Optimizing RT-qPCR multiplex assays for simultaneous detection of enteric and respiratory viruses in wastewater
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the successful optimization of enteric RT-qPCR multiplex assays for detecting Norovirus GII, Enterovirus, and Coxsackievirus A6 or Enterovirus D68 in municipal wastewater samples. Additionally, optimization of a respiratory RT-qPCR multiplex assay to detect influenza A, respiratory syncytial virus, and SARS-CoV-2 was attempted. The enteric multiplex assays successfully detected Coxsackievirus A6 in wastewater during community outbreaks of hand-foot-mouth disease. Enterovirus D68 was also successfully detected in wastewater samples (Summer/Fall, 2022), which coincided with provincial public health reports of Enterovirus D68 cases. Attempting to optimize the respiratory multiplex assay resulted in challenges due to oligonucleotide cross-reactivity and cross-talk. Specifically, when Texas Red and FAM probes detected higher abundance targets, they interfered with the Cy5 and HEX fluorophore probes that detected lower-abundance targets. In contrast, selecting probes with Cy5/HEX for high-abundance targets and Texas Red/FAM for lower-abundance targets provided more robust results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».