Simple and Rapid Detection of Burkholderia and Vari olla Using Multiplex-PCR
محل انتشار: مجله تحقیق در پزشکی مولکولی، دوره: 7، شماره: 3
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 158
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_REMJ-7-3_006
تاریخ نمایه سازی: 22 دی 1402
چکیده مقاله:
Background: Todays, one of the most important problems in detection of human pathogens, is lack of positive control. The idea of using hybrid vectors, containing genes of different pathogens, can overcome this limitation. We can design specific primers for each region and use the hybrid vector as positive control sample in PCR. In this research we designed a hybrid vector and relevant primers for detection of Variolla and Burkholderia.
Materials and Methods: In this study ۱۶srRNA and HA genes were chosen to be located on the vector, to represent of Burkholderia and Variolla, in respectively. The sequence of these genes obtained from NCBI in FASTA format and aligned in BioEdit software for finding conserve region of each gene, then some purposeful changes were applied in the sequence of each gene and the sequences were placed next to each other and the construct was designed. Specific primers designed for each region using Oligo۷, BioEdit, GeneRunner softwares, Oligo analyzer website and NCBI database. Finally, the construct cloned in PUC۵۷ in SnapGene and PCRsimulated on hybrid vector using designed primers.
Results: Analysis confirmed that conserved region for each gene is located on hybrid vector for each pathogen, and simulation of PCR proved the accuracy of designed primers.
Conclusion: Hybrid vectors design contain similar sequence of pathogens genome but they are none-pathogenic. We can use these hybrid vectors as positive control, without any concern.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mona Simkhah
MalekAshtar University of Technology, Tehran, Iran
Mohammad Javad Dehghan Esmatabadi
MalekAshtar University of Technology, Tehran, Iran
Mehdi Zeinoddini
MalekAshtar University of Technology, Tehran, Iran
Nafiseh Pourmahdi
MalekAshtar University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :