Nueva herramienta mejora el estudio de los patrones de picaduras de insectos
Un nuevo método mejora la comprensión de cómo los insectos propagan enfermedades a través del análisis de sangre.
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Tabla de contenidos
- ¿Por qué estudiar el comportamiento de mordedura de insectos?
- El papel del Análisis de ADN
- Presentando una nueva herramienta: Bistro
- Cómo funciona Bistro
- Los algoritmos de coincidencia en Bistro
- Aplicando Bistro a muestras reales
- Importancia de los algoritmos de coincidencia
- Conclusión: Una nueva herramienta para la investigación de enfermedades
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Las Enfermedades transmitidas por vectores son enfermedades causadas por patógenos que se transmiten a través de vectores, que suelen ser insectos como mosquitos y moscas de arena. Estas enfermedades causan más de 700,000 muertes cada año. Entender cómo estos insectos muerden a las personas puede ayudarnos a crear mejores formas de prevenir la propagación de estas enfermedades.
¿Por qué estudiar el comportamiento de mordedura de insectos?
Estudiar cómo, cuándo y dónde muerden los insectos puede proporcionar información importante para diseñar estrategias de intervención efectivas. Una forma innovadora de hacerlo es examinando el ADN humano que se encuentra en la sangre de estos insectos. Al hacer coincidir el ADN de Muestras de Sangre tomadas de insectos con las personas a las que mordieron, los investigadores pueden aprender más sobre los patrones de transmisión de enfermedades.
Análisis de ADN
El papel delEl análisis de ADN es una herramienta poderosa en este campo. Los investigadores utilizan un método llamado genotipificación STR, que se centra en partes pequeñas del ADN humano llamadas repeticiones en tándem cortas (STRs). Esta técnica ya se ha utilizado para estudiar varios insectos, incluyendo moscas de arena, piojos y mosquitos.
Sin embargo, los métodos actuales para hacer coincidir muestras de sangre de insectos con personas específicas requieren coincidencias muy precisas. Esto puede dificultar el análisis de muestras que están incompletas o que provienen de varias personas. Para abordar esto, los investigadores han adaptado métodos utilizados en la ciencia forense para ayudar a identificar qué individuos pueden estar vinculados a ciertas muestras de sangre.
Presentando una nueva herramienta: Bistro
Como respuesta a los desafíos de hacer coincidir muestras de sangre con individuos, se ha desarrollado una nueva herramienta llamada bistro. Este es un paquete R diseñado para analizar perfiles STR y hacer coincidirlos con personas según su ADN. A diferencia de los métodos anteriores, la herramienta bistro puede hacer coincidir tanto perfiles de ADN completos como incompletos de muestras de sangre de insectos.
Cómo funciona Bistro
Bistro analiza muestras de ADN calculando la probabilidad de que el ADN de una persona particular esté presente en la muestra de sangre. Esto se realiza comparando los perfiles de ADN de las muestras de sangre con una base de datos de perfiles de ADN humano. Si un perfil de ADN tiene una probabilidad suficientemente alta de coincidir, se considera una coincidencia potencial.
La herramienta bistro no solo identifica coincidencias, sino que también lleva un registro de cuántos posibles contribuyentes están presentes en cada muestra de sangre. Esto ayuda a los investigadores a entender el contexto de la muestra de sangre, como si proviene de una persona o de varias.
Los algoritmos de coincidencia en Bistro
Bistro incluye algunos métodos diferentes para hacer coincidir muestras de sangre con perfiles de ADN:
Coincidencia exacta
Este método básico requiere que el ADN de la muestra de sangre coincida exactamente con el ADN de una persona. Aunque esto es muy preciso, pierde muchas coincidencias potenciales porque es tan estricto.
Coincidencia de similitud
Este método busca similitudes entre los perfiles de ADN. Si una muestra de sangre tiene un cierto porcentaje de ADN coincidente con alguien en la base de datos, esa persona se considera una coincidencia. Este enfoque es menos estricto que la coincidencia exacta, pero aún depende de tener una base de datos completa.
Coincidencia de umbral estático
En este método, las coincidencias se basan en un umbral definido por el usuario. Si la probabilidad de una coincidencia está por encima de este umbral, se considera una coincidencia. Si bien minimiza los falsos positivos, también puede perder muchas coincidencias potenciales.
Coincidencia Bistro
A diferencia de los métodos anteriores, la coincidencia bistro está diseñada para ser flexible. Puede funcionar con muestras de sangre completas e incompletas, ofreciendo aún un alto nivel de precisión. Esto permite que se encuentren más coincidencias, especialmente en los casos donde la muestra de sangre proviene de múltiples contribuyentes.
Aplicando Bistro a muestras reales
Para evaluar cuán efectivo es bistro, los investigadores lo probaron en muestras de sangre con fuentes conocidas. Encontraron que bistro coincidía con casi todas las muestras de una sola fuente. También coincidió con muchas muestras de múltiples fuentes, demostrando que funciona bien en situaciones del mundo real.
Cuando se utilizó bistro para analizar muestras de sangre de mosquitos en un área de investigación, identificó coincidencias de un número significativo de muestras de sangre recolectadas. Esto fue una gran mejora sobre los métodos anteriores, que luchaban por identificar coincidencias a partir de muestras con ADN de menor calidad.
Importancia de los algoritmos de coincidencia
Cada algoritmo de coincidencia tiene sus propias fortalezas y debilidades. La coincidencia exacta es rápida y segura, pero puede perder muchas coincidencias verdaderas. La coincidencia de similitud permite cierta flexibilidad, pero requiere una base de datos completa. La coincidencia de umbral estático ofrece resultados sólidos pero también puede dejar fuera muchas coincidencias precisas.
Bistro busca combinar las fortalezas de estos métodos mientras relaja las restricciones. Aumenta las posibilidades de hacer coincidir las muestras de sangre con las personas correctas, lo cual es crucial para estudiar cómo se propagan las enfermedades.
Conclusión: Una nueva herramienta para la investigación de enfermedades
El desarrollo de bistro representa un avance significativo en el estudio de enfermedades transmitidas por vectores. Al abordar las limitaciones de los métodos existentes, permite una mejor identificación de los contribuyentes humanos a las muestras de sangre de insectos. Esto, a su vez, conduce a intervenciones más efectivas contra las enfermedades que estos insectos transmiten.
En general, el paquete R bistro facilita a los investigadores analizar muestras de sangre y entender las complejas relaciones entre insectos y las personas a las que muerden. A medida que esta herramienta se utilice más ampliamente, podemos esperar ver avances en el campo de la prevención y control de enfermedades.
Título: bistro: An R package for vector bloodmeal identification by short tandem repeat overlap
Resumen: O_LIMeasuring vector-human contact in a natural setting can inform precise targeting of interventions to interrupt transmission of vector-borne diseases. One approach is to directly match human DNA in vector bloodmeals to the individuals who were bitten using genotype panels of discriminative short tandem repeats (STRs). Existing methods for matching STR profiles in bloodmeals to the people bitten preclude the ability to match most incomplete profiles and multi-source bloodmeals to bitten individuals. C_LIO_LIWe developed bistro, an R package that implements 3 preexisting STR matching methods as well as the packages namesake, bistro, a new algorithm described here. bistro employs forensic analysis methods to calculate likelihood ratios and match human STR profiles in bloodmeals to people using a dynamic threshold. We evaluated the algorithms accuracy and compared it to existing matching approaches using a publicly-available panel of 188 single-source and 100 multi-source samples containing DNA from 50 known human sources. Then we applied it to match 777 newly field-collected mosquito bloodmeals to a database of 645 people. C_LIO_LIThe R package implements four STR matching algorithms in user-friendly functions with clear documentation. bistro correctly matched 99% (184/185) of profiles in single-source samples, and 63% (225/359) of profiles from multi-source samples, resulting in a sensitivity of 0.75 (vs < 0.51 for other algorithms). The specificity of bistro was 0.9998 (vs. 1 for other algorithms). Furthermore, bistro identified 80% (729/909) of all possible matches for field-derived mosquitoes, yielding 1.4x more matches than existing algorithms. C_LIO_LIbistro identifies more correct bloodmeal-human matches than existing approaches, enabling more accurate and robust analyses of vector-human contact in natural settings. The bistro R package and corresponding documentation allow for straightforward uptake of this algorithm by others. C_LI
Autores: Christine F Markwalter, Z. Lapp, L. Abel, J. Mangeni, A. A. Obala, W. Prudhomme-O'Meara, S. M. Taylor
Última actualización: 2023-09-15 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.14.23295566
Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.14.23295566.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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