Suspended Solids and Optimal RNase Inhibitors Impact the Partitioning and Decay of SARS-CoV-2 in Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the virus causing COVID-19, can be monitored in wastewater due to its presence in human fecal matter. While wastewater surveillance programs for COVID-19 have already been implemented in many countries, fundamental questions remain regarding the distribution and decay of both SARS-CoV-2 and the common fecal indicator pepper mild mottle virus (PMMoV). In this study, for wastewater samples at 4 °C, the first-order decay rate constant ( k ) for a spiked coronavirus (HCoV 229E) was greater in mixtures with low TSS concentrations (0.373 ± 0.021 day –1 ) than in those with high concentrations (0.204 ± 0.014 day –1 ), which was consistent with measurements of the extended activity of RNases. Increasing the concentration of nontargeted and targeted RNase inhibitors revealed that the loss of the viral signal from the extraction is mainly due to the activity of RNA-degrading enzymes. A reanalysis of wastewater samples from Quebec City, Canada, with a 10× concentration of β-mercaptoethanol, a nontargeted RNase inhibitor, achieved an increase in SARS-CoV-2 and PMMoV concentrations. This investigation revealed further optimization avenues for improving the detection limit of SARS-CoV-2 in wastewater and enhancing the efficiency of wastewater surveillance programs, particularly in times of low viral prevalence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».