Metagenomic sequencing of municipal wastewater provides a near-complete SARS-CoV-2 genome sequence identified as the B.1.1.7 variant of concern from a Canadian municipality concurrent with an outbreak
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Laboratory-based wastewater surveillance for SARS-CoV-2, the causative agent of the ongoing COVID-19 pandemic, can be conducted using RT-qPCR-based screening of municipal wastewater samples. Although it provides rapid viral detection and can inform SARS-CoV-2 abundance in wastewater, this approach lacks the resolution required for viral genotyping and does not support tracking of viral genome evolution. The recent emergence of several variants of concern, a result of mutations across the genome including the accrual of important mutations within the viral spike glycoprotein, has highlighted the need for a method capable of detecting the cohort of mutations associated with these and newly emerging genotypes. Here we provide an innovative methodology for the recovery of a near-complete SARS-CoV-2 sequence from a wastewater sample collected from across Canadian municipalities including one that experienced a significant outbreak attributable to the SARS-CoV-2 B.1.1.7 variant of concern. Our results demonstrate that a combined interrogation of genome consensus-level sequences and alternative alleles enables the identification of a SARS-CoV-2 variant of concern and the detection of a new allele within a viral accessory gene that may be representative of a recently evolved B.1.1.7 sublineage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».