Análisis bioinformático de los cebadores para los genes de Hemaglutinina, Proteína Nuclear y Proteínas de Matriz del virus de Influenza A H1N1 empleados en el diagnóstico a pacientes por RT-PCR en tiempo real, de 2019 a agosto de 2020
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Date
2021
Authors
Forero Buitrago, Lizeth Johana
Advisors
Martínez Pérez, Francisco José
Barrios Hernández, Carlos Jaime
Evaluators
Marchant Rojas, Sergio Andrés
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
El virus de la Influenza A H1N1 es un virus zoonótico de genoma monocatenario de ARN en
sentido negativo que infecta humanos, cerdos, aves y otros animales. Los diagnósticos
epidemiológicos indican que el virus continúa mutando, lo cual, origina nuevas epidemias y
pandemias. Las pruebas de RT-PCR con los genes HA, NP y M1-M2 autorizados por la OMS,
son la forma más rápida para detectar personas infectadas, pero con la alta tasa mutacional del
virus se ha evidenciado que los cebadores y las sondas comerciales no amplifican y generan
falsos negativos, aunque las vacunas para la Influenza son actualizadas año a año, las pruebas
para diagnóstico no lo son. Los análisis bioinformáticos realizados por el grupo CAGE desde
1991-2019, han demostrado que existen nuevos patrones mutacionales que generan
diagnósticos incorrectos o que reconocen otros virus de Influenza. Para descartar falsos
negativos, se crearon nuevos cebadores, sondas y oligonucleótidos de los genes HA, NP y M1-
M2 del virus de la Influenza A H1N1 y se evaluó su eficiencia in silico para implementarlos
en los diagnósticos de RT-PCR. Se obtuvieron 7362 secuencias de IRD y se validaron con el
software Sequence Manager y un código de selección en la supercomputadora GUANE-1,
obteniendo 5872 secuencias para el año 2019 y 1490 para el año 2020. Se construyó una base
de datos que permitió validar la eficiencia de los cebadores y sondas, al conocer los nucleótidos
mayoritarios A-T y los degenerados R-Y en las secuencias consenso. Se corroboraron los
alineamientos en BLAST con los cebadores y sondas de los nucleótidos mayoritarios, los
cuales reconocieron sus respectivas secuencias para los años 2019-2020. Se observó con
algoritmos-Zuker las secuencias diseñadas fueron eficientes en RT-PCR con el sustrato
sintético. En conclusión, el sistema de diagnóstico puede ser eficiente para su aplicación en
pacientes.
Description
Keywords
Bioinformática, Influenza A H1N1, Cebadores de RT-PCR, Diagnóstico molecular