أدى ظهور فيروسSARS-CoV-2 ، الفيروس المسؤول عن جائحة كوفيد-19، إلى أزمة صحية عالمية أدت إلى انتشار المرض والوفاة واضطرابات واسعة النطاق في الحياة اليومية. يعد الحصول على لقاح لجائحة كوفيد-19أمراً بالغ الأهمية في السيطرة على انتشار الفيروس مما سيساعد على إنهاء الوباء واستعادة الحياة الطبيعية للمجتمع. يعد لقاح الرنا المرسال (mRNA) من اللقاحات الأكثر حظاً للاستخدام كلقاح مضاد لفيروس كوفيد-19، إلا أنه يواجه عدد من قيود الاستخدام المرتبطة بالتلف التلقائي. قام أكاديميون من جامعة ستانفورد ومجتمع Eterna برعاية مسابقة عبر منصةKaggle لدراسة مسألة التلف التلقائي لجزيء الرنا المرسال. يهدف هذا البحث إلى بناء نموذج تعلّم عميق تنبّؤي بمعدل التلف الحاصل عند كل جزيء من جزئيات لقاح الرنا المرسال. تم بناء نموذج تعلم عميق باستخدام الشبكات العصبونية التكرارية ثنائية الاتجاه واستخدام هذا النموذج على قاعدة بيانات الرنا المرسال التي وفرتها جامعة ستانفورد على الانترنت كلقاح مضاد للكوفيد-19 للتنبؤ بمعدل التلف الحاصل لتسلسل الرنا المرسال. فقد تم التنبؤ بخمسة قيم فعالية عند كل جزيء في تسلسل الرنا المرسال. شملت القيم التي تم التنبؤ بها معدل التلف التلقائي عند: ارتفاع درجة الحموضة، ارتفاع درجة الحرارة، ارتفاع درجة الحموضة بوجود المغنيسيوم وارتفاع درجة الحرارة بوجود المغنيسيوم. تمت تجزئة قاعدة بيانات ستانفورد للقاح الرنا المرسال المضاد لكوفيد-19 إلى ثلاث مجموعات رئيسة تشمل: التدريب والتحقق ومجموعة الاختبار. بلغت قيمة متوسط جذر الخطأ التربيعي لقيم معدل التلف التلقائي عند كل جزيء من تتابع جزئيات لقاح الرنا المرسال 0.32086 في مجموعة الاختبار. وقد تفوقت هذه القيمة على النماذج الفائزة في المسابقة بهامش0.02112. تساعد هذه الدراسة الباحثين الآخرين على فهم أفضل لكيفية التنبؤ بخصائص جزيء تسلسل الرنا المرسال لتطوير لقاح مستقر كوفيد-19.

محتوى المقالة الرئيسي

Alyaa M. Zyara
Atheer Abdulrazzaq Aldoori
Farah Thamer Samawi
https://orcid.org/0000-0003-0931-1537
Shaymaa Ismael Kadhim
https://orcid.org/0000-0002-5925-8722
Zainab Anwar Ali
https://orcid.org/0000-0001-9047-0986

الملخص

تم إجراء العديد من الدراسات حول العلاقة بين COVID-19 والمؤشرات الحيوية المختلفة منذ بداية جائحة كورونا بما في ذلك فصائل الدم ABO و D-dimer و Ferritin و CRP. شملت هذه الدراسة ستمائة (600) مريض تم تقسيمهم الى 324 ( 56٪ ) أنثى والباقي  276( 46٪ ) ذكور. اشارت الدراسة الى تكرار فصائل مجاميع الدم A و B و AB وO 25.33 ; 38.00 ; 31.33 و 5.33٪ على التوالي . كما أشار التحليل الاحصائي بوجود ارتباط بين فصيلة الدم ABO و D-dimer و Ferritin و CRP لمرضى COVID-19 من خلال وجود فروق معنوية بينهم وبين الفيريتين (P≤0.01) ، ولكن لا توجد فروق ذات دلالة إحصائية لكل من D-dimer و CRP. اما بالنسبة للارتباط العمري بين مرضى COVID-19 والمؤشرات الحيوية ، أظهرت مستويات D-dimer و Ferritin فرقًا كبيرًا (P≤0.01) ، (P≤0.05) بين الأعمار. وفي الوقت نفسه كان مستوى CRP غير كبير.و بالنظر إلى تأثير الجنس على المؤشرات الحيوية لمرضى COVID-19 ، كانت ذكور D-dimer و Ferritin معنوية (P≤0.05) ، (P≤0.01) بالتتابع من الإناث. لكن لا يوجد تأثير مهم لمستوى CRP. أثبتت نتائجنا أن العمر عامل مهم لتطور عدوى COVID-19. يعتبر الارتباط بين فصيلة الدم ABO و D-dimer و CRP و Ferritin أيضا عامل خطورة مهم ويحتاج الى المزيد من التحقيق.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
أدى ظهور فيروسSARS-CoV-2 ، الفيروس المسؤول عن جائحة كوفيد-19، إلى أزمة صحية عالمية أدت إلى انتشار المرض والوفاة واضطرابات واسعة النطاق في الحياة اليومية. يعد الحصول على لقاح لجائحة كوفيد-19أمراً بالغ الأهمية في السيطرة على انتشار الفيروس مما سيساعد على إنهاء الوباء واستعادة الحياة الطبيعية للمجتمع. يعد لقاح الرنا المرسال (mRNA) من اللقاحات الأكثر حظاً للاستخدام كلقاح مضاد لفيروس كوفيد-19، إلا أنه يواجه عدد من قيود الاستخدام المرتبطة بالتلف التلقائي. قام أكاديميون من جامعة ستانفورد ومجتمع Eterna برعاية مسابقة عبر منصةKaggle لدراسة مسألة التلف التلقائي لجزيء الرنا المرسال. يهدف هذا البحث إلى بناء نموذج تعلّم عميق تنبّؤي بمعدل التلف الحاصل عند كل جزيء من جزئيات لقاح الرنا المرسال. تم بناء نموذج تعلم عميق باستخدام الشبكات العصبونية التكرارية ثنائية الاتجاه واستخدام هذا النموذج على قاعدة بيانات الرنا المرسال التي وفرتها جامعة ستانفورد على الانترنت كلقاح مضاد للكوفيد-19 للتنبؤ بمعدل التلف الحاصل لتسلسل الرنا المرسال. فقد تم التنبؤ بخمسة قيم فعالية عند كل جزيء في تسلسل الرنا المرسال. شملت القيم التي تم التنبؤ بها معدل التلف التلقائي عند: ارتفاع درجة الحموضة، ارتفاع درجة الحرارة، ارتفاع درجة الحموضة بوجود المغنيسيوم وارتفاع درجة الحرارة بوجود المغنيسيوم. تمت تجزئة قاعدة بيانات ستانفورد للقاح الرنا المرسال المضاد لكوفيد-19 إلى ثلاث مجموعات رئيسة تشمل: التدريب والتحقق ومجموعة الاختبار. بلغت قيمة متوسط جذر الخطأ التربيعي لقيم معدل التلف التلقائي عند كل جزيء من تتابع جزئيات لقاح الرنا المرسال 0.32086 في مجموعة الاختبار. وقد تفوقت هذه القيمة على النماذج الفائزة في المسابقة بهامش0.02112. تساعد هذه الدراسة الباحثين الآخرين على فهم أفضل لكيفية التنبؤ بخصائص جزيء تسلسل الرنا المرسال لتطوير لقاح مستقر كوفيد-19. Baghdad Sci.J [انترنت]. 30 أغسطس، 2023 [وثق 20 مايو، 2024];20(4(SI):1459-68. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/8871
القسم
Special Issue - Current advances in anti-infective strategies

كيفية الاقتباس

1.
أدى ظهور فيروسSARS-CoV-2 ، الفيروس المسؤول عن جائحة كوفيد-19، إلى أزمة صحية عالمية أدت إلى انتشار المرض والوفاة واضطرابات واسعة النطاق في الحياة اليومية. يعد الحصول على لقاح لجائحة كوفيد-19أمراً بالغ الأهمية في السيطرة على انتشار الفيروس مما سيساعد على إنهاء الوباء واستعادة الحياة الطبيعية للمجتمع. يعد لقاح الرنا المرسال (mRNA) من اللقاحات الأكثر حظاً للاستخدام كلقاح مضاد لفيروس كوفيد-19، إلا أنه يواجه عدد من قيود الاستخدام المرتبطة بالتلف التلقائي. قام أكاديميون من جامعة ستانفورد ومجتمع Eterna برعاية مسابقة عبر منصةKaggle لدراسة مسألة التلف التلقائي لجزيء الرنا المرسال. يهدف هذا البحث إلى بناء نموذج تعلّم عميق تنبّؤي بمعدل التلف الحاصل عند كل جزيء من جزئيات لقاح الرنا المرسال. تم بناء نموذج تعلم عميق باستخدام الشبكات العصبونية التكرارية ثنائية الاتجاه واستخدام هذا النموذج على قاعدة بيانات الرنا المرسال التي وفرتها جامعة ستانفورد على الانترنت كلقاح مضاد للكوفيد-19 للتنبؤ بمعدل التلف الحاصل لتسلسل الرنا المرسال. فقد تم التنبؤ بخمسة قيم فعالية عند كل جزيء في تسلسل الرنا المرسال. شملت القيم التي تم التنبؤ بها معدل التلف التلقائي عند: ارتفاع درجة الحموضة، ارتفاع درجة الحرارة، ارتفاع درجة الحموضة بوجود المغنيسيوم وارتفاع درجة الحرارة بوجود المغنيسيوم. تمت تجزئة قاعدة بيانات ستانفورد للقاح الرنا المرسال المضاد لكوفيد-19 إلى ثلاث مجموعات رئيسة تشمل: التدريب والتحقق ومجموعة الاختبار. بلغت قيمة متوسط جذر الخطأ التربيعي لقيم معدل التلف التلقائي عند كل جزيء من تتابع جزئيات لقاح الرنا المرسال 0.32086 في مجموعة الاختبار. وقد تفوقت هذه القيمة على النماذج الفائزة في المسابقة بهامش0.02112. تساعد هذه الدراسة الباحثين الآخرين على فهم أفضل لكيفية التنبؤ بخصائص جزيء تسلسل الرنا المرسال لتطوير لقاح مستقر كوفيد-19. Baghdad Sci.J [انترنت]. 30 أغسطس، 2023 [وثق 20 مايو، 2024];20(4(SI):1459-68. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/8871

المراجع

De Wit E, Van Doremalen N, Falzarano D, Munster VJ. SARS and MERS: recent insights into emerging coronaviruses. Nat Rev Microbiol. 2016 Aug; 14(8): 523-34. https://doi.org/10.1038/nrmicro.2016.81.

Hui DS, Chan MC, Wu AK, Ng PC. Severe acute respiratory syndrome (SARS): epidemiology and clinical features. Postgrad Med J. 2004 Jul 1; 80(945): 373-81. https://doi.org/10.1136/pgmj.2004.020263

Chen Y, Liu Q, Guo D. Emerging coronaviruses: genome structure, replication, and pathogenesis. J Med Virol. 2020 Apr; 92(4): 418-23. https://doi.org/10.1002/jmv.25681 .

World Health Organization. The true death toll of COVID-19: 2021.estimating global excess mortality. https://www.who.int/data/stories/the-true-death-toll-of-covid-19-estimating-global-excess-mortality

Salah HA, Ahmed AS. Coronavirus Disease Diagnosis, Care and Prevention (COVID-19) Based on Decision Support System. Baghdad Sci J. 2021; 18(8): 3. https://doi.org/10.21123/bsj.2021.18.3.0593.

Weiss SR, Leibowitz JL. Coronavirus pathogenesis. Advances in virus research. 2011 Jan 1; 81: 85-164. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-385885-6.00009-2

International committee on taxonomy of viruses (ICTV). Taxonomy.2018. https://ictv.global/taxonomy

Pormohammad A, Ghorbani S, Khatami A, Farzi R, Baradaran B, Turner DL, et al. Comparison of confirmed COVID‐19 with SARS and MERS cases‐Clinical characteristics, laboratory findings, radiographic signs and outcomes: a systematic review and meta‐analysis. Rev Med Virol. 2020 Jul; 30(4): e2112. https://doi.org/10.1002/rmv.2112.

Covid CD, Team R, Bialek S, Bowen V, Chow N, Curns A, Gierke R, et al. Geographic differences in COVID-19 cases, deaths, and incidence—United States. Morb Mortal Wkly Rep. 2020 Apr 4;69(15):465. https://doi.org/10.15585/mmwr.mm6915e4 .

Williamson EJ, Walker AJ, Bhaskaran K, Bacon S, Bates C, Morton CE, et al. OpenSAFELY: factors associated with COVID-19 death in 17 million patients. Nature. 2020 Aug 8; 584(7821): 430. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2521-4 .

Fan H, Zhang L, Huang B, Zhu M, Zhou Y, Zhang H, et al. Retrospective analysis of clinical features in 101 death cases with COVID-19. MedRxiv. 2020 Mar 12. https://doi.org/10.1101/2020.03.09.20033068 .

Zeng X, Fan H, Lu D, Huang F, Meng X, Li Z, et al. Association between ABO blood groups and clinical outcome of coronavirus disease 2019: Evidence from two cohorts. Medrxiv. 2020 Jan 1. https://doi.org/10.1101/2020.04.15.20063107

Lindesmith L, Moe C, Marionneau S, Ruvoen N, Jiang XI, Lindblad L, et al. Human susceptibility and resistance to Norwalk virus infection. Nat Med. 2003 May 1; 9(5): 548-53. https://doi.org/10.1038/nm860.

Hessami A, Shamshirian A, Heydari K, Pourali F, Alizadeh-Navaei R, Moosazadeh M, et al. Cardiovascular diseases burden in COVID-19: Systematic review and meta-analysis. Am J Emerg Med. 2021 Aug 1; 46: 382-91. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2020.10.022

Van Vark LC, Bertrand M, Akkerhuis KM, Brugts JJ, Fox K, Mourad JJ, et al. Angiotensin-converting enzyme inhibitors reduce mortality in hypertension: a meta-analysis of randomized clinical trials of renin–angiotensin–aldosterone system inhibitors involving 158 998 patients. Eur Heart J. 2012 Aug 1; 33(16): 2088-97. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehs075.

Reilly JP, Meyer NJ, Shashaty MG, Feng R, Lanken PN, Gallop R, et al. ABO blood type A is associated with increased risk of ARDS in whites following both major trauma and severe sepsis. Chest. 2014 Apr 1; 145(4): 753-61. https://doi.org/10.1378/chest.13-1962

Wolpin BM, Chan AT, Hartge P, Chanock SJ, Kraft P, Hunter DJ, et al. ABO blood group and the risk of pancreatic cancer. J Nati Cancer Inst. 2009 Mar 18; 101(6): 424-31. https://doi.org/10.1093/jnci/djp020.

Etemadi A, Kamangar F, Islami F, Poustchi H, Pourshams A, Brennan P, et al. Mortality and cancer in relation to ABO blood group phenotypes in the Golestan Cohort Study. BMC Med. 2015 Dec; 13(1): 1-7. https://doi.org/10.1186/s12916-014-0237-8 .

Antoniak S. The coagulation system in host defense. Res Pract Thromb Haemost. 2018 Jul 1; 2 (3): e12109. https://doi.org/10.1002/rth2.12109 .

Lippi G, Favaloro EJ. D-dimer is associated with severity of coronavirus disease 2019: a pooled analysis. Thromb haemost. 2020 May;120 (5): 876-8. https://doi.org/10.1055/s-0040-1709650 .

Wilde JT, Kitchen S, Kinsey S, Greaves M, Preston FE. Plasma D‐dimer levels and their relationship to serum fibrinogen/fibrin degradation products in hypercoagulable states. Br J Haematol. 1989 Jan; 71(1): 65-70. https://doi.org/10.1111/j.1365-2141.1989.tb06276.x.

Levi M, Thachil J. Coronavirus disease 2019 coagulopathy: disseminated intravascular coagulation and thrombotic microangiopathy—either, neither, or both. Semin Thromb hemost 2020 Oct; 46 (7): 781-784. https://doi.org/10.1055/s-0040-1712156.

Mohammed SK, Taha MM, Taha E M, Mohammad MNA. Cluster Analysis of Biochemical Markers as Predictor of COVID-19 Severity. Baghdad Sci J 2022, 19(6): 1423-142. https://dx.doi.org/10.21123/bsj.2022.4242

Valkanova V, Ebmeier KP, Allan CL. CRP, IL-6 and depression: a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies. J Affect Disord. 2013 Sep 25; 150(3):736-44. https://doi.org/10.1016/j.jad.2013.06.004.

Seckback J. Ferreting out the secrets of plant ferritin‐a review. J Plant Nutr. 1982 Jan 1; 5(4-7): 369-94. https://doi.org/10.1080/01904168209362966 .

Fox T, Geppert J, Dinnes J, Scandrett K, Bigio J, Sulis G, et al. Antibody tests for identification of current and past infection with SARS‐CoV‐2. Cochrane database of Systematic reviews. 2022(11). https://doi.org/10.1002/14651858.CD013652.

SAS. Statistical Analysis System, User's Guide. Statistical. 2018. Version 9.6th ed. SAS. Inst. Inc. Cary. N.C. USA.

Pranata R, Huang I, Lim M A, Wahjoepramono E J, July J. Impact of cerebrovascular and cardiovascular diseases on mortality and severity of COVID-19–systematic review, meta-analysis, and meta-regression. J stroke cerebrovasc dis. 2020; 29(8): 104949. https://doi.org/10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2020.104949 .

World Health Organization. 2020. Report of the WHO-China joint mission on coronavirus disease 2019 (COVID-19). https://www.who.int/docs/defaultsource/coronaviruse/who-china-joint-mission-oncovid-19-final-report.pdf.

Woo PC, Lau SK, Wong BH, Tsoi HW, Fung AM, Kao RY, et al. Differential sensitivities of severe acute respiratory syndrome (SARS) coronavirus spike polypeptide enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and SARS coronavirus nucleocapsid protein ELISA for serodiagnosis of SARS coronavirus pneumonia. J Clin Microbiol 2005 Jul; 43(7): 3054-8. https://doi.org/10.1128/JCM.43.7.3054-3058.2005 .

Hoiland R L, Fergusson N A, Mitra A R, Griesdale D E, Devine D V, Stukas S, et al. The association of ABO blood group with indices of disease severity and multiorgan dysfunction in COVID-19. Blood Adv. 2020; 4(20): 4981-4989. https://doi.org/10.1182/bloodadvances.2020002623.

Leaf R K, Al‐Samkari H, Brenner S K, Gupta S, Leaf D E. ABO phenotype and death in critically ill patients with COVID‐19. Br J Haematol. 2020; 190(4): e204. https://doi.org/10.1111/bjh.16984 .

Li J, Wang X, Chen J, Cai Y, Deng A, Yang M. Association between ABO blood groups and risk of SARS‐CoV‐2 pneumonia. Br J Haematol. 2020; 190(1): 24. https://doi.org/10.1111/bjh.16797 .

Ray J G, Schull M J, Vermeulen M J, Park A L. Association between ABO and Rh blood groups and SARS-CoV-2 infection or severe COVID-19 illness: a population-based cohort study. Ann Intern Med, 2021; 174(3): 308-315. https://doi.org/10.7326/M20-4511

Zhao J, Yang Y, Huang H, Li D, Gu D, Lu X, et al. Relationship between the ABO blood group and the coronavirus disease 2019 (COVID-19) susceptibility. Clin Infect Dis, 2021; 73(2): 328-331. https://doi.org/10.1093/cid/ciaa1150.

Zietz M, Zucker J, Tatonetti N P. Associations between blood type and COVID-19 infection, intubation, and death. Nat Commun. 2020; 11(1): 5761. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19623-x.

Barnkob M B, Pottegård A, Støvring H, Haunstrup T M, Homburg K, Larsen R, et al. Reduced prevalence of SARS-CoV-2 infection in ABO blood group O. Blood Adv. 2020; 4(20): 4990-4993. https://doi.org/10.1182/bloodadvances.2020002657.

Boudin L, Janvier F, Bylicki O, Dutasta F. ABO blood groups are not associated with the risk of acquiring SARS-CoV-2 infection in young adults. Haematologica. 2020; 105(12): 2841. https://doi.org/10.3324/haematol.2020.265066

Latz C A, DeCarlo C, Boitano L, Png C M, Patell R, Conrad M F, et al. Blood type and outcomes in patients with COVID-19. Ann Hematol. 2020; (99): 2113-2118. https://doi.org/10.1007/s00277-020-04169-1

Wu J, Liu J, Zhao X, Liu C, Wang W, Wang D, et al. Clinical characteristics of imported cases of coronavirus disease 2019 (COVID-19) in Jiangsu Province: a multicenter descriptive study. Clin Infect Dis 2020 Jul 28; 71(15): 706-12. https://doi.org/10.1093/cid/ciaa199.

Al Meani SA, Abdulkareem AH, Ibrahim MO, Ahmed MM, Mukhlif MY. Assessment the correlation of D-dimer and ferritin level in patients infected with Covid-19 in Anbar Governorate of Iraq. Syst Rev Pharm 2020; 11(9): 1130-3. https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Assessment+the+correlation+of+D-dimer+and+ferritin+level+in+patients+infected+with+Covid-19+in+Anbar+Governorate+of+Iraq.+&btnG=

Zhou B, She J, Wang Y, Ma X. Utility of ferritin, procalcitonin, and C-reactive protein in severe patients with 2019 novel coronavirus disease. Res Sq. 2020 https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-18079/v1

AL-Furat AL. study the relationship between CRP and Ferritin in people infection with COVID-19 in AL-Najaf Governorate, Iraq. Al-Kufa Univ J Biol 2020; 12: 20-6. https://www.iasj.net/iasj/download/ac21813023f5339e

Tan YJ, Goh PY, Fielding BC, Shen S, Chou CF, Fu JL, et al. Profiles of antibody responses against severe acute respiratory syndrome coronavirus recombinant proteins and their potential use as diagnostic markers. Clin Vaccine Immunol 2004 Mar; 11(2): 362-71.https://doi.org/10.1128/CDLI.11.2.362-371.2004

Kim JM, Chung YS, Jo HJ, Lee NJ, Kim MS, Woo SH, et al. Identification of coronavirus isolated from a patient in Korea with COVID-19. Osong Public Health Res Perspect. 2020 Feb; 11(1): 3. https://doi.org/10.24171/j.phrp.2020.11.1.02

Tahamtan A, Ardebili A. Real-time RT-PCR in COVID-19 detection: issues affecting the results. Expert Rev Mol Diagn. 2020 May 3; 20(5): 453-4. https://doi.org/10.1080/14737159.2020.1757437 .

Salih AM, Salman IN, khudhair Z, abdulwahid R. Study ABO / Rh Systems with IL-18 & IL-33 in Iraqi Patients with Diabetes Mellitus Type II. Baghdad Sci J. 2014 Sep. 7 [cited 2023 Jun. 18]; 11(3): 1136-44. https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/2003

Diagnostic testing for SARS-CoV-2, (n.d.). https://www.who.int/publications/i/item/diagnostic-testing-for-sars-cov-2 (accessed October 15, 2020).

Guillon, P, Clément M, Sébille V, Rivain J G, Chou C F, Ruvoën-Clouet N, et al. Inhibition of the interaction between the SARS-CoV spike protein and its cellular receptor by anti-histo-blood group antibodies. Glycobiology. 2008; 18(12):1085-1093. https://doi.org/10.1093/glycob/cwn093.

Ritchie G, Harvey D J, Feldmann F, Stroeher U, Feldmann H, Royle L, et al. Identification of N-linked carbohydrates from severe acute respiratory syndrome (SARS) spike glycoprotein. Virology. 2010; 399(2): 257-269. https://doi.org/10.1016/j.virol.2009.12.020

Defeating COVID-19: The Science Behind a New ELISA for COVID-19 Seroconversion Detection, The Scientist Magazine. (n.d.). https://www.the-scie ntist.com/the-marketplace/defeating-covid-19-the-science-behind-a-new-elisa-for-covid-19-seroconversion-detection-67721(accessed October 15, 2020).

Chen N, Zhou M, Dong X, Qu J, Gong F, Han Y, et al. Epidemiological and clinical characteristics of 99 cases of 2019 novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study. lancet. 2020 Feb 15; 395(10223): 507-13.https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30211-7.

Grant BD, Anderson CE, Williford JR, Alonzo LF, Glukhova VA, Boyle DS, et al. SARS-CoV-2 coronavirus nucleocapsid antigen-detecting half-strip lateral flow assay toward the development of point of care tests using commercially available reagents. Anal Chem. 2020 Jul 1; 92(16): 11305-9. https://doi.org/10.1021/ acs.analchem.0c01975

Huang WE, Lim B, Hsu CC, Xiong D, Wu W, Yu Y, et al. RT‐LAMP for rapid diagnosis of coronavirus SARS‐CoV‐2. Microb Biotechnol. 2020 Jul; 13(4): 950-61.https://doi.org/ 10.1111/1751-7915.13586.

Nachtigall FM, Pereira A, Trofymchuk OS, Santos LS. Detection of SARS-CoV-2 in nasal swabs using MALDI-MS. Nat Biotechnol. 2020 Oct 1; 38(10): 1168-73. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0644-7

Jacofsky D, Jacofsky EM, Jacofsky M. Understanding antibody testing for COVID-19. J Arthroplasty. 2020 Jul 1; 35(7): S74-81.https://doi.org/10.1016/j. arth.2020.04.055.

Broughton JP, Deng X, Yu G, Fasching CL, Servellita V, Singh J, et al. CRISPR–Cas12-based detection of SARS-CoV-2. Nat Biotechnol. 2020 Jul; 38(7): 870-4. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0513-4 .

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.