Operational Constraints of Detecting SARS-CoV-2 on Passive Samplers using Electronegative Filters: A Kinetic and Equilibrium Analysis
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In developing an effective monitoring program for the wastewater surveillance of SARS-CoV-2 ribonucleic acid (RNA), the importance of sampling methodology is paramount. Passive sampling has been shown to be an effective tool to detect SARS-CoV-2 RNA in wastewater. However, the adsorption characteristics of SARS-CoV-2 RNA on passive sampling material are not well-understood, which further obscures the relationship between wastewater surveillance and community infection. In this work, adsorption kinetics and equilibrium characteristics were evaluated using batch-adsorption experiments for heat-inactivated SARS-CoV-2 (HI-SCV-2) adsorption to electronegative filters. Equilibrium isotherms were assessed or a range of total suspended solids (TSS) concentrations (118, 265, and 497 mg L –1 ) in wastewater, and a modeled q max of 7 × 10 3 GU cm –2 was found. Surrogate adsorption kinetics followed a pseudo-first-order model in wastewater with maximum concentrations achieved within 24 h. In both field and isotherm experiments, equilibrium behavior and viral recovery were found to be associated with wastewater and eluate TSS. On the basis of the results of this study, we recommend a standard deployment duration of 24–48 h and the inclusion of eluate TSS measurement to assess the likelihood of solids inhibition during analysis.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».