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Abstrakt

Eine Fallstudie zur Entdeckung des neuartigen zytoplasmatischen Citrus-Leprosis -Virus Typ 2 unter Verwendung kleiner RNA-Bibliotheken mittels Next-Generation-Sequenzierung und bioinformatischen Analysen

Avijit Roy, Jonathan Shao, John S. Hartung, William Schneider und RH Brlansky

Die Einführung innovativer Sequenzierungstechnologie, die als „Next-Generation“-Sequenzierung (NGS) bezeichnet wird, bietet einen neuen Ansatz zur Identifizierung der „unbekannten bekannten“ und „unbekannten unbekannten“ viralen Krankheitserreger ohne vorherige Kenntnis. Die Genome von Pflanzenviren können schnell bestimmt werden, selbst wenn sie in extrem niedrigen Titern im infizierten Wirt auftreten. Die Methode basiert auf einer massiv parallelen Sequenzierung der Population kleiner RNA-Moleküle mit einer Länge von 18 bis 35 Nukleotiden, die durch die RNA-Silencing-Wirtsabwehr erzeugt werden. Verbesserungen in der Chemie, bioinformatische Werkzeuge und Fortschritte in der Technik haben die Kosten von NGS gesenkt, seine Zugänglichkeit erhöht und seine Anwendung im Bereich der Pflanzenvirologie ermöglicht. In dieser Übersicht diskutieren wir die Nutzung der Illumina GA IIX-Plattform in Kombination mit der Anwendung molekularbiologischer und bioinformatischer Werkzeuge zur Entdeckung eines neuen zytoplasmatischen Citrus-Leprosis-Virus (CiLV). Dieses neue Virus erzeugte typische Symptome von CiLV, wurde jedoch weder mit serologischen noch mit PCR-basierten Tests für das zuvor beschriebene Virus nachgewiesen. Das neue virale Genom war auch in geringer Konzentration in der Süßorange (Citrus sinensis) vorhanden, einer wichtigen Gartenbaupflanze mit unvollständigen genomischen Ressourcen. Dies ist eine häufige Situation in der Gartenbauforschung und ein Beispiel für den breiteren Nutzen dieses Ansatzes. Neben der Entdeckung neuer Viren können die Sequenzdaten auch für Studien zur viralen Evolution und Ökologie sowie zu den Wechselwirkungen zwischen viralen und Wirts-Transkriptomen nützlich sein.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.