Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634160)
Контекстум
.
Бюллетень экспериментальной биологии и медицины  / №11 2022

ОНЛАЙН-СЕРВИС ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ СЕКВЕНИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ К ПИРАЗИНАМИДУ ВОЗБУДИТЕЛЯ ТУБЕРКУЛЁЗА (680,00 руб.)

0   0
Первый авторСиньков
АвторыКондратов И.Г., Огарков О.Б., Жданова С.Н., Сокольникова Н.А., Хромова П.А., Орлова Е.А., Рычкова Л.В., Колесникова Л.И.
Страниц5
ID809484
АннотацияПиразинамид играет важную роль в терапии туберкулёза. Однако микробиологический тест на пиразинамид более сложен и менее надежён, чем тест на другие противотуберкулёзные препараты, из-за необходимости выращивания возбудителя при pH 5.5. Выявление мутаций, вызывающих устойчивость к противотуберкулёзным препаратам, может заменить микробиологические методы. Мутации в гене pncA определяют основной механизм устойчивости к пиразинамиду и обнаруживаются более чем в 90% устойчивых штаммов. Однако генетический метод определения чувствительности к лекарственным препаратам весьма сложен, поскольку мутации, приводящие к резистентности пиразинамиду, разнообразны и рассеяны по всему гену. Разработан пакет программ для автоматической интерпретации данных и прогнозирования устойчивости к пиразинамиду по результатам секвенирования по Сэнгеру. Проведено сравнительное исследование эффективности выявления резистентности к пиразинамиду на 16 клинических образцах с использованием автоматизированной системы BACTEC MGIT 960 и секвенирования гена pncA по Сэнгеру с автоматизированным анализом результатов. Показано значимое преимущество разработанного метода перед микробиологическим при однократном исследовании, обусловленное большей надёжностью получения результатов независимо от чистоты полученных изолятов
ОНЛАЙН-СЕРВИС ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ СЕКВЕНИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ К ПИРАЗИНАМИДУ ВОЗБУДИТЕЛЯ ТУБЕРКУЛЁЗА / В.В. Синьков [и др.] // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины .— 2022 .— №11 .— С. 49-53 .— URL: https://rucont.ru/efd/809484 (дата обращения: 16.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
.
.