medigraphic.com
ENGLISH

Revista Latinoamericana de Microbiología

Revista Latinoamericana de Microbiología
  • Mostrar índice
  • Números disponibles
  • Información
    • Información general        
    • Directorio
  • Publicar
    • Instrucciones para autores        
  • medigraphic.com
    • Inicio
    • Índice de revistas            
    • Registro / Acceso
  • Mi perfil

2006, Número 2

<< Anterior Siguiente >>

Microbiología 2006; 48 (2)


Evaluación in silico de un novedoso chip de DNA basado en tecnología de huella genómica para identificación viral

Méndez TA, Flores CP, Guerra TA, Jaimes DH, Reyes RE, Maldonado RA, Espinosa LM, Maldonado RR, Beattie KL
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Ingles.
Referencias bibliográficas: 40
Paginas: 56-65
Archivo PDF: 182.67 Kb.


PALABRAS CLAVE

UFC, evaluación, hibridación virtual, in sílico.

RESUMEN

En este trabajo se evaluó, “in silico”, la identificación de organismos por medio de su huella genómica. Las secuencias genómicas de 94 HPVs se sometieron a hibridación virtual sobre un chip de DNA que contiene 342 sondas. Este Sensor Universal de Huella Genómica o UFC está integrado por un conjunto de sondas representativo de todas las secuencias posibles de 8 nucleótidos de longitud que contienen al menos dos diferencias, internas y espaciadas, entre todas ellas. El análisis de hibridación virtual permitió calcular las huellas genómicas que representan las señales producidas por la hibridación de las sondas permitiendo a lo mucho una base no apareada. Las huellas genómicas fueron comparadas entre sí para obtener mediciones de distancias entre todos los pares posibles. Se utilizó una técnica de extensión del alineamiento para considerar solo las señales compartidas por dos genomas correspondientes a la hibridación de las sondas contra sitios homólogos. Se construyó un árbol filogenético a partir de las distancias entre las huellas genómicas utilizando el algoritmo Neighbor-Joining del programa Phylip 3.61. Este árbol fue comparado con el obtenido a partir del alineamiento de los genomas completos de HPV obtenido con el programa Clustal_X 1.83. La similitud entre los árboles obtenidos por ambos métodos sugiere que el UFC-8 es capaz de discriminar con precisión los genomas virales. El análisis comparativo de las huellas genómicas indica que el UFC-8 es capaz de distinguir los tipos y subtipos de HPV.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Bautsch W. 1994. Bacterial genome mapping by two-dimensional pulsed-field gel electrophoresis (2D-PFGE). Mol Biotechnol. 2(1):29-44.

  2. Brown DF, Walpole E. 2001. Evaluation of the Mastalex latex agglutination test for methicillin resistance in Staphylococcus aureus grown on different screening media. J Antimicrob Chemother. 47(2):187-189.

  3. Coutlee F, Rouleau D, Petignat P, Ghattas G, Kornegay JR, Schlag P, Boyle S, Hankins C, Vezina S, Cote P, Macleod J, Voyer H, Forest P, Walmsley S, Franco E. 2006. Enhanced Detection and Typing of Human Papillomavirus (HPV) DNA in Anogenital Samples with PGMY Primers and the Linear Array HPV Genotyping Test. J Clin Microbiol. 44(6):1998-2006.

  4. Durbin R., S. R. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison. (1998): Biological sequence analysis: Probabilistic models of proteins and nucleic acids. Cambridge University Press, London, England

  5. Edinger RC, Migneault PC, Nolte FS. 1985. Supplementary rapid biochemical test panel for the API 20E bacterial identification system. J Clin Microbiol. 22(6):1063-1065.

  6. Felsenstein, J. 2002. PHYLIP (Phylogeny Inference Package) version 3.6a3. Distributed by the author. Department of Genome Sciences, University of Washington, Seattle.

  7. Francois P, Charbonnier Y, Jacquet J, Utinger D, Bento M, Lew D, Kresbach GM, Ehrat M, Schlegel W, Schrenzel J. 2005. Rapid bacterial identification using evanescent-waveguide oligonucleotide microarray classification. J Microbiol Methods. [Epub ahead of print].

  8. Fredricks DN, Fiedler TL, Marrazzo JM. 2005. Molecular identification of bacteria associated with bacterial vaginosis. N Engl J Med. 353(18):1899-911.

  9. Han CS, Xie G, Challacombe JF, Altherr MR, Bhotika SS, Bruce D, Campbell CS, Campbell ML, Chen J, Chertkov O, Cleland C, Dimitrijevic M, Doggett NA, Fawcett JJ, Glavina T, Goodwin LA, Hill KK, Hitchcock P, Jackson PJ, Keim P, Kewalramani AR, Longmire J, Lucas S, Malfatti S, McMurry K, Meincke LJ, Misra M, Moseman BL, Mundt M, Munk AC, Okinaka RT, Parson-Quintana B, Reilly LP, Richardson P, Robinson DL, Rubin E, Saunders E, Tapia R, Tesmer JG, Thayer N, Thompson LS, Tice H, Ticknor LO, Wills PL, Brettin TS, Gilna P. 2006. Pathogenomic Sequence Analysis of Bacillus cereus and Bacillus thuringiensis Isolates Closely Related to Bacillus anthracis. J Bacteriol. 188(9):3382-3390.

  10. Heinzel PA, SY Chan, LHo, M O’Connor, P Balaram, MS Campo, K Fujinaga, N Kiviat, J Kuypers, and H Pfister. 1995. Variation of human papillomavirus type 6 (HPV-6) and HPV-11 genomes sampled throughout the world. J Clin Microbiol. 33(7): 1746–1754.

  11. Helgason E, Okstad OA, Caugant DA, Johansen HA, Fouet A, Mock M, Hegna I, Kolsto. 2000. Bacillus anthracis, Bacillus cereus, and Bacillus thuringiensis—one species on the basis of genetic evidence. Appl Environ Microbiol. 66(6):2627-2630.

  12. Hryniewiecki T, Gzyl A, Augustynowicz E, Rawczynska-Englert I. 2002. Development of broad-range polymerase chain reaction (PCR) bacterial identification in diagnosis of infective endocarditis. J Heart Valve Dis. 11(6):870-874.

  13. http://www.ircm.qc.ca/microsites/hpv/en/390.html

  14. 14.http://www.stgen.lanl.gov/stgen/virus/hpv/compendium/htdocs/COMPENDIUM_PDF/94PDF/3/MakePart3.pdf

  15. Kaneko T, Nozaki R, Aizawa K. 1978. Deoxyribonucleic acid relatedness between Bacillus anthracis, Bacillus cereus and Bacillus thuringiensis. Microbiol Immunol. 22(10):639-641.

  16. Karlin, S. y S. F. Altschul (1993): “Applications and statistics for multiple high-scoring segments in molecular sequences”. Proc Natl Acad Sci USA 90(12): 5873-5877.

  17. Keinanen-Toivola MM, Revetta RP, Santo Domingo JW. 2006. Identification of active bacterial communities in a model drinking water biofilm system using 16S rRNA-based clone libraries. FEMS Microbiol Lett. 257(2):182-188.

  18. Kelly JJ, Siripong S, McCormack J, Janus LR, Urakawa H, El Fantroussi S, Noble PA, Sappelsa L, Rittmann BE, Stahl DA. 2005. DNA microarray detection of nitrifying bacterial 16S rRNA in wastewater treatment plant samples. Water Res. 39(14):3229-3238.

  19. Kim BC, Park JH, Gu MB. 2005. Multiple and simultaneous detection of specific bacteria in enriched bacterial communities using a DNA microarray chip with randomly generated genomic DNA probes. Anal Chem. 15;77(8):2311-2317.

  20. Kumar S, Tamura K, Nei M. 2004. MEGA3: Integrated software for Molecular Evolutionary Genetics Analysis and sequence alignment. Brief Bioinform. 5(2):150-63.

  21. Lachica RV. 1976. Simplified thermonuclease test for rapid identification of Staphylococcus aureus recovered on agar media. Appl Environ Microbiol. 32(4):633-634.

  22. Lau SK, Ng KH, Woo PC, Yip KT, Fung AM, Woo GK, Chan KM, Que TL, Yuen KY. 2006. Usefulness of the MicroSeq 500 16S rDNA bacterial identification system for identification of anaerobic Gram positive bacilli isolated from blood cultures. J Clin Pathol. 59(2):219-222.

  23. Liu Y, Han JX, Huang HY, Zhu B. 2005. Development and evaluation of 16S rDNA microarray for detecting bacterial pathogens in cerebrospinal fluid. Exp Biol Med (Maywood). 230(8):587-591.

  24. Lorenz E, Leeton S, Owen RJ. 1997. A simple method for sizing large fragments of bacterial DNA separated by PFGE. Comput Appl Biosci. 13(4):485-486.

  25. Lu JJ, Perng CL, Lee SY, Wan CC. 2000. Use of PCR with universal primers and restriction endonuclease digestions for detection and identification of common bacterial pathogens in cerebrospinal fluid. J Clin Microbiol. 38(6):2076-2080.

  26. Matveeva, O.V., Shabalina S. A., Nemtsov V. A., Tsodikov A. D., Gesteland R. F. Atkins J. F. (2003): Thermodynamic calculations and statistical correlations for oligo-probes design, Nucleic Acids Research, 31, 4211-4217.

  27. Mount D. W. (2001): Bioinformatics. Cold Spring Harbor Laboratory Press, New York, USA.

  28. Okhravi N, Adamson P, Matheson MM, Towler HM, Lightman S. 2000. PCR-RFLP-mediated detection and speciation of bacterial species causing endophthalmitis. Invest Ophthalmol Vis Sci. 41(6):1438-1447.

  29. Reyes-Lopez, M.A., Mendez-Tenorio, A., Maldonado-Rodriguez, R., Doktycz, M., Fleming, J.T., Beattie, K. L. (2003): Fingerprinting of prokaryotic 16S rRNA genes using oligodeoxyribonucleotide microarrays and virtual hybridization, Nucleic Acids Research. 31: 779-789.

  30. 30 Roach JC, Levett PN, Lavoie MC. 2006 Identification of Streptococcus iniae by commercial bacterial identification systems. J Microbiol Methods. 6; [Epub ahead of print].

  31. Sakamoto M, Takeuchi Y, Umeda M, Ishikawa I, Benno Y. 2003. Application of terminal RFLP analysis to characterize oral bacterial flora in saliva of healthy subjects and patients with periodontitis. J Med Microbiol. 52(Pt 1):79-89.

  32. Sandri MT, Lentati P, Benini E, Dell’orto P, Zorzino L, Carozzi FM, Maisonneuve P, Passerini R, Salvatici M, Casadio C, Boveri S, Sideri M. 2006. Comparison of the Digene HC2 Assay and the Roche AMPLICOR Human Papillomavirus (HPV) Test for Detection of High-Risk HPV Genotypes in Cervical Samples. J Clin Microbiol. 44(6):2141-6.

  33. Shou SY, Feng ZZ, Miao LX, Miu FB. 2006. Identification of AFLP markers linked to bacterial wilt resistance gene in tomato. Yi Chuan. 28(2):195-199.

  34. The Institute of Genomic Research. 2006. Comprehensive microbial resource (database of prokaryotic genomes). http:// cmr.tigr.org/tigr-scripts/CMR/CmrHomePage.cgi.

  35. Thompson JD, Gibson TJ, Plewniak F, Jeanmougin F, Higgins DG. 1997. The CLUSTAL_X windows interface: flexible strategies for multiple sequence alignment aided by quality analysis tools. Nucleic Acids Res. 25(24):4876-82.

  36. Toledo MR, Trabulsi LR. 1983. Correlation between biochemical and serological characteristics of Escherichia coli and results of the Sereny test. J Clin Microbiol. 17(3):419-421.

  37. Wellinghausen N, Wirths B, Franz AR, Karolyi L, Marre R, Reischl U. 2004. Algorithm for the identification of bacterial pathogens in positive blood cultures by real-time LightCycler polymerase chain reaction (PCR) with sequence-specific probes. Diagn Microbiol Infect Dis. 48(4):229-241.

  38. Yang G, Liang CH, Cui JH, Chen S. 2006. The development and clinical application of papillomavirus genotyping by DNA chip. Zhonghua Liu Xing Bing Xue Za Zh;27(1):47-49.

  39. Yang S, Lin S, Kelen GD, Quinn TC, Dick JD, Gaydos CA, Rothman RE. 2002. Quantitative multiprobe PCR assay for simultaneous detection and identification to species level of bacterial pathogens. J Clin Microbiol. 40(9):3449-3454.

  40. Zimmer K, Drager KG, Klawonn W, Hess RG. 1999. Contribution to the diagnosis of Johne’s disease in cattle. Comparative studies on the validity of Ziehl-Neelsen staining, faecal culture and a commercially available DNA-Probe test in detecting Mycobacterium paratuberculosis in faeces from cattle. Zentralbl Veterinarmed B. (2):137-140.




2020     |     www.medigraphic.com

Mi perfil

C?MO CITAR (Vancouver)

Microbiología. 2006;48

ARTíCULOS SIMILARES

CARGANDO ...