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.
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 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 | 0,001 | 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 ».