MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385699157 · doi:10.1021/envhealth.3c00089

Quantification and Differentiation of SARS-CoV-2 Variants in Wastewater for Surveillance

2023· article· en· W4385699157 sur OpenAlexafffundabout
Teresa Kumblathan, Yanming Liu, Xiaoli Pang, Steve E. Hrudey, X. Chris Le, Xing‐Fang Li

Notice bibliographique

RevueEnvironment & Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesCanada Research ChairsAlberta HealthSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of AlbertaGovernment of CanadaFaculty of Medicine and Dentistry, University of AlbertaAlberta Precision Laboratories
Mots-clésWastewaterMultiplexRNARNA extractionBiologyVirologyMolecular biologyReal-time polymerase chain reactionPolymerase chain reactionVirusReverse transcriptaseChemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Wastewater surveillance plays an important role in the monitoring of infections of SARS-CoV-2 at the community level. We report here the determination of SARS-CoV-2 and differentiation of its variants of concern in 294 wastewater samples collected from two major Canadian cities from May 2021 to March 2023. The overall method of analysis involved extraction of the virus and viral components using electronegative membranes, in situ stabilization and concentration of the viral RNA onto magnetic beads, and direct analysis of the viral RNA on the magnetic beads. Multiplex reverse transcription quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR) assays, targeting specific and naturally selected mutations in SARS-CoV-2, enabled detection and differentiation of the Alpha, Beta, Gamma, Delta, and Omicron variants. An Omicron triplex RT-qPCR assay targeting three mutations, HV 69–70 deletion, K417N, and L452R, was able to detect and differentiate the Omicron BA.1/BA.3, BA.2/XBB, and BA.4/5. This assay had efficiencies of 90–104% for all three mutation targets and a limit of detection of 28 RNA copies per reaction. Analyses of 294 wastewater samples collected over a two-year span showed the concentrations and trends of Alpha, Beta, Gamma, Delta, and Omicron variants as they emerge in two major Canadian cities participating in the wastewater surveillance program. The trends of specific variants were consistent with clinical reports for the same period. At the beginning of each wave, the corresponding variants were detectable in wastewater. For example, RNA concentrations of the BA.2 variant were as high as 10 4 copies per 100 mL of wastewater collected in January 2022, when approximately only 50–60 clinical cases of BA.2 infection were reported in Canada. These results show that the strategy and highly sensitive assays for the variants of concern in wastewater are potentially useful for the detection of newly emerging SARS-CoV-2 variants and other viruses for future community biomonitoring.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,330
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

Classification

machine, non validée

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

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironment & HealthMême sujetSARS-CoV-2 detection and testingTravaux en français237 207