Validación de un método seguro y sencillo para la elaboración de secuencias consenso del virus de la inmunodeficiencia humana a partir de los datos de secuenciación masiva 454 / A safe an easy method for building consensus HIV sequences from 454 massively parallel sequencing data

RESUMEN

Objetivo: Generar una secuencia consenso a partir de los datos de secuenciación masiva obtenidos en estudios de resistencias a antiretrovirales, que sea representativa de la secuencia Sanger y que sirva para estudios de epidemiología molecular. Material y métodos: En 62 pacientes se obtuvo la secuencia de transcriptasa reversa-proteasa, mediante Sanger (Trugene-Siemens), y NGS (454GSJunior-Roche). Las secuencias consenso NGS se generaron con Mesquite, seleccionando umbrales 10%, 15% y 20%. Para el estudio filogenético se empleó MEGA. Resultados: Utilizando el umbral 10%, 17/62 pacientes presentaron secuencias pareadas NGS-Sanger, con una mediana de bootstrap del 88% (IQR83,5-95,5). La asociación aumenta a 36/62 pacientes y el bootstrap, a 94% (IQR85,5-98), y alcanza el máximo al 20% en 61/62 pacientes, bootstrap 99% (IQR98-100). Conclusión: Mostramos un método seguro para generar secuencias consenso NGS para su uso en estudios de epidemiología molecular procesadas con umbral 20%, de fácil uso y aplicación en los servicios de microbiología clínica (AU)

ABSTRACT

Objective: To show how to generate a consensus sequence from the information of massive parallel sequences data obtained from routine HIV anti-retroviral resistance studies, and that may be suitable for molecular epidemiology studies. Material and methods: Paired Sanger (Trugene-Siemens) and next-generation sequencing (NGS) (454 GSJunior-Roche) HIV RT and protease sequences from 62 patients were studied. NGS consensus sequences were generated using Mesquite, using 10%, 15%, and 20% thresholds. Molecular evolutionary genetics analysis (MEGA) was used for phylogenetic studies. Results: At a 10% threshold, NGS-Sanger sequences from 17/62 patients were phylogenetically related, with a median bootstrap-value of 88% (IQR83.5-95.5). Association increased to 36/62 sequences, median bootstrap 94% (IQR85.5-98)], using a 15% threshold. Maximum association was at the 20% threshold, with 61/62 sequences associated, and a median bootstrap value of 99% (IQR98-100). Conclusion: A safe method is presented to generate consensus sequences from HIV-NGS data at 20% threshold, which will prove useful for molecular epidemiological studies (AU)