly different ( p = 0.46), the extrapolated mean Study Material 2 results were higher than mean Study Material 1 results (1196 vs . 808 /μL; p < 0.05). Follow-up analysis of Study Material 2 purity by ultra-performance liquid chromatography (UPLC) indicated higher molecular weight (MW) impurities constituted 16.6 % of the molecules, which are hypothesised to be the cause of the HPLC and ID-MS results being higher than the majority of Study Material 1 and 2 results. This study demonstrates that reproducible measurement of RNA templates was achieved by metrology laboratories, illustrating the potential of RT-dPCR combined with complimentary orthogonal approaches to support traceability and precision of contemporary methods for RNA quantification. This study also highlighted that detailed characterization of RNA materials and sources of bias affecting measurements such as RT efficiency is needed to further establish RT-dPCR as a primary reference measurement procedure for RNA copy number quantification.
0

Discordant bioinformatic predictions of antimicrobial resistance from whole-genome sequencing data of bacterial isolates: An inter-laboratory study

Ronan Doyle et al.Oct 5, 2019
+18
R
L
R
Background Antimicrobial resistance (AMR) poses a threat to public health. Clinical microbiology laboratories typically rely on culturing bacteria for antimicrobial susceptibility testing (AST). As the implementation costs and technical barriers fall, whole-genome sequencing (WGS) has emerged as a ‘one-stop’ test for epidemiological and predictive AST results. Few published comparisons exist for the myriad analytical pipelines used for predicting AMR. To address this, we performed an inter-laboratory study providing sets of participating researchers with identical short-read WGS data sequenced from clinical isolates, allowing us to assess the reproducibility of the bioinformatic prediction of AMR between participants and identify problem cases and factors that lead to discordant results.Methods We produced ten WGS datasets of varying quality from cultured carbapenem-resistant organisms obtained from clinical samples sequenced on either an Illumina NextSeq or HiSeq instrument. Nine participating teams (‘participants’) were provided these sequence data without any other contextual information. Each participant used their own pipeline to determine the species, the presence of resistance-associated genes, and to predict susceptibility or resistance to amikacin, gentamicin, ciprofloxacin and cefotaxime.Results Individual participants predicted different numbers of AMR-associated genes and different gene variants from the same clinical samples. The quality of the sequence data, choice of bioinformatic pipeline and interpretation of the results all contributed to discordance between participants. Although much of the inaccurate gene variant annotation did not affect genotypic resistance predictions, we observed low specificity when compared to phenotypic AST results but this improved in samples with higher read depths. Had the results been used to predict AST and guide treatment a different antibiotic would have been recommended for each isolate by at least one participant.Conclusions We found that participants produced discordant predictions from identical WGS data. These challenges, at the final analytical stage of using WGS to predict AMR, suggest the need for refinements when using this technology in clinical settings. Comprehensive public resistance sequence databases and standardisation in the comparisons between genotype and resistance phenotypes will be fundamental before AST prediction using WGS can be successfully implemented in standard clinical microbiology laboratories.* AMR : Antimicrobial resistance ARG-ANNOT : Antibiotic resistance gene-annotation ARIBA : Antimicrobial resistance identification by assembly AST : Antimicrobial susceptibility testing CARD : Comprehensive Antibiotic Resistance Database EUCAST : The European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing GOSH : Great Ormond Street Hospital NCBI : The National Center for Biotechnology Information SRST2 : Short read sequence typing 2 UHG : University Hospital Galway WGS : Whole-genome sequencing