Solid-liquid distribution of SARS-CoV-2 in primary effluent of a wastewater treatment plant
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Distributions of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and fecal viral biomarkers between solid and liquid phases of wastewater are largely unknown. Herein, distributions of SARS-CoV-2, Pepper Mild Mottle Virus (PMMoV), and F-RNA bacteriophage group II (FRNAPH-II) were determined by viral RNA RT-qPCR. Comparison of viral recovery using three conventional fractionation methods included membrane filtration, a combination of mid-speed centrifugation and membrane filtration, and high-speed centrifugation. SARS-CoV-2 partitioned to the solids fraction in greater abundance compared to liquid fractions in a combination of mid-speed centrifugation and membrane filtration and high-speed centrifugation, but not in membrane filtration method in a particular assay, while fecal biomarkers (PMMoV and FRNAPH-II) exhibited the reciprocal relationship. The wastewater fractionation method had minimal effects on the solids-liquids distribution for all viral and phage markers tested; however, viral RNA load was significantly greater in solid-liquid fractions viral RNA loads compared with the than whole-wastewater PEG precipitation. A RNeasy PowerWater Kit with PCR inhibitor removal resulted in greater viral RNA loads and lesser PCR inhibition compared to a QIAamp Viral RNA Mini Kit without PCR inhibitor removal. These results support the development of improved methods and interpretation of WBE of SARS-CoV-2. •Distribution of SARS-CoV-2 to liquid and solid portions was addressed.•Addressing PCR inhibition is important in wastewater-based epidemiology.•Fraction methods have minimal effect.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle