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Enregistrement W4402893371 · doi:10.1016/j.watres.2024.122532

Urban wastewater contains a functional human antibody repertoire of mucosal origin

2024· article· en· W4402893371 sur OpenAlexaff
Sean Stephenson, Walaa Eid, Chandler H. Wong, Élisabeth Mercier, Patrick M. D’Aoust, Md Pervez Kabir, Stefan Baral, Kimberly Gilbride, Claire Oswald, Sharon E. Straus, Alex MacKenzie, Robert Delatolla, Tyson E. Graber

Notice bibliographique

RevueWater Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health OntarioUniversity of OttawaToronto Metropolitan UniversityChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterRepertoireAntibodyChemistryComputational biologyBiologyEnvironmental scienceEnvironmental engineeringImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater-based surveillance of human disease offers timely insights to public health, helping to mitigate infectious disease outbreaks and decrease downstream morbidity and mortality. These systems rely on nucleic acid amplification tests for monitoring disease trends, while antibody-based seroprevalence surveys gauge community immunity. However, serological surveys are resource-intensive and subject to potentially long lead times and sampling bias. We identified and characterized a human antibody repertoire, predominantly secretory IgA, isolated from a central wastewater treatment plant and building-scale wastewater collection points. These antibodies partition to the solids fraction and retain immunoaffinity for SARS-CoV-2 and Influenza A virus antigens. This stable pool could enable real-time tracking for correlates of vaccination, infection, and immunity, aiding in establishing population-level thresholds for immune protection and assessing the efficacy of future vaccine campaigns.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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