Wastewater solids drive comparability of sampling methods for SARS-CoV-2 wastewater and environmental surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Passive sampling has proven to be a reliable and cost-effective method in wastewater and environmental surveillance (WES) during the COVID-19 pandemic. In passive sampling, wastewater solids were collected from the wastewater networks, homogenized in solutes and analyzed the supernatant to measure the SARS-CoV-2 RNA concentrations in wastewater. However, the direct impact of wastewater solids content collected via passive sampling on SARS-CoV-2 RNA measurements has not been previously evaluated. In this study, we analyzed wastewater solids collected using Auto, Torpedo, COSCa-ball samplers, and primary sludge samples from a wastewater treatment plant to measure SARS-CoV-2 RNA concentrations in wastewater. Results showed significant variation (p < 0.05) in wastewater solids content (i.e., TS and VS) across Auto, Torpedo, COSCa-ball samplers, and primary sludge samples. Despite differences in solids content, SARS-CoV-2 RNA concentrations in wastewater solids from passive samplers can be effectively compared (p > 0.05) to autosampler and primary sludge samples. To evaluate the influences of wastewater solids content on SARS-CoV-2 RNA measurement, we used a linear mixed-effects model. The model demonstrated that wastewater solids content had no direct effect on SARS-CoV-2 RNA measurements across the sampling methods and primary sludge samples. Overall, this study established a standardized experimental approach for implementing passive samplers as a viable alternative to conventional autosampler in WES for emerging pathogens. • Wastewater solids were evaluated for SARS-CoV-2 RNA measurements across sampling methods. • Wastewater solids content varied among Auto, Torpedo, COSCa-ball sampler and primary sludge samples. • SARS-CoV-2 RNA concentrations in solid mass fraction or PMMoV-normalized unit from passive samplers can be compared to autosampler and primary sludge samples. • Wastewater solids content had no direct influence on SARS-CoV-2 RNA measurements.
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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) | 0,001 | 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 ».