结核分枝杆菌间隔区寡核苷酸分型法分析

目的 应用间隔区寡核苷酸分型(spoligotyping)方法分析甘肃省结核分枝杆菌临床分离株的分子型别特征。方法 用spoligotyping基因分型方法,对甘肃省兰州市肺科医院住院或门诊确诊患者分离的结核分枝杆菌进行分型,采用BioNumerics 4.5软件进行聚类(cluster)分析,对聚类结果与国际间隔寡核苷酸分型数据库(SpolDB4)对比。结果 215株临床分离株被分成3个基因群22种基因型,其中成簇菌株形成11个基因型共204株,独特基因型菌株11株;北京家庭基因型结核分枝杆菌占86.51%(186/215),T4占4.19%(9/215)、H1占1.86%(4/215)、MANU占1.40%(3/215)等基因型;Logistic多元回归分析结果表明,北京家庭基因型与患者性别、年龄、职业、抗结核治疗史、耐药、发病情况和菌种耐药性、来源地等均无关联。结论 甘肃省结核分枝杆菌临床分离株基因具有多态性,北京家族基因型结核分枝杆菌为该地区主要流行株,其他罕见的基因型结核分枝杆菌也值得重视。     

中国结核分枝杆菌间隔区寡核苷酸分型方法标准化操作程序的探讨

目的 探讨中国结核分枝杆菌间隔区寡核苷酸分型(Spoligotyping)的标准化方法,初步评价其应用价值.方法 采用核酸提取、聚合酶链反应(PCR)、反向线性点杂交等技术,结合BioNumeries(Version 5.0)软件,对224株结核分枝杆菌临床分离株进行分型研究.结果 使用Spoligotyping标准化方法 对224株中国结核分枝杆菌临床分离菌株进行基因分型,将其分为北京家族菌株和非北京家族菌株两大簇.其中北京家族菌株129株,为主要的流行菌株.结论 初步确定中国Spoligotyping标准化技术方案.该方法 快速、简便、重复性好,能同时对结核分枝杆菌进行检测和分型,有利于结核病传染源的追溯和流行趋势的研究,尤其是在鉴定北京家族菌株上具有独特作用.     

结核分枝杆菌的间隔寡核苷酸分型法(Spoligotyping)

结核分枝杆菌是引起结核病的主要病原体。近年来，针对结核分枝杆菌的分子生物学研究方法日臻成熟，Spoligotyping分型就是其中的一种。它是指针对多种不同的间隔序列(位于结核分枝杆菌染色体上DR序列之间)，设计各自特异的寡核苷酸探针，并固定在尼龙膜上，引物标记后的扩增产物与膜上的探针进行反向杂交。由于不同菌株的间隔序列不同。因此导致杂交的探针数量和种类也不同而产生多态性。这种方法在流行病学研究中可以用来调查结核病暴发流行。追踪和寻觅传染源，确定结核病及耐药结核病的传播机制，鉴定实验室交叉污染或院内感染和阐述结核分枝杆菌菌株分布及优势株的情况。     

河南省临床分离的553株结核分枝杆菌基因分型研究

目的了解河南省结核分枝杆菌基因类型分布及主要流行基因群。方法对河南省各地市分离的553株结核分枝杆菌临床分离株采用间隔区寡核苷酸分型方法(spoligotyping)进行基因分型。分型结果与SITVIT数据库进行比对,并用Bionumeric 7.6软件进行基因聚类分析。结果 553株结核分枝杆菌Spoligotyping分型后与SITVIT数据库比对后得到46种不同的基因型,其中33种型别有对应的SIT编号,剩下的13种未在数据库找到与其匹配的型别。553株菌除了14(2.53%)株菌基因型没有对应的家族用UN表示外,余下536株菌分别属于4个不同的家族,其中Beijing家族共481株,占总数的86.98%;其次是T家族共53株,占总数的9.58%;MANU家族2株(0.36%)(MANU2);LAM家族1株(0.18%)(T5RUS1)。结论河南省结核分枝杆菌基因型别呈现多样性,北京家族和T家族为主要的流行基因群。     

应用Spoligotyping技术对吉林省结核分枝杆菌基因分型的研究

目的 使用间隔区寡核苷酸分型（Spoligotyping）对吉林省333株结核分枝杆菌临床分离株进行基因分型。方法收集吉林省内结核分枝杆菌临床分离株，应用Spoligotyping方法进行基因分型研究。基因聚类分析采用BioNumerics软件。结果共在吉林省内收集到333株结核分枝杆菌临床分离株，可分为2个基因群，即北京家族（Beijingfamily）或称北京基因型（Bering genotype），非北京家族（non—Beringfamily），分别占89．5％（298／333）和10．5％（35／333），29种基因型。其中22株为独特类型，余311株分为7簇。北京家族菌株中，95．0％（283／298）为典型北京家族，非北京家族菌株表现为高度的基因多态性，可分为19个基因型，16株为独特的基因型。结论吉林省结核分枝杆菌存在明显的基因多态性。     

间隔区寡核苷酸分型和多位点可变数量串联重复序列分析在结核分枝杆菌基因分型中的应用

目的评价间隔区寡核苷酸分型(Spoligotyping)及多位点可变数量串联重复序列分析(MLVA)方法在结核分枝杆菌基因分型研究中的应用。方法收集224株结核分枝杆菌临床分离株,分别采用Spoligotyping及MLVA方法进行基因分型,比较两种方法的分型效果,评价两种方法在结核分枝杆菌基因分型中的应用。结果使用Spoligotyping方法,224株结核分枝杆菌呈现出55种基因型,39株具有独特的基因型,其余185株菌呈现出16种基因型;使用MLVA方法时,224株结核分枝杆菌呈现出160种基因型,132株具有独特的基因型,余下的92株菌呈现出28种基因型;当两种方法联合使用时,224株结核分枝杆菌呈现出179种基因型,159株结核分枝杆菌具有独特的基因型,余下的65株菌表现为20种基因型。湖南省和安徽省的菌株中北京家族菌株所占的比例差异有统计学意义(P<0.001),安徽省北京家族菌株所占的比例明显高于湖南省。结论MLVA在结核分枝杆菌株水平的鉴定方面,其分辨能力高于Spoligotyping,但是Spoligotyping在鉴定北京家族菌株和M.bovis方面有一定的优势。将Spoligotyping方法作为一线分型技术,MLVA作为二线分型技术联合应用时,将提高结核病的流行病学调查和病原学监测效果。不同地区的菌株有不同的特点。     

厦门市临床分离的466株结核分枝杆菌基因分型研究

目的 了解厦门市结核分枝杆菌基因类型分布及主要流行基因群情况,并建立分型数据库。方法 采用实时荧光PCR法对厦门市2013 - 2015年分离到的466株结核分枝杆菌临床分离株进行菌株确认,然后采用间隔区寡核苷酸分型方法（spoligotyping）对其进行基因分型。分型结果与SpolDB4数据库进行比对,并使用Bionumeric6.6.4软件进行基因聚类分析。结果 466株菌均为结核分枝杆菌,基因分型分成96种基因型别,62种数据库中有相应的SIT编号,34种为新的型别。97.64%(455/466)的菌构成了15个基因簇。466株菌属于7个基因家族及未定义家族,排在前三的分别为:Beijing（北京）家族60.09%（280/466）、T家族21.03%(98/466)、H家族5.58%(26/466)。结论 厦门市结核分枝杆菌基因型别呈现多样性,北京家族为主要的流行基因群。     

甘肃省228株结核分枝杆菌临床分离株Spoligotyping分型研究

目的利用间隔区寡核苷酸分型(Spoligotyping)方法对甘肃省结核分枝杆菌流行株进行分型研究,了解目前甘肃省结核分枝杆菌流行株基因型的基本情况,为甘肃省结核病防控提供分子流行病学依据。方法采用Spoligo-typing对甘肃省228株临床分离结核分枝杆菌进行基因分型,结果使用Bionumerics-5.01软件统计、分析,并与SpolDB4数据库进行比对,得出菌株分型结果。结果228株结核分枝杆菌被分为北京家族(Beijingfamily)和非北京家族(Non-Beijingfamily)2大基因群,其中北京家族基因群占88.6%(202/228)。非北京家族基因群为11.4%(26/228),228株结核分枝杆菌构成23个基因簇,其中独立基因型12个。结论北京家族基因群菌株在甘肃省结核分枝杆菌流行株中占据绝对优势地位,对该基因群菌株引发的结核病应给予密切关注并应加强对北京家族基因型菌株生物学特性研究。     

70株浙江省结核分枝杆菌临床分离株Spoligotyping基因分型研究

目的了解结核分枝杆菌临床分离株相关基因型的分布情况，并分析北京家族菌株与耐药的相关性。方法收集浙江省结核分枝杆菌临床分离株，常规罗氏培养基培养，应用Spoligotyping进行基因分型研究，聚类分析采用BioNumerics软件，统计学分析采用卡方检验。结果70株浙江省结核分枝杆菌临床分离株可分为2个基因群，即北京家族（Beijing family）和非北京家族（Non-Beijing family），分别占70％（49／70）和30％（21／70），18种基因型，其中12株为独特类型，剩余58株分为6簇。北京家族菌株中，89．8％（44／49）为典型北京家族（typical Beijing family），非北京家族菌株表现为高度的基因多态性，可分为13个基因型，9株为独特的基因型。北京家族菌株中表现为全敏感者71．4％（35／49），表现为耐药者为28．6％（14／49）；而非北京家族菌株中表现为全敏感者为66．7％，表现为耐药者为33．3％，经卡方检验，两者问的差异无统计学意义（X^2=0．158，P〉0．05）。结论北京家族菌株为浙江的流行优势菌株。北京基因犁与耐药无明显相关性。     

结核分枝杆菌新型间隔区寡核甘酸分型技术临床应用价值研究

目的评价基于多色荧光探针熔解曲线技术的结核分枝杆菌新型间隔区寡核苷酸分型技术(McSpoligotyping)的临床应用价值。方法在2013-2014年间,分别从河南省五个片区的10个市或县收集肺结核患者痰标本中分离培养的结核分枝杆菌502株,采用McSpoligotyping和传统的间隔区寡核苷酸分型技术(Spoligotyping)进行分型;比较两者的结果,对两种分型结果不一致的菌株进行基因测序。结果 502株结核分枝杆菌中McSpoligotyping和Spoligotyping检测结果一致的有485株(96.60%),不一致的有17株(3.39%);不一致菌株经基因测序,McSpoligotyping分型有15株(88.24%)与测序结果一致,Spoligotyping分型有2株(11.76%)与测序结果一致。结论 McSpoligotyping作为新型的基因分型方法,较传统Spoligotyping技术更为简便、快速,可以替代传统的Spoligotyping检测技术用于结核病的分子流行病学研究。     

344株结核分枝杆菌的基因分型研究

目的研究间隔区寡核苷酸序列基因分型技术、结核分枝杆菌散在分布重复单位(MIRU),以及多位点串联重复序列(VNTR)在河南省结核病分枝杆菌基因分型中的应用,了解河南省局部地区MIRU-VNTR基因型种类与分布,以及北京家族基因型在河南省的分布特征。方法应用2007年在河南省的嵩县、新密县、扶沟县、中牟县等4个县及南阳市的结核病防治机构实验室分离培养的344株结核分枝杆菌,设计引物,应用PCR和琼脂糖凝胶电泳技术及间隔区寡核苷酸分型技术对结核分枝杆菌进行VNTR分型检测分析,基因分型聚类分析采用Bio-Numerics软件。结果对344株结核分枝杆菌临床分离株的间隔区寡核苷酸分型结果显示,有299株为北京家族基因型,占86.9%;12个MIRU位点检测结果显示明显的基因多态性;经基因聚类分析,可分5个基因群(Ⅰ~Ⅴ群),292个基因型,Ⅰ~Ⅴ群分别占5.1%、67.8%、21.9%、1.4%、2.8%。结论河南省结核分枝杆菌MIRUs基因存在明显的多态性,存在≥5个MIRU型,主要流行型为Ⅱ型;北京家族基因型占主导地位,北京家族基因型与耐药无明显相关性。     

分枝杆菌散在分布重复单位分型法在分辨北京株结核分枝杆菌基因分型中型中的初步研究

随机按比例抽取武汉市结核病防治所2005年7-12月肺结核病患者的菌株,为评估分枝杆菌散在分布重复单位(MIRU)方法对北京家族株的分辨能力进行分型分析.     

江苏省260株结核分枝杆菌Spoligotyping基因分型研究

目的 研究江苏省结核分枝杆菌DNA指纹图谱的分布特征,分析北京家族株与结核分枝杆菌耐药的关联性.方法 江苏省30个耐药监测点收集260株结核分枝杆菌分离株,应用比例法检测分离株对于一线抗结核药物(异烟肼、链霉素、利福平和乙胺丁醇)的耐药性,应用间隔区寡核苷酸分型(Spoligotyping)方法进行基因分型,使用Bio...     

中国部分地区结核分枝杆菌北京基因型菌株分布初步分析

目的初步了解结核分枝杆菌北京基因型菌株在中国不同地区的分布情况。方法采用间隔区寡核苷酸分型(spacer oligonucleotide typing,Spoligotyping)方法对1 603株分离自7个省、市、自治区的结核分枝杆菌进行分型分析,确定北京基因型菌株在不同地区所占的比例。结果根据Spoligotyping分型结果及北京基因型菌株的定义,1 603株结核分枝杆菌中1 158株为北京基因型菌株,占72.24%。北京地区北京基因型菌株所占的比例最高为92.59%,其后依次为西藏(90.38%),吉林(89.88%),陕西(80.00%),新疆(65.36%),广西(55.29%),福建(54.50%)。结论北京基因型菌株为主要的流行菌株,但是不同地区北京基因型菌株所占的比例并不相同,北方地区北京基因型菌株的比例高于南方地区。     

上海市2000-2002年91株结核分枝杆菌分子流行病学分析

目的探讨上海地区结核病分子流行病学特点。方法对从上海市疾病预防控制中心菌株库中随机抽取的2000—2002年各50株耐药和敏感菌株进行间隔区寡核苷酸分型（Spoligotyping）和分枝杆菌散在分布重复单位（MIRU）基因型分型，并结合流行病学资料进行分析。结果抽样菌株中，具有特异Spoligotyping指纹图谱的北京基因型菌株在上海地区分布达89％（81／91）。未接种过卡介苗（BCG）的患者中北京基因型菌株占88．5％（54／61），接种过BCG的患者中北京基因型菌株占90％（27／30），差异无统计学意义。北京基因型菌株耐药率为45．7％（37181），低于非北京基因型菌株的耐药率60．0％（6／10），差异无统计学意义。MIRU成簇菌株占所有菌株的62．6％（57／91）。结论北京基因型菌株在上海地区有广泛分布，北京基因型菌株与BCG接种和耐药无关，结核病患者中有部分是由于近期传播而引起的。     

河南省结核分枝杆菌北京家族基因型及耐药分析

目的了解河南省结核分枝杆菌北京家族基因型的分布、流行特点、与耐药性的相关性。方法 2009年6月-2010年11月在河南省尉氏县结核病防治机构实验室分离培养的165株结核分枝杆菌,采用比例法进行药物敏感性检测,应用RD 105缺失基因检测法和琼脂糖凝胶电泳技术进行北京家族基因型鉴定。结果 164株结核分枝杆菌对4种一线抗结核药物,异烟肼(IN H)、利福平(RFP)、链霉素(SM)和乙胺丁醇(EMB)药敏情况:全部敏感的菌株为126株(76.8%);任意耐药菌株38株(23.2%),其中,单耐药菌株14株(8.5%),多耐药菌株24株(14.6%);结核分支杆菌对4种一线药的耐药率依次为:INH 16.5%(27/164)、SM 15.9%(26/164)、RFP 9.1%(15/164)、EMB 7.3%(12/164)。164株结核分枝杆菌中,北京家族基因型(Beijing fam ily)占89.6%(147/164),17株为非北京家族基因型,占10.4%;147株北京家族基因型菌株中,全部敏感的菌株为111株(75.5%);耐任一种药菌株36株(24.5%),其中耐多药(MDR)菌株13株(8.8%...     

Spoligotyping of Mycobacterium tuberculosis complex isolates using hydrogel oligonucleotide microarrays

Mycobacterium tuberculosis remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide. This circumstance underscores the relevance of population studies of tuberculosis for transmission dynamics control. In this study, we describe a conversion of the spoligotyping of M. tuberculosis complex isolates on a platform of custom designed hydrogel microarrays (biochips). An algorithm of automated data processing and interpretation of hybridization results using online database was proposed. In total, the 445 samples were tested. Initially, 97 samples representing multiple species of M. tuberculosis complex and nontuberculous mycobacteria were used for protocol optimization and cut-off settings. The developed assay was further evaluated on the out-group of the 348 mycobacterial samples. Results showed high concordance with the conventional membrane-based spoligotyping method. Diagnostic sensitivity and diagnostic specificity of the spoligo–biochip assay were 99.1% and 100%, respectively. The analytical sensitivity was determined to be 500 genomic equivalents of mycobacterial DNA. The high sensitivity and specificity, ease of operation procedures, and the automatic processing of measured data make the developed assay a useful tool for the rapid and accurate genotyping of M. tuberculosis.