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Enregistrement W3165540246 · doi:10.1101/2021.05.26.21257861

Assessing multiplex tiling PCR sequencing approaches for detecting genomic variants of SARS-CoV-2 in municipal wastewater

2021· preprint· en· W3165540246 sur OpenAlexafffundabout
Xuan Lin, Melissa B. Glier, Kevin S. Kuchinski, Tenysha Ross-Van Mierlo, David McVea, John R. Tyson, Natalie Prystajecky, Ryan Ziels

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBritish Columbia Centre for Disease ControlInnovate BC
Mots-clésWastewaterAmpliconMultiplexPrimer (cosmetics)Amplicon sequencingBiologyGenomeComputational biologyGeneticsPolymerase chain reactionEnvironmental scienceGeneEnvironmental engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wastewater-based genomic surveillance of the SARS-CoV-2 virus shows promise to complement genomic epidemiology efforts. Multiplex tiled PCR is a desirable approach for targeted genome sequencing of SARS-CoV-2 in wastewater due to its low cost and rapid turnaround time. However, it is not clear how different multiplex tiled PCR primer schemes or wastewater sample matrices impact the resulting SARS-CoV-2 genome coverage. The objective of this work was to assess the performance of three different multiplex primer schemes, consisting of 150bp, 400bp, and 1200bp amplicons, as well as two wastewater sample matrices, influent wastewater and primary sludge, for targeted genome sequencing of SARS-CoV-2. Wastewater samples were collected weekly from five municipal wastewater treatment plants (WWTPs) in the Metro Vancouver region of British Columbia, Canada during a period of increased COVID-19 case counts from February to April, 2021. RNA extracted from clarified influent wastewater provided significantly higher genome coverage (breadth and median depth) than primary sludge samples across all primer schemes. Shorter amplicons appeared more resilient to sample RNA degradation, but were hindered by greater primer pool complexity in the 150bp scheme. The identified optimal primer scheme (400bp) and sample matrix (influent) was capable of detecting the emergence of mutations associated with genomic variants of concern, of which the daily wastewater load significantly correlated with clinical case counts. Taken together, these results provide guidance on best practices for implementing wastewater-based genomic surveillance, and demonstrate its ability to inform epidemiology efforts by detecting genomic variants of concern circulating within a geographic region. Importance Monitoring the genomic characteristics of the SARS-CoV-2 virus circulating in a population can shed important insights into epidemiological aspects of the COVID-19 outbreak. Sequencing every clinical patient sample in a highly populous area is a difficult feat, and thus sequencing SARS-CoV-2 RNA in municipal wastewater offers great promise to augment genomic surveillance by characterizing a pooled population sample matrix, particularly during an escalating outbreak. Here, we assess different approaches and sample matrices for rapid targeted genome sequencing of SARS-CoV-2 in municipal wastewater. We demonstrate that the optimal approach is capable of detecting the emergence of SARS-CoV-2 genomic variants of concern, with strong correlations to clinical case data in the province of British Columbia. These results provide guidance on best practices on, as well as further support for, the application of wastewater genomic surveillance as a tool to augment current genomic epidemiology efforts.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,094 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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