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Enregistrement W3048735318 · doi:10.1101/2020.08.11.20173062

Quantitative analysis of SARS-CoV-2 RNA from wastewater solids in communities with low COVID-19 incidence and prevalence

2020· preprint· en· W3048735318 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensUniversity of WaterlooCanadian Institute for Advanced ResearchChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversity of Ottawa
Mots-clésWastewaterCoronavirus disease 2019 (COVID-19)RNABiologyIncidence (geometry)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyVeterinary medicineMedicineGeneInternal medicineEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the absence of an effective vaccine to prevent COVID-19 it is important to be able to track community infections to inform public health interventions aimed at reducing the spread and therefore reduce pressures on health-care units, improve health outcomes and reduce economic uncertainty. Wastewater surveillance has rapidly emerged as a potential tool to effectively monitor community infections for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), through measuring trends of viral RNA signal in wastewater systems. In this study SARS-CoV-2 viral RNA N1 and N2 genes are quantified in solids collected from influent post grit solids (PGS) and primary clarified sludge (PCS) in two water resource recovery facilities (WRRF) serving Canada’s national capital region, i.e., the City of Ottawa, ON (pop. ≈ 1.1M) and the City of Gatineau, QC (pop. ≈ 280K). PCS samples show signal inhibition using RT-ddPCR compared to RT-qPCR, with PGS samples showing similar quantifiable concentrations of RNA using both assays. RT-qPCR shows higher frequency of detection of N1 and N2 genes in PCS (92.7, 90.6%) as compared to PGS samples (79.2, 82.3%). Sampling of PCS may therefore be an effective approach for SARS-CoV-2 viral quantification, especially during periods of declining and low COVID-19 incidence in the community. The pepper mild mottle virus (PMMV) is determined to have a less variable RNA signal in PCS over a three month period for two WRRFs, regardless of environmental conditions, compared to Bacteroides 16S rRNA or human eukaryotic 18S rRNA, making PMMV a potentially useful biomarker for normalization of SARS-CoV-2 signal. PMMV-normalized PCS RNA signal from WRRFs of two cities correlated with the regional public health epidemiological metrics, identifying PCS normalized to a fecal indicator (PMMV) as a potentially effective tool for monitoring trends during decreasing and low-incidence of infection of SARS-Cov-2 in communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle