Real-time quantitative reverse transcription polymerase chain reaction detection of SARS-CoV-2 Delta variant in Canadian wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Background: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) variants of concern are associated with increased infectivity, severity, and mortality of coronavirus disease 2019 (COVID-19) and have been increasingly detected in clinical and wastewater surveillance in Canada and internationally. In this study, we present a real-time quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (RT-qPCR) assay for detection of the N gene D377Y mutation associated with the SARS-CoV-2 Delta variant in wastewater. Methods: Wastewater samples (n=980) were collected from six cities and 17 rural communities across Canada from July to November 2021 and screened for the D377Y mutation. Results: The Delta variant was detected in all major Canadian cities and northern remote regions, and half of the southern rural communities. The sensitivity and specificity of this assay were sufficient for detection and quantitation of the Delta variant in wastewater to aid in rapid population-level screening and surveillance. Conclusion: This study demonstrates a novel cost-effective RT-qPCR assay for tracking the spread of the SARS-CoV-2 Delta variant. This rapid assay can be easily integrated into current wastewater surveillance programs to aid in population-level variant tracking.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».