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A point-of-care single nucleotide variation assay based on strand-displacement-triggered recombinase polymerase amplification

重组酶聚合酶扩增 多重位移放大 重组酶 生物 点突变 分子生物学 聚合酶 DNA聚合酶 DNA 突变 聚合酶链反应 遗传学 计算生物学 DNA提取 重组 环介导等温扩增 基因
作者
Lutan Zhang,Lulu Xu,Jian Zhang,Ruikang K. Wang,Yanru Huang,Yixi Zhou,Xingmei Yao,Zhaohui Liu,Yunsheng Ge
出处
期刊:Sensors and Actuators B-chemical [Elsevier BV]
卷期号:402: 135075-135075 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.snb.2023.135075
摘要

The single nucleotide variation (SNV) assay holds significant value in the diagnosis of genetic diseases. However, the wide application of SNV analysis in clinics meets many difficulties because of the long test time and the limited experimental conditions. In this study, we develop a lateral flow-based strand-displacement-triggered recombinase polymerase amplification (SD-triggered RPA) assay for detecting β-thalassemia-related SNV (codon 17 (A>T) mutation), which is sensitive, fast, simple and easy to interpret in clinics. By innovatively integrating toehold-mediated strand displacement into recombinase polymerase amplification (RPA), selective strand displacement starts with the specific discrimination of SNV and triggers subsequent RPA reaction, releasing the displaced strands to contribute more D-loop structures for the strand-displacement probes to hybridize with the template strands in next amplification cycle. The limitations of current RPA SNV assays regarding specificity and sensitivity have been overcome in this method, as low as 4 pg/µL codon 17 (A>T) mutant genomic DNA (nearly 6 copies) can be accurately determined and robust behavior in clinical specimen analysis was also demonstrated. Moreover, the clinical samples can be analyzed within 35 minutes from sample extraction to obtaining results. Thus, the SD-triggered RPA strategy provides a pragmatic visualization approach for the rapid, sensitive, and easy detection of codon 17 (A>T) mutation, which is a promising method for point-of-care (POC) SNV assay and exhibits significant potential for future application in clinics.
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